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嶺東科技大學 財經法律研究所 張婷所指導 賴建參的 商標保護與相關案例之研究 （2020），提出lv晶片在哪關鍵因素是什麼，來自於消費者利益、市場公平競爭、國際耗盡、智慧財產權、商標理論、公眾利益、禁制令。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 張正春所指導 梁友銘的 應用微型光譜感測晶片之光學非破壞式鮮乳新鮮度量測 （2018），提出因為有 光譜法、鮮乳新鮮度分類、深度神經網路的重點而找出了 lv晶片在哪的解答。
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女人36計── 就是要教妳詐
為了解決lv晶片在哪 的問題，作者貓眼娜娜 這樣論述：
本書特色 ■古代《36計》讓君王百戰百勝，現代《36計》讓女人「詐」遍天下！ 在過去2500年中，《36計》孕育了無數成功的軍事專家，它被視為戰書中的「聖經」，就算在現代，也被商人當作商戰決勝關鍵。 《女人36計－就是要教妳詐》顛覆女人傳統舊觀念，賦予現代女性古代兵家思維的新主張。《女人36計－就是要教妳詐》從女人的立場出發，將前人智慧與今日觀點相結合，絕對是部涵蓋兩性、職場、人際、自我實現的「心機聖經」。 ■女人，怎能不耍心機？ 女人，妳不僅外表要美麗，更不該小覷內在的迷人魅力！ 在《女人36計－就是要教妳詐》第4計「以逸待勞－溫柔，成就女人心機」，就是要告訴妳女人使「壞」的
魅力。 只要「壞」得高貴，意義便有所不同。而「壞」女人的美麗卻不僅止於此。 ■女人使壞，男人挫敗；女人不壞，男人不愛？ 善用心機，公主才能登基女王；懂得心機，壞女孩才會明白享樂人間的意義大過陪好女孩上天堂。 在《女人36計－就是要教妳詐》第31計「美人計－玩美是一生志業」中，教女人不是一定要「使壞」，妳也不必在意旁人的看法，如果一點小壞能換來大好人生，何樂而不為？只要立意正確，手段就沒有對錯之分；因為懂得耍心機不是原罪，而是上天給予女人的最好禮物。 ■揭開成功女人背後不欲人知的小心機 機會留給準備好的人，命運眷顧懂得掌握的人！ 先決條件加上後天努力，耍心機攻心計，就是打開成功之門的金鑰
。 看《女人36計－就是要教妳詐》，就能讓妳成為兼具美貌與智慧，事業與愛情，人脈與錢脈的新女人。 ■讓男人心甘情願、死心塌地愛妳一輩子的魅力法則 《女人36計－就是要教妳詐》第16計「欲擒故縱－獵愛收放自如」中點出 ：男人是狩獵的動物。所以懂得男人心理的女性就會把「只要逃跑，男人就會自己追上來！」當作格言，因為女人靠的不是青春姿色，而是洞察人心！ 善用36計，檯面上的大女人雖然外貌未必贏得過年輕少女，卻仍能將男人玩弄於鼓掌，甚至讓男人樂於傾家蕩產、乖乖投入她們的懷抱，靠的正是熟知男性的心理。 ■ 不僅女人要懂，想瞭解女人的你更要知道 女人的外貌會漸漸褪色老去，唯有創造出自己的優勢，
一生才會好自在！ 《女人36計－就是要教妳詐》告訴女人，也告誡男人，女人並不是弱者！相反的，女人天生擁有許多男人不具備的優勢。身為女人天生比男人注重情感與溝通，也善於透過與人接觸，去博得好感、謀得利益、肯定自我價值。女人，如果能善用這些優勢，便能在競爭、衝突和磨合的各種場合中，任意馳騁！ ■ 《女人36計－就是要教妳詐》特別收錄保證值回票價的12星座女人「玩美心計」處方籤。精闢獨到的見解針對不同星座女人，利用36計為你的愛情、職場及家庭加分。 編者簡介c 貓眼娜娜 本名柯延婷，商業與純文學書寫之間的游離份子，人稱真實版的「派遣女王」。 從事美術設計、彩妝造型師、婚禮顧問、編輯撰稿工作；
書寫領域橫跨純文學、言情、推理、時尚、生活旅遊、兩性、文案及採訪等。熱愛一切與「美」相關的事物，典型的新玩美女人。 主持部落格：糖貓遊樂園http://blog.yam.com/catseyenana 著有《女人36計——就是要教妳詐》
商標保護與相關案例之研究
為了解決lv晶片在哪 的問題，作者賴建參 這樣論述：
我國的商標法自1930年5月制定公布，歷經多次修正，並於2016年12月15日修改商標法施行至今，市場上的商品日新月異，針對商標侵權糾紛已經成為一個議題，商標衍生紛爭藉由相關法律規定與適用，在商標侵權責任歸屬中發揮重要功用，經由智慧財產權加以保護。商標法第1條目的是保障其商標權及消費者之利益及市場維護公平競爭等，商標法原則上係採「國際耗盡」，使用其商標商品，係從國外進口由商標權人或被其授權人所同意，侵害商標權始不構成，但侵權行為或保障商標權人部分產生模糊地帶，本文藉由中華民國商標法、實務上及中華人民共和國、德國與美國司法上比較其規定，更祈可幫助法院在處理商標侵權案件時，以釐清侵權責任
、商標權人的權益及彌補法規漏洞，劃分制定其相關刑責及權責等建議修法，商標消費者利益應增加至公眾，未免不公平競爭、冗長訴訟程序，應增修公眾利益、請求簽發禁制令，引發本文研究公眾修法與禁制令修法之興趣。
應用微型光譜感測晶片之光學非破壞式鮮乳新鮮度量測
為了解決lv晶片在哪 的問題，作者梁友銘 這樣論述：
鮮乳擁有優良的動物性蛋白質且富含許多的營養，卻也是微生物容易孳生的溫床，不當的保存方式容易導致鮮乳腐敗變質。一般消費者雖可使用感官(眼、鼻)去評斷鮮乳是否新鮮，容易受個人主觀經驗影響，且在當消費者認為鮮乳發出酸臭味前，或許在鮮乳中的微生物菌數已經超標過量。有鑑於此，本研究希望透過光學式的新鮮度快速檢測方式判別出鮮乳是否已經不新鮮，以避免消費者誤食變質而不新鮮的鮮乳。傳統量測鮮乳新鮮度大多是以鮮乳的微生物菌數和ph值作判別，當微生物菌數有明顯大量增生或ph值開始快速下降時，鮮乳通常已經放置接近十小時上下，一般民眾通常不會再進行飲用。而一般市售經超巴氏殺菌法(UHT-pasteurization
)處理後的鮮乳，根據不同廠商規定，冷藏溫度須為7℃以下或是4 ℃以下，並標示離開冷藏後不能超過半小時，因此本研究目標透過使用光譜法，在鮮乳離開冷藏後，探討其在於攝氏約35±4℃每小時的光譜變化。本論文處理光譜的方式可以分成3個階段，並在Python上分別使用Scikit-learn套件提供的機器學習演法和Tensorflow、Keras套件用深度學習的方式對鮮乳新鮮度進行判別。第一階段光譜預處理，我們將使用Z-score標準化對光譜訊號進行處理，減少不同樣本之間的光譜強度。第二階段光譜新鮮度分類和標籤，使用層次聚類(Hierarchical Clustering) 配合聚類評估演算法-輪廓係數
，找出鮮乳光譜於時間上最適當的分群並給予標籤。第三階段使用KNN (k-Nearest Neighbors)、Random forest和DNNs (Deep neural networks)三種方式對置於攝氏約35±4℃下不同時間點的鮮乳做新鮮度分類預測。由實驗結果顯示，使用KNN、Random Forest和DNN模型在廠牌A全脂鮮乳於6、24小時內和廠牌A低脂鮮乳於6小時內，都有很好的新鮮度預測準確率高達90%以上，且三者之間的預測正確率差異較為不大。而在廠牌A低脂鮮乳於24小時內鮮乳新鮮度預測中，當使用KNN和Random Forest於新鮮度預測準確率較不好時，分別為83.63%和8
2.06%，相對的使DNN突顯於鮮乳新鮮度預測的能力，總正確率約為87.67%。代表DNN於鮮乳新鮮度預測有一定的潛力。