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娛樂法：影視音樂IP與合約爭議

為了解決spotify有些歌曲不能聽的問題，作者林佳瑩,張志朋 這樣論述：

娛樂產業深入我們的日常生活當中， 但您知道娛樂產業所面臨的法律問題嗎？   　　◎韓劇「魷魚遊戲」有抄襲日本「要聽神明的話」電影嗎？你知道Netflix有就「魷魚遊戲」、「Squid Game」提出商標申請嗎？   　　◎「刻在你心底的名字」、「目擊者」、「無聲」的電影劇本為什麼都引發著作權的爭議？   　　◎「刻在我心底的名字」電影主題曲有抄襲英文老歌「Reality」嗎？   　　◎你知道電影名稱「我的少女時代」，以及樂團名稱「S.H.E」、「五月天」、「F.I.R.」、「蘇打綠Sodagreen」、「茄子蛋」、「草東沒有派對」都是註冊商標嗎？   　　◎「五分鐘看完一部電影」的二創影

片，究竟是構成抄襲？還是合理使用？   　　◎製作同類型的益智問答或是真人實境秀節目，會構成侵權嗎？   　　◎知名漫畫Young Guns在改編成電影或電視劇的過程當中，發生了什麼爭議？   　　◎你知道「灌籃高手」的角色和「布袋戲」的戲偶角色「史艷文」和「二齒」都受到著作權法保護嗎？   　　◎「安博盒子」機上盒、「追劇APP」、「電話亭KTV」究竟是合法還是非法？   　　◎改編神曲「帥到分手」，是抄襲？還是合理使用？   　　◎成人影片有沒有「馬賽克」，權利大不同？成人影片商用著作權和註冊商標保護自己的影片，你也應該學起來！   　　本書綜覽電影、音樂、遊戲、電視等娛樂產業，蒐集了超過

60個台灣的經典判決，從著作權法、商標法等IP及合約多個角度切入，透過深入淺出的案例介紹，帶您一探娛樂產業的法律面貌。   　　在娛樂產業高度蓬勃發展與變動的現今，「IP開發」已經成了熱門詞彙。您可以透過本書了解如何事前做好「IP布局」，避免不必要的法律糾紛。無論您是娛樂產業從業人員，或是想一探娛樂產業神秘面紗的消費大眾，本書都能讓您收穫滿滿。   　　★誰適合這本書？ 　　◎唱片公司、經紀公司、音樂製作公司、音樂版權公司、影視動畫製作公司、投資者、發行商、廣告贊助商、影音串流平台、遊戲開發代理商等娛樂產業的經營者與投資者   　　◎詞曲作家、歌手、藝人、影視編劇、導演、製片、演員、漫畫家、動

畫師、遊戲設計師等各類娛樂產業從業人員   　　◎想一探娛樂法神秘面貌的消費大眾   本書特色   　　◎台灣第一本統整娛樂法的書籍 　　◎完整蒐集台灣影視、音樂、遊戲等娛樂產業的經典案例 　　◎深入淺出的案例分析與介紹 　　◎輕鬆了解IP開發與布局

spotify有些歌曲不能聽進入發燒排行的影片

再探校園民歌——以唱片音樂學、華語語系為視角

為了解決spotify有些歌曲不能聽的問題，作者蔣浩然 這樣論述：

目前，學界雖已出現了多篇校園民歌的研究論文，但其切入的角度多為社會學層面的「民歌運動史」或文學層面的歌詞研究，而缺乏對於唱片維度的深入探討。但唱片公司的介入在民歌作品經典化的過程中具有不容忽視的作用。與此同時，在解嚴後臺灣社會「告別中國」的情境中，民歌因其文本中流露出對中國大陸的鄉愁，而常常陷入「政治不正確」的處境，並出現了對民歌「風花雪月」、「貧血」、「缺乏對體制的反抗」之攻訐。但這些論述其實忽略了民歌作為「華語語系音樂」所蘊含的在地性，也忽略了「風花雪月」可能帶來的抵抗潛能。 鑒於此，本文以唱片音樂學和華語語系的論述框架對校園民歌展開再研究。一方面，對民歌唱片之生產、文本、接受三個

層面展開論析，檢視唱片與音樂、人和社會文化的互動。另方面，呈現唱片文本中國性、臺灣性交織的複雜狀態，並以「深層的中國性」為著眼，考掘「風花雪月」背後的文化傳統與抵抗潛能。另外，本文對民歌唱片的接受研究不僅涉及臺灣本土也延伸至中國大陸。 本文發現，唱片公司對校園民歌存在著清晰的產品圖像，並由此發展出一套特色的產製策略與推廣方式。唱片文本儘管被建構出強烈的中國性，卻是在地的、異質的中國性，且已經呈現出一定的臺灣性表達。至於「風花雪月」的特質，則可視作是中國文化史上的「抒情傳統」在七○年代臺灣現場的回聲，一方面繼承了溫柔敦厚、童心、性靈的美學特徵，另方面仍蘊含著對黨國體制、父權結構、資本主義、

美/日新殖民主義等的抵抗潛能。此外，在實際聆聽過程中，臺灣聽眾未必將文本結構中的中國性與地理上的「中國」做連結。而民歌在中國大陸的接受，儘管受到了主流/官方文化的政治收編，卻也通過溝通媒介與文化資本的角色，與中國大陸的社會文化、流行音樂工業以及兩岸地緣政治展開豐富的互動。

聽見音樂的靈魂：作曲家帶你聽懂西方古典音樂的演變和故事

為了解決spotify有些歌曲不能聽的問題，作者揚‧斯沃福德 這樣論述：

★Amazon讀者四星半好評推薦 ★讓作曲家、音樂史專家，帶你聽出音樂的真正魅力 　　如果教你從音樂史上最著名、最重要的交響樂開始聽古典音樂，那是教科書。 　　如果教你從作曲家的個性、擅長的音樂特色開始聽古典音樂，就是這本書了！ 　　古典音樂有著極為豐富的聲響表現力，是各時代作曲家，為了擴展音樂表現人類情緒的能力，而不斷演變成今日的規模。這本古典音樂史，就是以人類在音樂中展現的情緒或感受為主軸，並結合作者本身的作曲專業知識說明，讓你即能欣賞每個時代重要作曲家的音樂特色，又能了解那些作品在音樂史上為什麼具有重要的地位。 　　如果你是資深樂迷，這本書會帶你從不同的角度欣賞音樂；如果你才開

始學習聆聽古典音樂，這本書會帶你聽見音樂真正的靈魂。 名人推薦 　　專文推薦 　　焦元溥　倫敦國王學院音樂學博士 　　楊忠衡　廣藝基金會執行長 　　黃裕昌　Muzik主筆 　　專業審訂 　　呂岱衛　資深音樂工作者 好評推薦 　　幾乎涵蓋了所有愛樂者應該具備的知識，連最讓人頭痛的、如何解釋巴赫被人誤譯為「平均律」的作品其實是「不平均律」，「調律」究竟有何玄奧，什麼是賦格、奏鳴曲式、調性與無調性，音列與序列又是什麼……他都寫得清晰易懂，好像解釋它們本來就很簡單一樣。——焦元溥　倫敦國王學院音樂學博士 　　由於作者能三言兩語直指核心，關鍵點上一針見血的精準批註，在遍覽名曲的資深樂迷內心深

處，往往激起空谷迴音的共鳴。有些聆樂多年積累的疑惑，或是潛意識裡無法言傳的心得，都因作者率直的詮解，而得到一夕開悟，或是拍案叫絕的暢快。——楊忠衡　廣藝基金會執行長 　　本書最後一個章節「現代主義及其後」，即探討二十與二十一世紀音樂之篇幅，占了書中極重的比例，這絕對是這本書最具可讀性的高潮。——黃裕昌　Muzik主筆 　　揚‧斯沃福德的一本力作。他先前的著作多半都是傳記，這一本則是揭露他自己的人生。他的人生旅程，是在探索音樂對他個人的意義。這本書也讓身為音樂同行的我們，想起成為音樂人的初衷。——萊奧納‧史拉特金　底特律交響樂團指揮暨音樂總監 　　揚‧斯沃福德在這本書完成了一項艱鉅的任務：

以文字表達音樂的精髓。他以一篇篇的短文，翔實介紹作曲家與音樂作品，更重要的是，你會想馬上聽聽他所介紹的音樂。——伊曼紐‧艾克斯　鋼琴家 　　謙卑不藏私的揚‧斯沃福德為我們開啟了古典音樂的大門，鼓勵我們用心體會古典音樂激盪出的情緒。他讓我們明白，原來我們都有鑑賞最偉大的音樂藝術的能力，也指引我們從正確的方向開始。——泰德‧利比　《給全國公共廣播電台聽眾的古典音樂百科全書》作者 　　這是一本古典音樂的入門書，任何人不分老幼，只要想了解古典音樂，又還沒遇到斯沃福德教授這樣的良師，就不該錯過這本書。這本書應該是每一間學校的指定閱讀教材！——約翰‧歐康諾　獲獎鋼琴師，愛爾蘭王家音樂學院前任院長 　

　對揚‧斯沃福德來說，音樂不是枯燥的理性思考，而是一種情感的歷程，體驗人類心靈的每一種感受。下次去聽交響樂演奏，記得帶上這本書，趁燈光還沒變暗以前趕緊翻看，斯沃福德能帶領你領會他深愛的音樂的內涵與深度。——伊莉莎白‧朗黛　《大作曲家的私密人生》作者 　　斯沃福德本身也是第一等的作曲家與傳記作者，看完這一本，我們再也不用看其他的音樂書籍了。只要聽音樂就行了！——克里斯‧萊頓　開放資源電台主持人

基於 Lambda 架構於 Apache Mesos 之推薦系統實作

為了解決spotify有些歌曲不能聽的問題，作者李忠和 這樣論述：

由於現今網路發展迅速，產生許多新型的雲端服務，卻也造成許多問題。在上網人口急速上升的同時，企業必須有能力處理大量的資料。企業為了要獲取更高的收益和留住使用者，開始注重分析資料以取得使用者的偏好，能夠推薦使用者有興趣的商品，如:著名音樂串流平台Spotify，透過分析使用者的聆聽紀錄，推薦其他歌曲與歌手，越精確的推薦將讓使用者花更多時間在 Spotify 聽音樂。隨著多樣化的數據與數據產生的速度不斷加快，之前的框架已經不能滿足需求，複雜事件處理CEP (Complex Event Processing)或即時處理，也因此被提出。在本研究將依照Lambda架構，在自行建構的叢集中，部署服務，La

mbda架構中，資料處理主要分為兩層，批次處理層(Batch Layer)與即時處理層(Speed Layer)，批次處理層運行大量資料的運算，因此用於非即時性的應用，即時處理層運行小型的工作，單一資料量小，而且運算複雜度較低，能在短時間內算出結果，適合即時性的應用。為了部署Lambda架構，我們必須安裝許多服務，用來建構主要的兩個運算層，造成叢集的複雜性提高，也更加難以維護。因此我們使用Apache Mesos作為叢集管理核心，Mesos 擁有動態配置資源，簡單的增加運算節點，對於未來系統擴展有益處，此外在 Mesos 上運行 Lambda 架構不僅可以讓服務共享資源，而且幫助容錯機制，本系

統所使用的框架 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Kafka，都是透過Mesos部署到各個節點，集中管理這些框架，大量簡化工作量與提高資源使用率。我們實際運行應用與部署服務，用來驗證系統的運作情況，也進行不同的實驗，在批次運算層部署推薦系統，並透過四種資源設定，來了解批次處理層運行的情況，即時運算層則進行即時的資料分析，運行即時的機器學習法，進行資料分類，並評估即時分析層的效能，經過這些實驗與服務建置，我們相信使用容器化技術，未來將會越來越熱門。