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實戰Linux系統數位鑑識

為了解決ring三態的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：

　　這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。    　　在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。    　　．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置  　　．重構Linux的開機過程，從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面  　　．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定  　　．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析  　　- 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等    　　這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

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BIM應用於科技廠房設施維護管理之案例探討

為了解決ring三態的問題，作者葉上菁 這樣論述：

科技廠房設施的營運管理與一般建築設施並不相同，本研究乃針對一個具有儲存環館的科技廠房設施為研究案例，該設施提供世界上亮度最高的光源以供國內外相關研究用戶前來實驗，而在要求實驗數據的高品質、高精度前提下，該設施必須無時無刻維持最佳的營運環境狀況。然而該設施目前的營運管理模式大都採被動式管理，新完成的儲存環館建築量體龐大且為環狀，進而使得此特殊廠房之設施維護管理更加複雜。為嘗試不同做法，本研究探討應用建築資訊模型(Building Information Model或BIM)技術於該設施有關建築物維護管理及新實驗站建置之可行性。本研究嘗試應用BIM於四種情境，包括(1)應用於機電土木小組之設施維

護管理、(2)應用於跨部門之共同作業設施維護管理、(3)應用於實驗站之空間模擬與碰撞檢討，以及(4)應用BIM與GPS於環狀建築之座標測量。研究結果顯示應用於四種情境皆具可行性。第一，將5年期間建築消防維修紀錄，全部鍵入BIM模型資料庫，經彙出明細表整理出同性質的維修項目，可與廠商簽訂年度開口合約議價，透過長期合作以量制價應可減少維修成本。另外藉由BIM圖層色塊清楚可顯示出週期性的待維修或換修，將更有效率改被動為定期主動式維護換修。第二，透過應用BIM共同作業於拆牆合併辦公室的情境，應可減少約15%工作天及減少約10%工程費。第三，將光束線實驗站建置於BIM模型上，可做空間模擬與碰撞檢討，也可

出圖作高精準度的放樣，且透過修改參數即可自動連結更新圖面。第四，在此大型環狀科技廠，利用GPS測量儀器於各出口位置測量，將數據儲存於BIM資料庫，並在各出入口標示BIM 3D模型圖結合GPS座標值，應可應用於緊急事故發生時救護車與消防車可迅速準確到達正確廠房的位置進行搶救。

《雷諾曼卡預言全書》

為了解決ring三態的問題，作者謝巖谷 這樣論述：

全新華人視角重新詮釋雷諾曼占卜 實戰教學、理論、聯想、前世讀取 　　｜華人第一本雷諾曼教學書籍以及自繪牌卡！ 　　在過去台灣人要學習雷諾曼占卜都要透過閱讀翻譯書籍的方式學習，但畢竟華人的聯想及思考邏輯還是跟國外有點不同的，因此可能在學習上會碰到「看得懂書在說什麼，但解讀牌卡時覺得不太順暢」、「書裡面好多占卜案例，但對於在台灣生活的人們好像不適用。」等等的困難。 　　｜創作起源 　　因此謝巖谷老師決定要將自己從事雷諾曼教學多年的經驗撰寫成書，並親自繪製並製作專屬教學使用的「前世記憶雷諾曼牌卡」，搭配書籍將可以學到各種占卜技巧，例如.組合搭配與聯想演練、現況與未來發展牌陣、九宮格牌陣、十字

牌陣、前因後果太極牌陣、前世今生記憶讀取牌陣、流年樹牌陣.....等等，從初階到高階都濃縮在「雷諾曼預言全書」當中。 　　｜獨創「前世記憶讀取牌陣」！ 　　其中最為特別的就是謝巖谷老師獨創的「前世記憶讀取牌陣」，透過學習大家都可以學會如何用雷諾曼讀取前世今生的記憶，不僅僅是可以用來與自己對話，同時也可以透過占卜獲得靈魂以及生命的領悟。  

調控高分子給體二維共軛側鏈與設計共軛中心核與pi-架橋小分子受體結構與性質之系統性研究

為了解決ring三態的問題，作者陳重豪 這樣論述：

此研究中，我們通過引入具有（苯並二噻吩）-（噻吩）（噻吩）-四氫苯並惡二唑（BDTTBO）主鏈的新型供體-受體（D/A）共軛聚合物製備了用於有機光伏（OPV）的三元共混物。在BDTTBO單體中BDT供體單元上修飾不同的共軛側鏈聯噻吩 (BT)、苯並噻吩 (BzT) 和噻吩並噻吩 (TT)（記為 BDTTBO-BT、BDTTBO-BzT 和 BDTTBO-TT）。然後，我們將 BDTTBO-BT 或 BDTTBO-BzT 或 BDTTBO-TT 與聚（苯並二噻吩-氟噻吩並噻吩）（PTB7-TH）結合起來，以擴大太陽光譜的吸收並調整活性層中 PTB7-TH 和富勒烯的分子堆積，從而增加短路電流密

度。我們發現參入10%的BDTTBO-BT高分子以形成 PTB7-TH：BDTTBO-BT：PC71BM 形成三元共混物元件活性層可以將太陽能元件的功率轉換效率從 PTB7-TH 的二元共混物元件 9.0% 提高到 10.4%： PC71BM 轉換效率相對增長超過 15%。於第二部分，我們比較在BDTTBO單體中BDT供體單元上修飾硫原子或氯原子 取代和同時修飾硫原子和氯原子取代的側鏈聚合物供體與小分子受體光伏的功率轉換效率 (PCE) 的實驗結果與由監督產生的預測 PCE。使用隨機森林算法的機器學習 (ML) 模型。我們發現 ML 可以解釋原子變化的聚合物側鏈結構中的結構差異，因此對二元共混

系統中的 PCE 趨勢給出了合理的預測，提供了系統中的形態差異，例如分子堆積和取向被最小化。因此，活性層中分子取向和堆積導致的結構差異顯著影響 PCE 的預測值和實驗值之間的差異。我們通過改變其原始聚合物聚[苯並二噻吩-噻吩-苯並惡二唑] (PBDTTBO) 的側鏈結構合成了三種新的聚合物供體。同時修飾硫原子和氯原子取代的側鏈結構用於改變聚合物供體的相對取向和表面能，從而改變活性層的形態。 BDTSCl-TBO:IT-4F 器件的最高功率轉換效率 (PCE) 為 11.7%，與使用基於隨機森林算法的機器學習預測的 11.8% 的 PCE 一致。這項研究不僅提供了對新聚合物供體光伏性能的深入了解

，而且還提出了未明確納入機器學習算法的形態（堆積取向和表面能）的可能影響。於第三部分，為了理解下一代材料化學結構的設計規則提高有機光伏（OPV）性能。特別是在小分子受體的化學結構不僅決定了其互補光吸收的程度，還決定了與聚合物供體結合時本體異質結 (BHJ) 活性層的形態。通過正確選擇受體實現優化的OPV 元件性能。在本研究中，我們選擇了四種具有不同共軛核心的小分子受體——稠環核心茚二噻吩、二噻吩並茚並茚二噻吩（IDTT）、具有氧烷基-苯基取代的IDTT稠環核心、二噻吩並噻吩-吡咯並苯並噻二唑結構相同的端基，標記為 ID-4Cl、IT-4Cl、m-ITIC-OR-4Cl 和 Y7，與寬能帶高分子

PTQ10 形成二共混物元件。我們發現基於 Y7 受體的器件在所有二元混合物器件中表現出最好的光伏性能，功率轉換效率 (PCE) 達到 14.5%，與具有 10.0% 的 PCE 的 ID-4Cl 受體相比，可以提高 45%主要歸因於短路電流密度 (JSC) 和填充因子 (FF) 的增強，這是由於熔環核心區域中共軛和對稱梯型的增加，提供了更廣泛的光吸收，誘導面朝向並減小域尺寸。該研究揭示了核心結構單元在影響有源層形態和器件性能方面的重要性，並為設計新材料和優化器件提供了指導，這將有助於有機光伏技術的發展。最後，我們比較了具有 AD-A´-DA 結構的合成小分子受體——其中 A、A´ 和 D 分

別代表端基、核心和 π 價橋單元—它們與有機光伏聚合物 PM6 形成二共混物元件。 增加核苝四羧酸二亞胺 (PDI) 單元的數量並將它們與噻吩並噻吩 (TT) 或二噻吩吡咯 (DTP) π 橋單元共軛增強了分子內電荷轉移 (ICT) 並增加了有效共軛，從而改善了光吸收和分子包裝。 hPDI-DTP-IC2F的吸收係數具有最高值（8 X 104 cm-1），因為它具有最大程度的 ICT，遠大於 PDI-TT-IC2F、hPDI-TT-IC2F和 PDI-DTP-IC2F。 PM6:hPDI-DTP-IC2F 器件提供了 11.6% 的最高功率轉換效率 (PCE)；該值是 PM6:PDI-DTP-

IC2F (4.8%) 設備的兩倍多。從一個 PDI 核心到兩個 PDI 核心案例的器件 PCE 的大幅增加可歸因於兩個 PDI 核心案例具有 (i) 更強的 ICT，(ii) 正面分子堆積，提供更高的和更平衡的載波遷移率和 (iii) 比單 PDI 情況下的能量損失更小。因此，越來越多的 PDI 單元與適當的髮色團共軛以增強小分子受體中的 ICT 可以成為提高有機光伏效率的有效方法