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維基解密阿桑奇的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦(英)盧克·哈丁寫的 斯諾登檔案:世界最大泄密事件內幕揭秘 可以從中找到所需的評價。

另外網站维基解密创始人阿桑奇遭英国警方逮捕料将引渡美国 - Reuters也說明:路透伦敦4月11日- 维基解密(WikiLeak)创始人阿桑奇(Julian Assange)在厄瓜多尔解除提供了七年的庇护之后,周四被英国警察拖出厄瓜多尔使馆。

國立政治大學 經濟學系  許志義、毛維凌所指導 洪宜琳的 以機器學習預測短期比特幣價格之研究 (2017),提出維基解密阿桑奇關鍵因素是什麼,來自於金融科技、區塊鏈、密碼貨幣、比特幣、擴容方案、增生少數合成技術、事後預測、機器學習、決策樹、貝氏網路、支援向量機。

而第二篇論文國立暨南國際大學 公共行政與政策學系 董娟娟所指導 吳櫂銓的 網路社群使用下的監視關係之研究─以台灣Facebook為例 (2014),提出因為有 臉書、監視社會理論、新月型沙丘模型、輿論凝聚、網路社群的重點而找出了 維基解密阿桑奇的解答。

最後網站真愛!維基解密阿桑奇背後女人曝光苦撐十年只為這原因則補充:現年50歲的澳洲人阿桑奇被關押在英國的監獄已有兩年半。維基解密2010年揭露美國涉在別國殺死平民及虐囚的密件,他被控違反間諜法。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了維基解密阿桑奇,大家也想知道這些:

斯諾登檔案:世界最大泄密事件內幕揭秘

為了解決維基解密阿桑奇的問題,作者(英)盧克·哈丁 這樣論述:

故事的一切始於2013年6月5日,英國《衛報》的頭條新聞披露,威瑞森電話公司用戶的通話記錄被美國政府監聽。次日,神秘的爆料人在香港亮明身份,斯諾登從此名噪天下,而作為被獨家授權的英國《衛報》,也和他一起卷入了風暴漩渦。據斯諾登爆料,美國政府以國家安全之名,對公眾的電話、電郵、短信等信息進行監控,監控范圍波及世界各地,甚至德國總理默克爾約閨蜜看音樂會都會呈報到奧巴馬的辦公桌上;美政府讓公眾隱私無所遁形。斯諾登和他供職的美國國家安全局正是這一切的操縱者,他自爆參與「棱鏡」、「星風」、「五只眼」等一系列計划,而他也是這一切的抗爭者,他把美國政府的丑陋、對民眾隱私權的踐踏展現給全世界。他,敢於背叛最強

勢的美國情報機構,被全球追殺,逃亡俄羅斯;他,一個狂熱的電腦黑客,卻從堅定的反泄密者變成最大的泄密者;他,和善內向,卻秉持是非觀念不做沉默的大多數;他,擁有待遇優厚的工作,卻毅然冒着生命危險曝光驚天丑聞。本書追蹤了「斯諾登事件」的前因后果及詳細過程,曝光了美英等國監控全球的種種內幕。它由最早采訪和報道斯諾登的《衛報》精心策划,專人撰寫,總編輯作序推薦,是全球首部解密該事件的權威著作。盧克·哈丁(Luke Harding),英國新聞記者、作家,畢業於牛津大學,供職英國《衛報》。《衛報》是斯諾登首選的消息發布平台,也是全球唯一全程報道斯諾登事件的媒體,《衛報》采訪團隊對斯諾登做了100多小時的面對

面采訪,幾百萬字的采訪筆記。而盧克哈丁是「斯諾登事件」采訪團隊核心成員,《衛報》指定的本書撰寫人。盧克哈丁曾先后在多家報紙任職,1996年成為《衛報》駐外記者,2007—2011年擔任《衛報》莫斯科站站長。他著有《維基解密:阿桑奇與保密制度的戰爭內幕》等多部作品,其作品被翻譯成十數種語言,曾獲英國最重要的政治寫作獎「奧威爾獎」提名。 序開場 接頭1 「真實的呼哈」2 公民抗命3 線人4 「迷宮」5 屋中人6 獨家新聞!7 世界頭號通緝犯8 無時無處不監控9 你們都玩夠了10 不作惡11 航班12 狗屎風暴!13 儲物間14 遷怒信使尾聲 流亡致謝英漢詞語對照目 錄序 開場

接頭 1「真實的呼哈」 2 公民抗命 3 線人 4「迷宮」 5 屋中人 6 獨家新聞! 7 世界頭號通緝犯8 無時無處不監控9 你們都玩夠了 10不作惡 11航班 12狗屎風暴!13儲物間 14遷怒信使 尾聲 流亡致謝英漢詞語對照

維基解密阿桑奇進入發燒排行的影片

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以機器學習預測短期比特幣價格之研究

為了解決維基解密阿桑奇的問題,作者洪宜琳 這樣論述:

近來,金融科技蔚為顯學,破壞式創新正逐漸顛覆傳統金融業既有的面貌,其中的區塊鏈技術更是後起之秀,未來發展潛力不容小覷。區塊鏈技術是一種分散式帳本技術,藉由數位簽章及數位憑證實踐去中心化的核心思想;另一方面,市值第一大之密碼貨幣─比特幣頗受熱議,在過去八年來暴漲逾兩千萬倍,值得進一步探討與研析。本文首先探討區塊鏈技術的運作原理與應用,及公開金鑰密碼之概念,並釐清數位貨幣、虛擬貨幣及密碼貨幣之差異,矯正一般大眾對加密貨幣的錯誤認知;再者,比較市值前五大之密碼貨幣,並進一步探討其他文獻鮮少提及的擴容方案,包含閃電網路、隔離見證、軟分岔及硬分岔;最後比較世界上主要的密碼貨幣交易所,與台灣常見之代買代

賣平台。本文的研究方法為質化與量化分析並行,旨在預測短期比特幣之價格,藉由蒐集2013年4月至2018年5月之歷史資料,整合得出事後預測的結果。質化部分採用PEST分析法,並列舉金融市場上實際發生的案例,加以分析出影響比特幣價格漲跌的關鍵要素;量化部份採用增生少數合成技術完成資料前處理,再依是否發生突發事件,分為迴歸分析與機器學習兩個部分。迴歸分析中採用普通最小平方法,並將前一日比特幣之價格、流通供給量、Google搜索量納為解釋變數,得出MAPE為3.96%,預測能力為高度精確;機器學習則採用決策樹、貝氏網路及支援向量機,分別預測比特幣價格之漲跌與變動幅度,實證結果有三:一為預測漲跌之準確度

普遍高於預測變動幅度,二為採用100%訓練、100%測試的準確度普遍高於70%訓練、30%測試,三為若採用100%訓練、100%測試則準確度最高為決策樹,但若採用70%訓練、30%測試則支援向量機為第一首選。

網路社群使用下的監視關係之研究─以台灣Facebook為例

為了解決維基解密阿桑奇的問題,作者吳櫂銓 這樣論述:

摘要本研究置重點於網路社群是否能夠影響現實社會環節的運作,以Facebook為案例,以監視社會理論途徑分析社群平台運用與使用者的互動關係,探討網路社群力量之影響與發展。研究立基現有網路社群及其凝聚現象之文獻,探討Facebook虛實不分的互動現象,對網路輿論做進一步的分析。本研究有以下數點發現:一、網路社群互動具有將虛擬凝聚轉化成現實影響力的能力,其動能甚至可比擬國家機器的運作;二、筆者以沙聚模型來形容網路使用者輿論的聚合消散,這種猶如新月型沙丘輿論模型,具體展現在,當今社會的部分互動已移轉至Facebook。經由資料瀏覽,可快速交流使用者間的想法,加速某些社群的輿論凝聚;三、Faceboo

k使用者對個人資訊的瀏覽已形成監視社會,相當程度取代以往人際互動的運作模式;四、Facebook可透過對每位使用者的審查或監視,獲得個資,轉成其商業利益或進一步取得影響力。