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SCI hub 無法 使用 2021的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Compton, Eden Francis寫的 Anti-Trust 和Godoroja, Lucy的 A Button a Day: All Buttons Great and Small都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自 和所出版 。
國防醫學院 醫學科學研究所 洪東源、黃世明、蕭宏昇所指導 高瑛的 改善原發性腦瘤治療：從新穎生物標記研發到開發具治療潛力藥物 （2021），提出SCI hub 無法 使用 2021關鍵因素是什麼，來自於腦膠質瘤、高通量基因表達數據庫、組織微陣列、SGO2、SGOL2、Shugoshin、DSF、雙硫侖、銅、腦膜瘤、腦膜瘤類癌幹細胞、內質網壓力、乙醛去氫酶。
而第二篇論文國立陽明交通大學 工學院機器人碩士學位學程 胡竹生所指導 曾仰毅的 非監督式深度學習之自動編碼器於表面紋理之異常單一分類檢測 （2021），提出因為有 自動編碼器、瑕疵檢測、非監督式學習、電腦視覺、異常檢測、單一分類檢測的重點而找出了 SCI hub 無法 使用 2021的解答。
最後網站除了川普被封鎖Twitter外，號稱「科學界的海盜灣」的Sci-Hub ...則補充：有使用者發現，Sci-Hub的Twitter帳號和川普一樣，都被完全清空了。 剛剛Sci-Hub和特朗普一樣被 ... 而且Sci-Hub也無法再透過社群媒體向學界尋求支持。
Anti-Trust
為了解決SCI hub 無法 使用 2021 的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：
Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard
Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.
改善原發性腦瘤治療：從新穎生物標記研發到開發具治療潛力藥物
為了解決SCI hub 無法 使用 2021 的問題，作者高瑛 這樣論述：
神經膠質瘤(glioma)以及腦膜瘤(meningioma)是成人最常見的原發性腦腫瘤。然而，惡性多型性膠質母細胞瘤 (glioblastoma multiforme, GBM)以及惡性腦膜瘤往往侵襲性高、生長速度快、且對現有化療藥物或放射線治療具有耐受性。病人也常因反覆治療而遭受嚴重神經功能損壞，存活期也短，可見原發性腦瘤治療在臨床上仍然有許多亟待改善的空間，而我們的研究從開發新穎性生物標記，到開發具治療潛力之藥物的角度出發，希望能夠改善原發性腦腫瘤病人的預後。Shugoshin 2 (SGO2，SGOL2)在細胞分裂中扮演重要角色，我們發現在腦膠質瘤病人中，SGO2表現量高，腦膠質瘤的病
理等級也越惡性，病人的存活期也越短。接著我們也發現SGO2的mRNA以及蛋白質表現量在GBM細胞中較正常腦組織來得高。而藉由降低SGO2的表現，我們發現GBM細胞的生長、增生以及移行能力等都受到抑制。我們更進一步發現，SGO2在細胞內具有調控蛋白質間作用(protein-protein interaction network)的樞紐功能，且影響FOXM1以及AURKB的表現。故我們認為，SGO2有潛力成為GBM的新穎性生物標記。Disulfiram (DSF) 是一已廣泛應用於治療酒精成癮的藥物，且是銅(Cu)的螯合劑，最近研究發現DSF合併Cu在許多癌症都有抑制腫瘤生長的作用，然而DSF/C
u在腦膜瘤的作用則仍未知。我們發現，DSF/Cu可以抑制腦膜瘤細胞（Meningioma Adhesion Cell，MgACs）以及腦膜瘤類幹細胞（Meningioma Sphere Cells, MgSCs）的存活，而DSF與其他金屬離子併用則無法達到此效果。此外，DSF/Cu亦可以抑制腦膜瘤細胞的增生、增加細胞中銅離子的含量以及引發細胞老化。利用mRNA 微陣列及Ingenuity Pathway Analysis (IPA)，我們發現DSF/Cu可以引發MgACs的內質網壓力、活化PERK/eIF2 訊息路徑，進而引發細胞的適應反應、細胞凋亡以及自噬作用。最後，我們也發現DSF/Cu在
MgACs以及MgSCs可抑制不同ALDH 異構體的表現，同時也有抑制細胞內ALDH活性的能力。故我們認為，DSF/Cu的確有潛力成為腦膜瘤治療的新契機。期待藉由開發新穎性生物標記以及新式治療藥物的結果，未來能應用於臨床，造福原發性腦瘤患者，改善生活品質及預後。
A Button a Day: All Buttons Great and Small
為了解決SCI hub 無法 使用 2021 的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：
Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.
非監督式深度學習之自動編碼器於表面紋理之異常單一分類檢測
為了解決SCI hub 無法 使用 2021 的問題，作者曾仰毅 這樣論述：
從工業製造以來一直到近年來的工業智慧化時代，表面瑕疵檢測一直受到相當程度的關注，提升產品良率為半導體產業、加工製造業的最大目標，目前又以工業智慧化為傳統工業提供轉型推力，因此近年來除了傳統自動光學檢測方法外亦有許多基於深度學習的監督式學習、半監督式學習以及非監督式學習方法應用於瑕疵檢測的研究。其中，包含使用攝影機取得影像，在影像空間計算梯度提取瑕疵，以及將其映射至特徵空間計算特徵群的距離將其分類。而近期其他研究使用的主要方法是傳統光學檢測搭配監督式學習方法，然而此種監督式學習方法需要耗費大量時間及人力去標註資料；再者，不同環境下瑕疵的種類其多樣性不可計數，除了資料標註的困難性外還面臨著瑕疵樣
本缺乏、類別不平衡等問題，因此要為瑕疵建模相當的困難。本論文提出之基於影像式自動編碼器深度學習模型的瑕疵檢測方法可以改善此問題，透過輸入單一正常類別影像訓練模型為正常影像建模，本論文得以透過此模型準確的判別出不屬於正常影像類別之瑕疵影像。本論文提出一種非監督式學習的異常檢測方法用以解決在瑕疵稀缺情況下，監督式學習因缺陷樣本不足無法運作之困境及標註資料所需的大量成本問題。本論文改善了許多非監督式方法將影像映射至特徵空間分類卻無法得知瑕疵位置的方式。而由於在影像空間分類瑕疵相比在特徵空間分類瑕疵更加困難，因其在影像空間中的資訊量遠多於特徵空間，使得要處理的訊息量大幅增加，透過本論文提出的方法提升生
成影像的品質使其可能在影像空間域分類瑕疵並完成定位。為了達成影像式異常檢測的目標，本論文提出一種以自動編碼器為架構之深度學習影像式異常檢測方法，基於影像空間下目標影像與生成影像的誤差圖用以估測異常與否。