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這兩本書分別來自平心出版 和平心出版所出版 。
國立臺灣師範大學 圖文傳播學系碩士在職專班 劉立行所指導 金冠宏的 YOUTUBE對兒少的影響分析 （2020），提出-bl 蠱關鍵因素是什麼，來自於網際網路串流媒體、教育、法規。
而第二篇論文國立清華大學 音樂學系所 蘇黎、蘇郁惠所指導 蔡承育的 基於非負值矩陣分解的雙聲道鼓聲分離技術及其應用 （2020），提出因為有 非負矩陣、聲源分離、鼓聲分離、自動混音的重點而找出了 -bl 蠱的解答。
最後網站蛊系与钓系_都是饭 - 手机搜狐网則補充：在古代传说中，蛊毒是指以神秘方式配制的巫化了的毒物。在网络语境中，“蛊系”是指偶像令人着迷，“蛊系爱豆”往往走成熟路线。由于“钓鱼”有引诱上钩的 ...
合籠蠱上下贈品套組
為了解決-bl 蠱 的問題，作者首初 這樣論述：
魔尊一紙戰書燒出凡間異象， 人間惶惶，九天震盪。 神魔兩界萬年宿怨，此戰勢不可免， 為做一了斷，也為六界平安， 慈悲神蒼恕交出權柄，淡然赴約， 連必然隕落的結果都不能令他絲毫動容。 只想不到最後，蒼星垂竟捨命救他。 險惡深淵下，兩人雙雙中伏，再次睜眼， 他們化身弱小毛團，神力盡失，受困狹小籠中。 然而，這卻是萬年來蒼恕最隨意任性之時。 昔日戰神無須他悲憫，足夠強大， 會將他焐在心口，懂他每個喜惡， 卻又恨他入骨，口口聲聲說他殺他所愛。 這麼矛盾的人，為何自己竟半點不記得？ 又為何會於夢中頻頻夢見？ 每當蒼星垂眉飛色舞
提起愛侶， 他就忍不住浮起名為嫉妒的情緒…… 本書特色 萌翻六界，禁忌古風神話可愛來襲！ 暴戾魔尊╳清冷神帝 合籠蠱 上下贈品套組 1. 合籠蠱 上、下 2. 慈悲神A4L夾一個
YOUTUBE對兒少的影響分析
為了解決-bl 蠱 的問題，作者金冠宏 這樣論述：
目前在全世界民主自由的國家有大量的民眾觀賞YouTube影片。本研究起心動念之初擬探究YouTube影片的影響，其有正向學習的功能，但也有負向教壞兒童及青少年的功能。因該平台充斥各式各樣影片內容、內容豐富且多元。但內容卻因創作者的天馬行空，而忽略了內容自省，導致在YouTube上充斥了許多負面訊息，包括暴力、色情、假訊息等。「聯合國兒童權利公約第17條明確指出，簽約國承認大眾傳播有其重要功能，應保證兒童可自國家或國際各方面獲得的資訊，是為提升社會、精神與道德福祉與身心健康方面的資訊」。有眾多兒童及青少年是YouTube的收視群。娛樂性網路資訊易致青少年以自我為中心，衍生社會冷漠化，淡化民族國
家意識，且缺少憂患意識，社會秩序充滿許多亂象。兒童及青少年是國家未來的主力，這些社會的隱憂將牽涉到國家安全的問題，若不妥善管制亂象，將產生惡性循環。研究過程發現除YouTube，其他網際網路平台也有類似相關問題。我國對於網際網路平台並無做出內容篩選及過濾。本研究探討網際網路對青少年及兒童的影響，並瞭解韓國、中國、美國及台灣等國家，目前對於網際網路平台的管制方式。而本研究採用文獻回顧法，藉由專家學者的文獻回顧及台灣當前法規檢視研究資料，另比對十大影片是否抵觸相關法規，及對兒少的影響。結果發現台灣當前管制網際網路的作為很脆弱，我國NCC停留在研議「網際網路視聽服務法」草案。最後提出改善方法的建議，
建議改善教育及參考韓國的作為，透過實質法規的建置，來管制網際網路的亂象，以淨化兒少學習成長的空間，同時安定社會及保障國家安全。
合籠蠱 下卷 仙界
為了解決-bl 蠱 的問題，作者首初 這樣論述：
為了蒼恕的傷勢，也為避開陰蠱效力， 兩人逐光而行，連袂同赴仙界， 取道混沌之際，卻在界外遭到攻擊， 倉促間來不及思索更多，墜入仙界時， 蒼星垂下意識撈人入懷， 未料清冷白衣神君竟變成……一隻貓？！ 於仙界閉關五十年，兩人甫出關， 就自仙主之子口中得知小灰下落。 當年那隻活潑好動的小鼠為救友人， 身受一掌，如今性命垂危。 少年們果真是膽大包天， 竟追查著關於混沌勢力的消息！ 已受騙了萬年，當蒼恕說出深埋心底的打算， 蒼星垂忽然不敢再聽下去── 最絕望時，他尚不敢做如此美夢， 和合神的告誡不斷於耳邊迴響， 若能再次選擇
，自己還能夠相信他嗎？ 本書收錄獨家番外《事故》。 本書特色 萌翻六界，禁忌古風神話可愛來襲！ 暴戾魔尊╳清冷神帝
基於非負值矩陣分解的雙聲道鼓聲分離技術及其應用
為了解決-bl 蠱 的問題，作者蔡承育 這樣論述：
本研究旨在探討非負矩陣（NMF）對於雙聲道鼓組訊號聲源分離的效果，並將聲源分離結果更進一步應用自動混音（Automix）。本論文首度提出使用兩支overhead 麥克風訊號組成雙聲道鼓組訊號，並從其中分離出八種鼓組樂器。鼓組訊號聲源分離實驗的結果如下。分離方式以Score-informed雙聲道 NMF最佳。綜合考量下，使用雙聲道聲源分離的效果比使用單聲道聲源分離、業界工具聲源分離的效果佳且泛用。相較於KL散度（Kullback Leibler Divergence, KL Divergence）以及板倉齋藤距離（Itakura Saito Divergence, IS Divergence
），聲源分離系統使用歐式距離（Euclidean Distance）作為成本函式效果最佳。自動混音實驗的結果如下。自動混音後比自動混音前的結果更接近人工混音。鼓組訊號聲源分離實驗的建議如下。為了使NMF更精確地分離，建議增加更多不同位置麥克風的dictionary。為了提升鼓組聲源分離系統的表現，建議使用更進階方法，例如神經網路來解鼓組聲源分離議題。自動混音實驗的建議如下。為自動混音系統增加除了音量的混音方式。例如等化器（Equalizer)、殘響（Reverb)、Pan。並將人耳對於不同頻段的敏感度不同列入自動混音系統。