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華僑大學泉州校 區的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Compton, Eden Francis寫的 Anti-Trust 和Godoroja, Lucy的 A Button a Day: All Buttons Great and Small都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立中興大學 科技管理研究所 張樹之所指導 張家齊的 使用區塊鏈改善群眾物流平台流程 （2018），提出華僑大學泉州校 區關鍵因素是什麼，來自於區塊鏈、智能合約、群眾物流、共享經濟、蟻群演算法。
而第二篇論文國立高雄應用科技大學 資訊管理研究所碩士班 黃河銓所指導 楊慈慧的 探討虛擬實境下外在環境影響駕駛行為之因素 （2017），提出因為有 虛擬實境、駕駛模擬系統、駕駛行為、外在環境的重點而找出了 華僑大學泉州校 區的解答。
Anti-Trust
為了解決華僑大學泉州校 區 的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：
Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard
Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.
使用區塊鏈改善群眾物流平台流程
為了解決華僑大學泉州校 區 的問題，作者張家齊 這樣論述：
由於資源閒置過剩、經濟進入新常態，且網路、手機趨於普及，以及科技技術的進步，導致了共享經濟的產生(鄭志來，2016)。根據歐盟委員會(European Commission)所做之市場研究報告，全球共享經濟正蓬勃發展中(Basselier, Langenus & Walravens, 2018)。以歐洲的共享平台為例，在2015年時共享平台之收益較去年成長了97%，其中，運輸產業(P2P)共享平台之收益更占據了整個歐洲共享平台收益的47%(PricewaterhouseCoopers[PwC], 2016)。由此我們可預期，群眾物流的盛行即將到來，未來之市場亦持續擴大。然而，現行群眾物流平
台仍有個人信息暴露、收取過高傭金費等缺點，使民眾普遍缺乏信任。故本研究欲將區塊鏈特點(Nakamoto, 2008)導入現行群眾物流平台，以解決現行群眾物流平台的問題，並撰寫智能合約，自動審核與驗證身份並執行運費之發放。除此之外，本研究也欲應用蟻群演算法來規劃運輸路線，以替司機方找尋到最適合也最具效率之路線。為了能為不斷擴展的群眾物流市場提供一個可行、可信任又高效率的另一方法，本研究將以UML之使用者案例圖與活動圖作為工具來輔助說明區塊鏈群眾物流平台，展示出此構想之可行性。
A Button a Day: All Buttons Great and Small
為了解決華僑大學泉州校 區 的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：
Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.
探討虛擬實境下外在環境影響駕駛行為之因素
為了解決華僑大學泉州校 區 的問題，作者楊慈慧 這樣論述：
本研究目的為探討虛擬實境下外在環境因素是否影響駕駛人之駕駛行為。本研究依據外在環境做區分，設計了白天與夜晚之情境兩種模擬駕駛環境，同時結合虛擬實境與方向盤控制器的方式，用以測試不同外在環境因素的影響。故研究方法採用準實驗法設計，邀請56位18至35歲且學歷為大專院校以上的學生參與實驗，每人皆參與測驗兩種不同外在環境因素的虛擬實境駕駛模擬系統，實驗後填寫駕駛行為問卷乙份。根據不同外在環境因素的駕駛行為分析結果顯示，外在環境對於駕駛行為之碰撞次數(p=.848)、碰撞分隔島次數(p=1.000)、行駛於錯誤車道次數(p=.255)、總闖紅燈次數(p=.098)、超車次數(p=.705)、總完成時
間(p=.075)無顯著差異。此外，根據性別、是否持有汽車駕照與駕駛行為問卷分析結果顯示，僅性別對於違規構面有顯著差異(p=.020)。根據系統數據與駕駛行為問卷交叉分析結果顯示，使用者自身認知與本系統之表現不相符，代表使用者在實際操作本系統時會做出與自己認知不同的駕駛行為。綜合以上結果顯示，外在環境對於駕駛行為的影響無顯著差異、性別對於違規構面有顯著差異和使用者自身認知與實際表現不一致，原因可能是本系統場景設計為住宅區，因此，車輛與交通較不繁雜，使用者可能會以較輕鬆且無危機意識的心態下進行本實驗，故導致外在環境因素對使用者的影響較不明顯。