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中國政府如何利用官媒提升其國家形象:以中國環球電視網（CGTN）中美貿易戰報導為例

為了解決太陽能板mobile01的問題，作者楊斯涵 這樣論述：

近年來，中國政府提升自身在國際間形象的目標盡人皆知，充分了解中國政府如何藉由中國環球電視網（CGTN）新聞播送提升身國家形象，本次論文深入探討了三大面向。首先，本文就學術上以及歷史上提升國家形象的方法及案例深入探討分析，並探究現階段中國形象為何。第二，本文就馬克思主義、列寧主義、習近平新聞思想，推導出所謂中國中央報導原則的脈絡及思維；最後運用言辭分析法分析中國環球電視網在中美貿易戰之中所做出的報導，了解到中國環球電視網並非只是單純的新聞傳遞者，更多的是中國中央政府的風向球、態度轉變的前導站，期望本次論文研究可增進政府學界在兩岸之間事件的理解與妥善處理，進一步更可謹慎面對中台關係。

基於量子深度強化學習之太陽能板瑕疵辨識

為了解決太陽能板mobile01的問題，作者吳東燁 這樣論述：

本文提出因太陽能板會隨長時間使用而老化產生瑕疵，使用物件檢測法檢測瑕疵為較便宜且泛用方案，但物件檢測法之超參數難調適，因此本文提出利用量子強化學習優化物件檢測法之超參數，量子參數化電路透過堆疊數據編碼閘提高整體解析力，量子強化學習結合量子計算與強化學習之特點使強化學習具有更大的動作空間與更好的探索效率，本文量子強化學習採用策略梯度法，並定義兩種策略與相關的梯度計算，其中SOFTMAX-PQC透過可調節的貪婪度，在探索與最大化收益中取得平衡，進而訓練出最佳之物件辨識模型，藉此提高太陽能板瑕疵辨識效率，經由三組數據集進行超參數訓練實驗與模型訓練比較現有基因演算法與所提出之兩種策略，證明本文所提出

之策略能解決現有基因演算法之效率與訓練不確地性，使物件辨識模型獲得最佳之超參數，達到最佳的太陽能板瑕疵辨識效果，最後進行太陽能瑕疵實測，驗證前述所訓練之太陽能板瑕疵辨識模型實際效果。