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這兩本書分別來自 和所出版 。
國立臺灣大學 國家發展研究所 陳明通所指導 張國辰的 中共在全球施展「銳實力」動機及作法之研究 （2019），提出博客 來 OPEN POINT PTT關鍵因素是什麼，來自於銳實力、天朝世界觀、自我審查、自我設限、外交戰狼、暖實力。
而第二篇論文國立臺灣大學 生物產業機電工程學研究所 葉仲基所指導 顏楷霖的 機器學習應用於試題之標記與分類 （2017），提出因為有 機器學習、中文語意分析、教育平台、字詞轉向量套件的重點而找出了 博客 來 OPEN POINT PTT的解答。
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Anti-Trust
為了解決博客 來 OPEN POINT PTT 的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：
Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard
Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.
中共在全球施展「銳實力」動機及作法之研究
為了解決博客 來 OPEN POINT PTT 的問題，作者張國辰 這樣論述：
美國國家民主基金會2017年12月首次提出「銳實力」乙詞後，等同正式揭櫫中共正於全球透由政治滲透、經濟誘拉、學術干預、媒體影響、科技竊取、操縱華人等行徑擴權，謀藉此重塑國際及區域秩序，迫使有關利益者展開「自我審查」及「自我設限」，使各國及國際組織按中共期望方向發展，凡不從者，輕者先透由中共外交戰狼以粗鄙辭令恫嚇警告，重者則展開中斷經貿交流、市場禁入、綁架人質及課徵重稅等極限式施壓報復，此種唯我獨尊、獨霸思維起源於中國傳統的「天朝世界觀」，凡對我朝拜、叩頭及聽我號令者就可列土封疆、封王，違者在古代即出兵征討、踏平剿滅、誅滅九族，此與當前中共在西藏、新疆、香港迫害人權之粗暴行徑如出一轍，充分突顯
「普天之下莫非王土，率土之濱莫非王臣」的中華史觀，對外則延續此思緒邏輯透由「銳實力」手段對各國展開蹂躪分化，趁機擾亂他國政策運作，單方面遂行僅有利於北京的「強國外交」政治，以恢復習近平心中的大國榮景，再造漢唐盛世。然現今大陸人民在中共長年愛國教育洗腦下，上述思維短期內已難改變，高漲的民粹主義已令世界不敢恭維，造就當前中共與大陸民族主義相互綁架困境，「中共」、「中國」及「中國人民」在北京刻意操作下被劃上等號，然此極為危險，稍控不慎必然將全球捲入生死震盪波瀾，2020年以來在全球蔓延的武漢肺炎疫情正係最佳明證，迄今拆散數十萬個家庭，嚴重威脅人類生存發展，二戰後的全球化模式遭裂解，充分證明中共政權「
偷、搶、拐、騙」特性已對當今世界民主自由體制造成莫大威脅，疫後勢必掀起一系列對中共「銳實力」行徑之究責撻伐，我國應把握此機會與國際「民主社群」構建反擊紅色滲透防線，檢視自身法制闕遺、強化公民風險意識、健全國安抗「中」滲透機制，打造一個能夠永續捍衛臺灣民主體制發展的政府團隊，不再應民主政黨輪替而給予中共有可趁之機，並進一步彰顯及貢獻臺灣文化、科技、醫療及公衛能量，俾於國際社會突出有別於中共「銳實力」的臺灣「暖實力」。
A Button a Day: All Buttons Great and Small
為了解決博客 來 OPEN POINT PTT 的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：
Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.
機器學習應用於試題之標記與分類
為了解決博客 來 OPEN POINT PTT 的問題，作者顏楷霖 這樣論述：
隨著時代進步，資訊量越來越大，越來越多的中文文章與試題出現，如用過去的分類方式，人工成本太高，也會造成無法即時性的判斷試題。而本研究的目標是完成自動化分類中文試題的系統。以本研究為例，先利用機器學習各種演算法，並在正式系統中，能快速從眾多題目中以科目、章節甚至觀念分類，找尋學生要的試題，針對學生的學習狀況來給出不同的試題。目前機器學習應用的層面非常廣，用在語意分析的研究上也不少，但目前大部份研究還是偏向於英文字的深度學習，中文字的研究較少，然而準確應用在題目分析上是沒有相關研究的，所以本研究將會強調這部分。本論文主要是在各種機器學習演算法，來測試出最適當的演算法，來用在教育平台上，自動且精確
的分類各科題目，各章節以及各觀念。本研究主要是探討四種機器學習演算法，對題目的觀念分析進行比較，所使用的方法有支持向量機、邏輯回歸、決策樹及隨機森林。首先將使用結巴分詞，維基百科語料庫訓練文字維度，然後開始進行題目中的機器學習，期望結果輸出為精準度高的題目分類。本研究結果，以支持向量機演算法用於中文試題分類為最佳化，此研究結果將可用在教育平台的自動分類中文試題上，幫助更多的試題分類能夠省去人力成本。