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這兩本書分別來自地平線文化 和遠足文化所出版 。

國立高雄科技大學 企業管理系 余銘忠所指導 曹博軒的 應用DEA衡量新冠疫情期間台灣工具機廠商之營運效率 (2021),提出Kshatriya 中文關鍵因素是什麼,來自於工具機產業、資料包絡分析法、麥氏生產力指數、Tobin's Q。

而第二篇論文崑山科技大學 機械與能源工程研究所 林穀欽所指導 馬敏雄的 全球面影像疊合與澤爾尼克矩輔助對位及高爾夫球瑕疵檢測 (2021),提出因為有 最佳化影像疊合、澤爾尼克矩、全球面瑕疵檢測的重點而找出了 Kshatriya 中文的解答。

最後網站南亭和尚全集(十三) - Google 圖書結果則補充:釋迦佛,為古印度剎帝利種(貴族)的一支,本姓瞿曇,新譯作喬達摩(Gautama),後分族,改姓釋迦。 ... 〈楞嚴咒〉為中文譯音,彆口熬牙,五會四百多句,極難順口熟記,有時背不熟, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Kshatriya 中文,大家也想知道這些:

摩訶婆羅多的故事【完整圖文故事版】:印度神話學家帶你讀懂經典史詩

為了解決Kshatriya 中文的問題,作者德杜特.帕塔納克 這樣論述:

印度最知名神話學家杜特.帕塔納克 重新詮釋最值得一讀的印度經典史詩  完整故事重述 × 背景補充知識 × 200張手繪圖 引領你快速領略古老文明的史詩與傳說, 還有暗藏故事之中,等待打磨的智慧。   「這是讓你讀完會感受到祝福的經典史詩,   也是現代人面對生命課題時,最有智慧的指引。」   ◆印度最偉大的史詩與文化寶庫   《摩訶婆羅多》是印度最偉大的史詩,全長近十萬頌,也是世界第三長的史詩。與另一部經典《羅摩衍那》齊名,被尊為古印度兩大著名梵文史詩。   「摩訶」是偉大的意思,「摩訶婆羅多」則是意指偉大的婆羅多王後裔。這部引人入勝的經典,編纂於西元前三世紀至西元五世紀之間,以列

國紛爭時代的印度社會為背景,講述創立印度王國的婆羅多王後裔——般度、俱盧兩個族人,為了王位而爭鬥不休的過程。故事的主幹,則是兩族紛爭在最終引發的「俱盧之野」大戰。   在整部作品裡,頌揚以般度族首領「堅戰」為代表的正義力量,譴責以俱盧族首領「難敵」為代表的邪惡勢力,描述當「法」和我們對善惡行為的預期產生衝突時,所引發的難題。其中尤以第六卷最為知名,也就是後世所熟悉的另一部經典,《薄伽梵歌》。   《摩訶婆羅多》內容包羅萬象,除了主要情節以外,還有許多插話、神話、傳說和哲學思想的敘述穿插於其間,為的是闡明人生四個目標:愛、財、法和解脫,也傳遞最終目標的思想:「解脫」。   這部史詩的誕生,

不僅對印度古代和現代的生活與思想產生深刻影響,更流傳到泰國、柬埔寨、印尼、柬埔寨、斯里蘭卡等東南亞各國,在其神廟或是戲劇舞蹈上,都可以看到《摩訶婆羅多》帶來的啟發和影響。   ◆知名神話學家 × 故事重述 × 補充知識 × 手繪插圖   本書作者德杜特.帕塔納克是印度當今最知名的神話學家,他的著作數量頗豐,專精於對印度教傳說、民間傳說和寓言的著述。《摩訶婆羅多》自傳世以來,印度各地便流傳了許多重述版本,於是他參考這些版本,用他對史詩深入的研究,將古典梵文版轉化為一部情節連貫、敘事流暢的現代散文作品,更在每一篇故事後附上過去鮮少被探究的補充知識,例如持國百子的名字、次要角色的故事等等,甚至,

還根據現代天文資料推算出俱盧大戰可能發生的日期,讓讀者在閱讀故事的同時,能有更深入完整的背景知識補充。   帕塔納克同時也是個出色的插畫家,書中亦收錄了他超過兩百張的手繪插圖,筆觸簡樸而獨具風格,深刻描寫書中人物與場景,快速幫助讀者在進入劇情,理解印度文化。   本書裡的每一篇故事,都各自隱含著豐富的寓意,也揭示著人們生命中恆常的課題,而作者帕塔納克的分析與補充,更能帶領讀者更快進入《摩訶婆羅多》浩瀚的智慧之河,在許多令人深省的思考中,尋找這部經典給予我們的的珍貴智慧遺產。   「你要仔細聆聽,別為那些情節分心。   在這故事的迷宮之中,流淌著智慧之河,   那才是你真正要繼承的遺產。」

本書特色   ◆最精闢權威:作者為印度知名神話學家,對神話與傳統文化有深入研究與見解   ◆最完整易讀:以散文形式完整重寫史詩,讓故事更易於閱讀理解   ◆最深入理解:每篇文章皆有補充資料,幫助讀者全面了解史詩與印度文化   ◆最生動有趣:收錄200多張作者手繪插圖,生動刻畫人物,讓讀者快速融入故事情境 各界共同推薦   林懷民/雲門舞集創辦人   黃柏棋/華梵大學東方人文思想研究所教授   謝哲青/作家、知名節目主持人   (依姓名筆畫順序排列) 讀者好評   「作者花了許多功夫,用心收集許多相關事例。你讀過之後一定會感到震驚,甚至會覺得自己彷彿成為了印度神話專家!」——悉達多

.夏爾瑪   「所有《摩訶婆羅多》的作品裡,這是最好的一本。作者態度公正,實事求是。每章的結尾都會帶出幾個重點,嘗試把故事提及的事件與風俗,以及當時的現實狀況連結起來。這本書不僅僅以故事的角度來詮解《摩訶婆羅多》,作者也試圖從理性的觀點來閱讀這部史詩。是一部必讀之書!」——帕爾斯.布尼瓦拉   「作者對神話的理解無人可及,他的書寫風格固然簡樸,卻能傳達最複雜也最核心的思想,不會讓人覺得疑惑,也不會讓人覺得受到冒犯。目前為止,這本是闡釋《摩訶婆羅多》最詳盡、討論最到位的作品。」——蘇密特.潘壘

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應用DEA衡量新冠疫情期間台灣工具機廠商之營運效率

為了解決Kshatriya 中文的問題,作者曹博軒 這樣論述:

工具機產業在2018~2020年間除了受到中美貿易及新冠疫情的衝擊下,造成整體工具機業的在外銷方面受到了影響外。也受到各國因新冠疫情影響下導致原物料短缺,這些都會使公司在營運及生產等方面受到影響。本研究應用資料包絡分析法來分析企業的營運效率及應用Tobin’s Q分析企業的績效。本次研究對象為2017~2020年台灣12間上市櫃工具機之企業,在資料蒐集方面,主要是透過台灣經濟新報資料庫(TEJ)及從各公司財務報表中蒐集研究所需的資料,應用資料包絡分析法來衡量營運效率,並且以員工人數、固定資產、研發費用為投入項、以內外銷值、每股盈餘為產出項,來衡量2017~2020台灣上市櫃工具機12間企業之

營運效率及生產力之變化,並且利用Tobin’s Q來衡量台灣12間上市櫃工具機企業之企業績效。研究結果發現2017~2020年間四年皆為相對有效率公司分別為喬福、程泰、百德、恩德。生產力變化結果顯示,台灣在2017~2020這段期間的平均麥氏生產力指數(MPI)為0.962,技術效率變動為0.920及技術變革指數為1.047,表示台灣在2017至2020年這段期間的生產力及技術效率雖呈現退步但在技術是呈現進步的。而在Tobin’s Q的結果中發現,台灣工具機企業在2017至2020年這期間的Q值皆為小於1,表示台灣工具機之企業績效在這4年間表現得較差,其中在這四年中唯一每年Q值皆大於1的公司只

有力山公司。關鍵詞:工具機產業、資料包絡分析法、麥氏生產力指數、Tobin’s Q

你不可不知的酒的世界史

為了解決Kshatriya 中文的問題,作者宮崎正勝 這樣論述:

令人陶醉的杯中物,竟然是扭轉歷史的關鍵! 蘭姆酒原來是「砂糖革命」的產物? 第一次世界大戰促使雞尾酒世界化? 美利堅合眾國之所以建立,最大功臣是啤酒? 《你不可不知的日本飲食史》、《你不可不知的世界飲食史》暢銷作家宮崎正勝 另一本不容錯過的精彩著作   世界史大致可區分為狩獵與採集時期、農耕開始與都市出現的時期、歐亞大陸諸文明的大交流期(西元七~十四世紀)、大航海時代、工業革命後的時期。而以上這些區分,也與酒文化的變遷重疊。   在狩獵與採集時期,採用的是葡萄、椰子、蜂蜜等存在自然界且含糖量較高的素材,使其發酵產生「釀造酒」;農耕時期所種植出的穀物,開始運用於發酵,因擁有大

量釀酒的技術,也讓酒更為大眾化;大交流期間盛行於西元九世紀伊斯蘭圈的「蒸餾器」流傳發揚至東西方,因而誕生中東亞力酒、燒酎、伏特加、威士忌、白蘭地等多種蒸餾酒;大航海時代則隨著航海交流,讓香辛料、水果與酒文化產生密切的連結,促使「利口酒」更加多樣化;工業革命後,西元十九世紀出現「連續蒸餾器」,開啟酒的大量生產,而後的商品化又加速大規模的生產製造。   由此,隨時代衍生的酒文化,就在時間的長流中不斷交疊、組合、精進,建構出如今我們所見、所飲的酒世界。當然,人類的軌跡與酒的軌跡必然重覆交疊,因為酒也是人類文化的一部分。

全球面影像疊合與澤爾尼克矩輔助對位及高爾夫球瑕疵檢測

為了解決Kshatriya 中文的問題,作者馬敏雄 這樣論述:

既有的高爾夫球面瑕疵檢測大都僅探討非商標瑕疵,鮮少同時探討商標瑕疵檢測者。本研究探討全球面(Whole ball surface, WBS)瑕疵檢測新法,本檢測法於離線下建構標準WBS樣板影像以及樣板格子化視角影像之澤爾尼克矩,以實踐單一視角樣板與測試影像間之相似度量、對映以及瑕疵檢測應用,其中藉由影像對映之最佳化,取代傳統之特徵影像對位。本瑕疵檢測法可同時檢出各種不同形狀、大小與顏色之商標與非商標瑕疵,因此特別適用於高爾夫球瑕疵檢測。本研究共設計兩款球影像擷取系統,前者因高爾夫球表面反射炫光,不同視角擷取影像光照不均,以致有明顯的影像疊合偏差,融合後WBS影像呈現鬼影現象。後者則僅使用一台

攝影機,配合雙軸向球方位控制機構,在相同的照明環境下完成所有的影像擷取,得有效改善影像疊合偏差的問題。本研究發現澤爾尼克矩除了具影像旋轉不變性外,其亦具有良好的抗雜訊能力,此等特性有助於快速影像對映計算,並可提高影像對映穩定性,因此可加快整體的瑕疵檢測速度。此外,本檢測法整合影像色彩分割以及最近鄰域分類法,可解決照明不均勻下,不均勻背景影像亮度易造成瑕疵誤判的問題。依據本研究實驗驗證,本瑕疵檢測速率平均約2秒/顆,本檢測速率與既有已商業化者約略相當,但本法可檢測更多的瑕疵種類且誤判率僅0.6%。