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娛樂法：影視音樂IP與合約爭議

為了解決taylor swift學歷的問題，作者林佳瑩,張志朋 這樣論述：

娛樂產業深入我們的日常生活當中， 但您知道娛樂產業所面臨的法律問題嗎？   　　◎韓劇「魷魚遊戲」有抄襲日本「要聽神明的話」電影嗎？你知道Netflix有就「魷魚遊戲」、「Squid Game」提出商標申請嗎？   　　◎「刻在你心底的名字」、「目擊者」、「無聲」的電影劇本為什麼都引發著作權的爭議？   　　◎「刻在我心底的名字」電影主題曲有抄襲英文老歌「Reality」嗎？   　　◎你知道電影名稱「我的少女時代」，以及樂團名稱「S.H.E」、「五月天」、「F.I.R.」、「蘇打綠Sodagreen」、「茄子蛋」、「草東沒有派對」都是註冊商標嗎？   　　◎「五分鐘看完一部電影」的二創影

片，究竟是構成抄襲？還是合理使用？   　　◎製作同類型的益智問答或是真人實境秀節目，會構成侵權嗎？   　　◎知名漫畫Young Guns在改編成電影或電視劇的過程當中，發生了什麼爭議？   　　◎你知道「灌籃高手」的角色和「布袋戲」的戲偶角色「史艷文」和「二齒」都受到著作權法保護嗎？   　　◎「安博盒子」機上盒、「追劇APP」、「電話亭KTV」究竟是合法還是非法？   　　◎改編神曲「帥到分手」，是抄襲？還是合理使用？   　　◎成人影片有沒有「馬賽克」，權利大不同？成人影片商用著作權和註冊商標保護自己的影片，你也應該學起來！   　　本書綜覽電影、音樂、遊戲、電視等娛樂產業，蒐集了超過

60個台灣的經典判決，從著作權法、商標法等IP及合約多個角度切入，透過深入淺出的案例介紹，帶您一探娛樂產業的法律面貌。   　　在娛樂產業高度蓬勃發展與變動的現今，「IP開發」已經成了熱門詞彙。您可以透過本書了解如何事前做好「IP布局」，避免不必要的法律糾紛。無論您是娛樂產業從業人員，或是想一探娛樂產業神秘面紗的消費大眾，本書都能讓您收穫滿滿。   　　★誰適合這本書？ 　　◎唱片公司、經紀公司、音樂製作公司、音樂版權公司、影視動畫製作公司、投資者、發行商、廣告贊助商、影音串流平台、遊戲開發代理商等娛樂產業的經營者與投資者   　　◎詞曲作家、歌手、藝人、影視編劇、導演、製片、演員、漫畫家、動

畫師、遊戲設計師等各類娛樂產業從業人員   　　◎想一探娛樂法神秘面貌的消費大眾   本書特色   　　◎台灣第一本統整娛樂法的書籍 　　◎完整蒐集台灣影視、音樂、遊戲等娛樂產業的經典案例 　　◎深入淺出的案例分析與介紹 　　◎輕鬆了解IP開發與布局

taylor swift學歷進入發燒排行的影片

我一直都在：歌手情感勞動行為研究

為了解決taylor swift學歷的問題，作者吳宇軒 這樣論述：

　　歌手作為一名從事創意勞動的文化工作者，生產出許多勞動成果，例如創作音樂、進行表演，將他們的技術化成音樂文本呈現給消費者。歌手同時還是一位明星，不但所有勞動都屬具名勞動，更是流行音樂產業得以運作的重要核心。許多針對歌手的設定與打造，都必須服膺於產業產製邏輯，方能讓星星更為耀眼，也讓歌手得以累積聲望資產，延續甚至擴大影響力。　　而這樣的勞動大量以歌手本人作為主體，當人的溫度參雜其中，情感便成為無法或缺的勞動條件。從造星的設計過程，到推出作品後的行銷宣傳，面對不同的人群與媒介，歌手大量進行情感勞動，並隨著社群媒體的普及而無限蔓延。在這樣的前提下，研究者以身為廣播主持人的親近優勢，田野調查並深度

訪談六名背景不一的創作歌手，從音樂產製流程出發，梳理他們面對內部團隊、外部媒體以及粉絲時的情感勞動行為。　　研究發現歌手從籌備期開始，便面臨爭取本真性與主導性的情感勞動。獨立歌手製作上仰賴人際互動，卻也煩惱作品與個人期待不符。合約歌手則於企宣階段，在呈現自我與尊重專業中左右為難。接著到宣傳期，大量配合媒體的作哏迎合，仍是歌手面對平面或電視通告的主要情感勞動。至於以聲音為主的廣播通告，則相對讓他們感受到舒適與溫暖。　　除了傳統的情感勞動，走進全時跨域的社群媒體，歌手更認為必須持續進行「我一直都在」的多元經營，大量學習各平臺的不同模式，販售情感以換得互動，以及未來的可能報酬。這樣的報酬可能是累積聲

望資產，也可能是粉絲將愛的能量擴大循環，成為一種「有機勞動」，反饋歌手成為前進動能。不過在社群上的全時情感勞動，同樣也產生本真性衝突、情緒負擔與比較心態，成為難以抒發的壓力。

英美文學60大家

為了解決taylor swift學歷的問題，作者姜葳 這樣論述：

　　本書結構及內容根據下列原則設計： 　　一、循筆者課程設計，以作家為單位，重點選擇作家，介紹其生平、作品、地位。《貝武夫》(Beowulf)、《高文爵士與綠騎士》(Sir Gawain and the Green Knight)兩篇作者不詳，則以篇名標題。 　　二、英國文學佔2/3，美國文學佔1/3。 　 　　三、資料來源與筆者課程相同，主要包括英語維基網站(wikipedia)、英語教科書(如Norton Anthology)、其他英美文學網站(如shmoop)、中文英美文學書籍等。 　　四、主要對象為國內技職體系大專應用英語系學生。 　　五、文學、文化知識、語

言並重。內容為一般英美大學非文科學生應知者。 　　 　　六、因全書篇幅有限，重要作家介紹較多，一般作家較少。作品也是擇重介紹，非全部涵蓋。 　　本書特點在盡量為每位作家選譯名作一兩段，中英並排，譯法稍偏直譯，以便讀者對照學習。譯文內容全由筆者自譯，作品標題則參考網上譯法。  

推理模式應用於心血管疾病精準預防

為了解決taylor swift學歷的問題，作者林庭瑀 這樣論述：

背景為達到世界衛生組織 ”2025年前降低非預期死亡達25%” 之目標，目前全球對於心血管疾病防治有三大主要防治策略：以平均風險為主之族群介入(Population-Wide Approach，PWA)、高風險族群介入(High-Risk Approach，HRA)，以及新興發展之精準預防介入(Precision Preventive Approach，PPA)。如何在考慮疾病前期階段之動態心血管疾病進展中納入個人層次多樣之風險因子以達到精確預測個人心血管疾病風險之目標，改善過往預測工具多僅於族群平均風險層面之缺點是當前達到精準心血管疾病預防目標之關鍵。運用多階段統計模型結合大數據分析發展包

含疾病前期進展之動態個人化心血管疾病風險評估模式，有助於精準心血管防治之發展。材料與方法本論文使用以族群為基礎之世代追蹤研究設計，運用各項癌症及慢性病重複測量及長期追蹤之整合式社區篩檢資料進行分析。在大數據分析與機器學習方面，則運用重新抽樣為基礎之方法及研究設計，訓練資料集進行估計，並利用測試集資料進行交叉驗證。運用圖形因子設計結合動態貝氏網絡分析以利於機器學習演算法之發展。本研究以族群為基礎的世代追蹤研究進行流行病學分析。以迴歸為基礎的隨機過程分析、動態貝氏網絡分析運用於整合式篩檢世代追蹤資料。使用資料包含自1999年參與基隆社區的整合式篩檢計畫(Keelung Community-base

d Integrated Screening，KCIS)以及2005至2018年間參與彰化整合式篩檢計畫(Changhua Community-based Integrated Screening，CHCIS)之民眾。此社區整合式篩檢計畫包含多維度的測量生物醫學與人體相關指標測量，以及含蓋生活習慣之資料之收集。此社區長期追蹤資料亦收集包含高血壓、代謝症候群、糖尿病以及大腸直腸癌之主要結果。本論文應用五階段馬可夫模型評估代謝症候群分類(Refined MetS-Related Classification，RMRC)以及兩個主要結果(心血管疾病與心血管疾病相關死亡)之疾病自然病程，並同時考慮其他

競爭死因之影響。繼而以四階段馬可夫模評估高血壓前期及高血壓的疾病自然進程。在機器學習運用方面，本研究以監督及非監督式演算法發展以人工智慧為基礎之心血管疾病以及疾病前期(Intermediate)狀態之新分類。在此基礎上，本研究運用隱馬可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)之動態貝氏網絡分析發展結合生物路徑與新人工智慧分類之前期疾病(Intermediate state)進展，釐清此新分類之中間狀態的生物機轉。結果(1)對於心血管新興風險因子之探討隨著f-Hb濃度漸升，調整其他相關因素之心血疾病疾病風險亦呈劑量濃度效應之方式漸增，而對於心血管疾病死亡也顯現出相同的趨勢。在f-

Hb與CRP之相關分析結果方面，調整年齡、性別、代謝症候群、運動、喝酒及抽菸後，f-Hb 濃度在50-99 ng/ml，100-499 ng/ml，以及500 ng/ml以上之CPR陽性危險勝算比則介於1.8-2.5倍之間。(2)以迴歸為基礎的隨機過程模型(Regression-based Stochastic，RBS)在考慮不同嚴重程度之代謝疾病隨機過程模型中，約30%之輕度代謝疾病狀態個案會改善成為無疾病狀態。將此一疾病自然改善納入考量後，輕度、中度，以嚴重代謝疾病狀態進展至心血管疾病之年風險分別為1.6%、4.7%，以及20.2%。男性進展成為代謝症候群之風險較高，而女性發生心血管疾病之

風險則較高。女性以及年輕族群由輕度代謝疾病改善成為無病狀態之可能性較高。運用四階段馬可夫模型藉由高血壓前期與高血壓間之淨返回速率(由四階段模型中以返回速率扣除進展速率得到)評估發展成為第2期高血壓之10年風險結果顯示，社區觀察資料相較於無介入之血壓自然進展在風險分層10%、50%，以及100%之族群分別下降達9%、42%，與77%。社區觀察資料與無介入之血壓自然進展相較，在高血前期呈現較高之比例；而對於高血壓則呈現較低之比例。此一結果顯示在社區中經過多年逐漸推行之生活型態改變下高血壓風險逐漸下降，而由於健康意識之提升，高血壓前期個案之偵測則漸增。(3)利用有向無環圖(DAG)模型構建代謝症候群

因果圖動態貝式分析之建構主要應用於對於代謝症候群及心血管疾病之個人化風險預測。以條件為有抽菸、嚼檳習慣、教育程度為小學，以及尿酸、天門冬胺酸轉胺酶(GOT)、丙胺酸轉胺酶(GPT)、血液尿素氮（BUN）、肌酸酐異常之80歲男性，若目前狀態無罹患任一代謝症候群(FMD)，而10年發展為代謝症候群、發生心血管疾病及死於心血管疾病之機率分別為2.3%、76%及21%。而有抽菸、飲酒習慣、教育程度為高中、且有尿酸異常之68歲男性屬中度風險，未來10年發展至代謝症候群、心血管疾病及死於心血管疾病之風險為7.7%、48%及4%。而有規律運動、學歷為大學，且各項生化指標為正常之55歲女性屬低風險族群，相對應

的風險值分別為6.7%、39% 及0 .23%.(4)隱馬可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)之動態貝氏網絡分析結果利用高斯隱馬可夫模式以代謝分數(標準化代謝因子總和)服從常態分佈下，比較兩個至七個不同隱狀態個數之模型估計結果，顯示五個隱狀態模型表現較其他隱狀態個數好。初始狀態對應五類狀態的比例分別為30%、15%、31%、19%及5%，而五個狀態對應的代謝分數則介於-4.37至4.60之間。Viterbi演算法對於可對於每個人的隱狀態路徑進行解碼。並由發生心血管疾病之存活曲線看出這五個族群的分類是具有辨別性的。結論心血管疾病預防以由傳統一般風險族群介入策略與高風險族群介

入進展至目前的個人化精準預防策略。結合複雜之統計模型與大數據分析方法建構涵蓋生物機轉之動態風險預測模式並且奠基於此涵蓋疾病前期與心血管疾病以達到包含初段、次段以及末段之個人化精準預防策略至關重要。