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佛本生故事集 ：《小部經典‧本生經》譯本

為了解決大地震前兆小地震的問題，作者夏丏尊 這樣論述：

　　古印度「民間寓言故事集」；與希臘伊索寓言並稱寓言文學的寶典 　　------------------------------- 　　民初知名作家夏丏尊根據日譯本《南傳大藏經》之《小部經典‧本生經》重譯。《本生經》是公元前三世紀佛教僧侶改編自民間故事的印度佛教經典；德裔英國佛教學者里斯•戴維茲（Thomas Rhys Davids, 1843—1922）指出：「在現有的民間故事集中，最重要的最古老的民間故事集是《佛本生故事集》」。 　　本生即釋迦牟尼在成佛以前，只是一個菩薩，還逃不出輪迴，必須經過無數次轉生才能成佛的前世故事。書中介紹佛陀的遠因緣、不遠因緣及近因緣，

以及本生因緣故事。每篇均有序分（說明人或動物、樹神以及事、地）、主分（過去因緣)、結分（把本生的今昔聯結起來），並採用詩（偈語）文結合的形式，中間夾雜詩句來闡述佛陀本懷。譯筆優美流暢，在今日仍為普遍傳閱的重要佛教讀本。

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臺灣現代詩河流意象研究──以余光中、楊牧、吳晟為例

為了解決大地震前兆小地震的問題，作者李欣奕 這樣論述：

河流，源遠流長，自古至今，其千姿百態為人們帶來了無限遐思，是文明發展要素，亦為鮮明之地景標誌，劃分疆界也代表國族，從地理或歷史、文化之角度觀，河流都是不可忽視之重要意象，亦是歷來文學家筆下常用之素材。本論文探究現代詩中的河流意象，以余光中、楊牧、吳晟為研究對象。討論河流之特性過渡到文學中之延伸和轉化，從河流之原型中觀察，分析其物質之特性，以及人們對河流之印象所發展之象徵意義，也從河流意象觀詩人對「地方」之認同。經由空間理論與現象學等方法，加上詩人本身之經歷、學養、觀點等，比較其中之共性或衍伸之殊異經營。 余光中之河流，從意象呈顯「鄉愁」主題為主要特徵，河流之「母性」，源自於血、

乳汁等母體內水之生殖、哺育功能，從人們普遍對母親之依附與想望，勾連對故鄉之懷念。再者，從懷想現實之土地，至追念文化、前賢之「懷古」之情，河流代表了血緣之牽繫，乃詩人追溯中華文化史、個人生命史源頭之媒介。余光中寫淡水河也透顯其寫鄉愁之特徵，總追索著永恆的彼岸，或亙古對過往的回溯，以河流傾訴刻骨銘心的精神依歸；楊牧之河流，形塑廣泛之母題，寫人類普遍之經驗、情感，為大至世界，小至個人之歷史探源。河岸之情愛想像連結古典，「渡河」則牽涉到事物、概念之交界與生、死思索，楊牧之生命觀亦藉河流之奔流入海，再化成「雨」降下為河流，向一種循環、圓滿前行。花蓮的河流是「故鄉」之象徵符碼，牽涉遠古神話、創世風貌，到展

現崇高之時、空凝視，兼具私密感與浩瀚感，以文學創造地方，呈顯壯闊而深層之內涵；吳晟之河流從地方感之建構，到水資源問題之控訴，是展現「鄉土」認同的方式之一，飽含詩人對土地與農業、農人之關懷。後期寫彰化之河流，多呈顯河流「受害者」形象，強烈之批判是其特色，亦可連結詩人所參與之社會運動，一併達到喚醒大眾對於鄉土自然與人文地景的關注。 三位詩人分別演示了河流於現代詩中之重要功能，透過比較其異同，可以從不同的視角，觀察河流意象的變化所呈顯之家國意識、哲學思索與生命感悟，發掘其與時代、社會的密切關聯。

我跟隨基督的日子：揭開末日的序幕

為了解決大地震前兆小地震的問題，作者門徒 這樣論述：

　　這一天， 　　核心飛出地球， 　　成為一顆月亮。 　　在末日時失去生命的人， 　　其靈魂會出生在新天國， 　　取得一個最高階生命體， 　　他們永生不死活到永遠。 　　《啟示錄》第二十一章一節： 　　「我又看見一個新的天國和一個新的地球，因為先前的天國和地球已經過去了，海也不再有了。」 　　現在的天國將飛入太陽，取而代之，地球會變成新的天國，地球不再有海洋來區隔陸地。 　　《啟示錄》第二十一章四節： 　　「神要擦去他們一切的眼淚，不再有死亡，也不再有悲哀，哭號，疼痛，因為以前的事都過去了。」 　　在新天國出生的人會活到永遠，以前經歷的悲痛都值得，因為人已到達生命的最終目標。

　　《馬太福音》七章十三～十四節： 　　「你們要進窄門。因為引到滅亡，那門是寬的，路是大的，進去的人也多。引到永生，那門是窄的，路是小的，找著的人也少。」 　　透過時間旅行到另一個世界，是那個大的門，留在地球等待天國降臨，是那個小的門。 　　《馬太福音》二十四章八節： 　　「這都是災難的起頭。」（「災難」原文作「生產之難」） 　　「生產之難」即婦人生育時的痛苦，地球將把核心生出來，核心成為一個月亮。  

以長短期記憶類神經網路應用於台灣地區電離層電子含量短期預報與地震前兆研究

為了解決大地震前兆小地震的問題，作者吳竹銘 這樣論述：

本研究以長短期記憶遞迴神經網路(Long short-term memory，LSTM)為基礎架構，利用地震前地殼擠壓導致電離層異常的特性，建立用於判別地震前兆之類神經網路，並探討使用兩種特徵組合，特徵組合1為：電離層全電子數、太陽輻射通量、太陽黑子數，特徵組合2為：電離層全電子數、太陽輻射通量、地磁擾動指，以上述特徵作為特徵參數的模型判斷地震前兆的表現差異。訓練資料選取2015年中去除芮氏規模5.3以上的地震造成擾動的時段的資料，以剩下共2040筆的時序性資料作為訓練資料。以雙層LSTM、批量大小30，時間序列長度120、200次迭代為參數。以此訓練案例輸入LSTM訓練出預測模型，該模型因

缺乏地震時段電離層擾動的學習經驗，當地震的擾動發生時，預測結果會發生額外的誤差，藉此分辨地震前兆。以上述模型預測2016年中正常案例(未發生芮氏規模5級以上的地震日)與地震案例(發生芮氏規模5.5級以上的地震日)前15天，分析兩種情況的誤差，制定一判斷地震前兆的標準，再以2017年2018年的正常案例與地震案例驗證。研究結果是特徵組合1正確率為50%，F1 Score: 0.63，特徵組合2正確率為85.7，F1 Score :0.8。