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這兩本書分別來自商周出版 和五南所出版 。
國防大學 中共軍事事務研究所 馬振坤所指導 阮學文的 中共「灰色地帶」戰略下海上民兵之運用 （2021），提出VE 原 廠 線關鍵因素是什麼，來自於海上民兵、灰色地帶、區域安全。
而第二篇論文東海大學 資訊管理學系 陳澤雄所指導 陳伯瑋的 以不實訊息之帳號互動資訊探討社群推薦演算法 （2021），提出因為有 社群平台、不實訊息、推薦演算法、資料科學、網路安全的重點而找出了 VE 原 廠 線的解答。
每個人都能大賺30%：股價跳水照樣穩定獲利的「價值工程投資法」
為了解決VE 原 廠 線 的問題，作者奧山月仁 這樣論述：
4種預測未來模式 5大選股標準 5大操作原則 價值投資X價值工程，作者獨創的長贏投資法 不用看盤、不看線圖、不炒短線； 選對大漲10倍的飆股，讓你長期穩穩賺！ 別人慘賠我不奉陪，建立在價值投資理論上的全新選股法 本書由日本知名的投資部落客「奧山月仁」所著，主題是介紹作者自創的「價值工程投資法」。 「價值工程投資法」是以傳統投資策略理論「價值投資」為基礎，再融合「價值工程」的概念。 作者從高二開始接觸股市投資，到現在已約30年。出社會之後，效法彼得・林區，以中長線投資成長股，目前已累積了數億日圓身家。 他承襲了葛拉漢與巴菲特對投資股市的基本論調（像是要有耐心、勤奮用功
、內在價值），並在價值投資的基礎上提出新的投資論述。 懂預測：4種預測未來模式 ①可預測領域（例：高齡化社會） ②可以情境分析來因應的領域（例：後疫情時代、AI普及的未來） ③可以趨勢分析來因應的領域（例：成長企業近期業績、品牌知名度趨勢） ④無法預測領域（例：火山爆發、大規模恐怖攻擊事件） 懂標準：5大選股標準 EPS不變，但股價下跌／ EPS上升，但股價下跌／ EPS上升，但股價不漲／ EPS大幅上升，但股價的漲幅卻沒跟上／ EPS下跌，但股價跌幅更深 懂原則：5大操作原則 只買獲利至少有望翻倍的個股／ 三到五年長期持有／ 集中操作五到十檔個股／ 只投資前景樂觀的企業／ 找出可能
成為「加贈點數」的題材 |好評推薦| 許繼元 Mr.Market市場先生/財經作家
中共「灰色地帶」戰略下海上民兵之運用
為了解決VE 原 廠 線 的問題，作者阮學文 這樣論述：
當前中共正積極為海上民兵展開裝備的更新，並調整任務屬性與訓練方式，使其更能勝任解放軍海軍助手的角色，隨著中共在黃海及南海上運用海上民兵與其他周邊國家的海事衝突的案例中，均可見中共海上民兵船的足跡，可見其在中共對於海洋事務處理上扮演著積極且重要之角色。灰色地帶概念近年來受到國內外的廣泛關注，許多學者將中共在東海及南海的各項行動，視為中共運用灰色地帶的典型案例，且認為對於區域安全構成主要威脅，藉由灰色地帶的模糊性及不對稱性等特徵為手段，在不引起雙方大規模軍事衝突的前提下，採用漸進式的來改變地區現狀，並威脅既有的區域安全秩序。利用當前既有的軍事理論和相關法律條文無法應對條件下，威脅美國所主導的南海
區域秩序，而美國除重新調整其國家安全戰略的重點之外，也在既有的安全架構底下，重新定義中共海上民兵對區域安全所形成之影響，並積極拉攏盟國共同應對中共所帶來的挑戰。研究發現中共為更有效的管理海上民兵部隊，現正加速其智能化發展及運用，確保能應對未來之戰爭挑戰。其次，中共海上民兵未來之訓練模式也隨著海上維權與後勤支援等任務屬性之不同，適時地融入軍隊與海警部隊實施聯合訓練，朝向實戰化方向前進。最後，中共將會針對海上民兵在執行軍事任務時，所需完善的相關法律條文持續增加與修訂，已完善其執行任務時之法律保障。
圖解食品工廠管理與實務(二版)
為了解決VE 原 廠 線 的問題，作者張哲朗,李明清,黃種華,鄭建益,徐能振,顏文俊,林聰明,徐維敦,施柱甫,施泰嶽,張仕貴,吳伯穗,陳忠義,蔡育仁 這樣論述：
本書由15位具有廠長多年實務經驗的專業經理人撰寫。作者們體會到，廠長宜秉執著一個中心、兩個基準、三個目標、五項工具，去執行任務。即廠長應配合業務需求做好資源管理獲取利潤，任何計畫與決策應以消費者滿意下的工廠利潤為中心考量；工廠管理必須在符合國家相關法令規章與認證的條件下，因應經營環境建立工廠本身的相對競爭優勢，做為管理的基本準則；努力追求品質、成本及效率等三個目標。為此，廠長除了必須擁有工廠管理基本功之外，更需要運用策略規劃、5S運動、品管圈與提案制度、專案管理、問題分析與解決等管理工具，發揮計畫、組織、領導、控制的管理功能。
以不實訊息之帳號互動資訊探討社群推薦演算法
為了解決VE 原 廠 線 的問題，作者陳伯瑋 這樣論述：
近年來，社群平台儼然成為人們傳遞訊息的重要媒介。社群平台同時具備高效性與便利性，人們可以即時取得資訊；但也因為如此，社群平台同時也成為許多惡意人士散播不實訊息的媒介，而廣泛傳播的不實訊息除了誤導許多社群平台使用者之外，也帶來了大規模的恐慌和社會動盪。尤其目前適逢疫情的動盪，使得許多似是而非的資訊在社群平台中四處流竄，造成使用者難以於收到訊息的當下分辨資訊的真實與否，進而導致許多的憾事發生。因此為了探討不實訊息中的帳號互動相關資訊如何影響社群推薦演算法，本研究透過台灣事實查核中心所公布的不實訊息查核報告，以作為不實訊息參考依據，並從社群平台獲取不實訊息中的帳號互動資訊作為資料來源，並以此資料作
為依據，進行社群推薦演算法的模擬，並根據模擬的貼文順序排行進行探討，透過此方式探討不實資訊對於社群推薦演算法影響之情形。同時也會利用資料視覺化的方式將不實訊息網路與真實訊息網路圖進行對比，進而從中觀察出不實訊息和真實訊息間的分布情形與差異。本研究所提出的分析方法不僅能更理解不實訊息對社群平台所造成的威脅，也能將惡意攻擊者的攻擊手法進行更深入的瞭解與探討，從中找出解決之道。