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战后日本文学的侵华叙事研究(簡體版)(POD)

為了解決包图网的問題，作者馬英萍 這樣論述：

　　本书发掘考察战后日本关涉日据台湾历史空间的文学书写、关涉伪满殖民地历史空间的文学书写，以及关涉全面侵华战争的文学书写，以此呈现战后日本对近代侵华历史认知的一个侧面。 　　本书主要运用文学文本研究“整体细读＂和“文史互证＂的理论方法，对战后不同时期日本文学家创作的三十余部文学文本进行分析，讨论了这些文本在日本近代侵华历史片段的书写上既有对历史真相的隐瞒、曲笔和改篡，对日本殖民统治的认同、对战争侵略性质的淡化和粉饰，同时也有对历史真相的揭露、对近代日本国家侵略罪行的揭发与反省等多重叙事策略，进而对文本叙事策略折射出的历史认知做出了评价。 　　本书描述了战后日本关于近代侵

华历史认知的复杂情态，并从战后不同时期日本国内外复杂的历史语境、写作者的不同身份等角度出发，探讨了战后日本多重复杂的历史观表达的成因，并且提出针对当今日本历史认知的“风蚀”现象，从文学研究领域对揭露历史真相的文学文本给予足够关注，确认和加强中日两国存在或曾达成的历史共识是必要的。 本書特色 　　★廈門大學副教授馬英萍，針對近代日本文學關於二戰的侵華敘述及反思作深入認識、探討及反省。 　　★從文學文本揭露歷史真相，折射出作者的情感認知，在深入解讀的基礎上，對文本做出評價。  

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2019新冠狀病毒與數字化：冠狀病毒如何影像到數字化

為了解決包图网的問題，作者林艾瑪 這樣論述：

當初在中國被發覺的2019新冠狀病毒快速變成大流行震撼了全球，而從中國通過數字化技術應對疫情的方式能取得導向。中國疫情管理路子為了達到各類目標而戳力利用各數字科技：當然包括密切接觸人組蹤跡而用機器人緩解醫療系統負擔等為成功抗病。不過還利用許多數位技術幫助公民轉入正常生活習慣同時避免疫情重新爆發、通過物聯網支持行銷現代化以及智能生態系統創新。因此中國案例能夠作為全球的一個導向來想像數字技術的的角色， 和數字化未來會創造怎樣的世界。

軌跡大數據挖掘與高時空精度道路眾包測圖

為了解決包图网的問題，作者唐爐亮 這樣論述：

軌跡大資料具有採集成本低、更新快、蘊含資訊豐富等特點，是人們探索人類活動規律、挖掘空間物理結構的一種新手段。《軌跡大資料採擷與高時空精度道路眾包測圖》以軌跡大資料採擷為背景，以城市各級道路網資訊獲取與更新為目標，全面系統地介紹基於軌跡資料的高時空精度道路眾包測圖理論與方法，包括時空軌跡資料獲取、軌跡資料高精度濾選、城市各級道路交叉口識別與幾何連通資訊獲取、路網變化檢測理論與方法、各級路網自動更新策略。 《軌跡大資料採擷與高時空精度道路眾包測圖》遵從資料獲取、資料降噪、知識發現的邏輯主線，每一章敘述從具體問題入手，由淺入深，闡明思路，便於讀者掌握軌跡大資料採擷方法的實質，學

習面向高時空精度路網資訊的軌跡提取方案。

基於LabView實現LIN電子物理層一致性測試

為了解決包图网的問題，作者高瑞成 這樣論述：

目前車內最常使用的車用網路(In-Vehicle Networking, IVN)為控制器區域網路(Controller Area Network, CAN)與區域網際網路(Local Interconnect Network, LIN)這兩種。本論文將專注於車上的LIN Bus系統架構中的LIN收發器，這是一顆負責微控制器與LIN Bus之間不同電位轉換的IC。雖然LIN有其LIN2.0之標準，基於這個標準下各家廠商彼此在LIN收發器的規格都不一樣，這種情形有可能造成各家廠商的LIN收發器安裝至LIN Bus上會有通訊不良的結果。為了避免這個情形，一致性測試(Conformance Tes

t)的需求便因應而生。所謂一致性測試就是希望達到「只要做相同的測試，就要得出相同的結果」的測試理念。目前ISO國際標準組織所制定的一致性標準為ISO-17987-7(Electrical Physical Layer conformance test specification)。也就是在這個標準下，只要待測的LIN收發器通過ISO-17987-7的一致性測試，就能確保微控制器與LIN Bus之間的電氣轉換都會一致。傳統的ISO-17987-7一致性測試方式流程大部分由測試人員進行測試，包含閱讀規範、操控儀器量測待測物，最後由測試人員判斷測項是否通過。所以這一系列的量測方式可能會有人為量測與判

斷上的誤差、不同儀器造成的數據誤差，最後可能造就最終測試結果的判斷錯誤。基於以上的缺失，本論文針對ISO-17987-7的電子物理層一致性測試規範，我們提出了如何使用美國國家儀器(National Instrument; NI)的圖形化程式開發軟體LabView與多合一儀器VirtualBench整合，設計一套對LIN收發器進行一致性測試的自動化系統，如此一來不僅可以減少人為誤差，也可以提升測試效率。