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(1) Understandable Statistics Concepts and Methods | ³Æ¥÷ |
(2) UNDERSTANDING BASIC STATISTICS (for Excel 2010) | ³Æ¥÷ |
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1839,The Amistad Case(¤Í½Ë¸¹®×),La Amistad:¦èÄy¹B¥£²î
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1994,¿c¦w¹FºØ±Ú¤j±O±þ(Rwandan genocide)¡F1916,¤ñ§Q®É
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1989~1997, ²Ä¤@¦¸¿à¤ñ·ç¨È¤º¾Ô(First Liberian Civil War)
¼v®g¡G¬dº¸´µ•®õ°Ç(Charles Taylor),¿à¤ñ·ç¨ÈÁ`²Î/x»Ö &
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¶ë¦Ì©ù•²ö¦N¦Cºû©_(Семьон Могиле́вич),¯Q§JÄõ¤H,«X¶Â¤âÄÒ
Â帰ò´µ•¯Á¥[¯Ç§Q¦w(Սարգիս Սողանալեան),±Ô§Q¨Èx¤õ°Ó
¶ø§Q¥±•¿Õ´µ(Oliver North),«e¬ü°ê®ü³°¤¤®Õ,·s»DÀW¹D¥D«ù¤H
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1994~1999, «n«DÁ`²Î¡G¯Çº¸»¹•°Ò¼w©Ô(Nelson Mandela)
1948~1994, °Ò¼w©Ô¤W¥x«á,ºØ±Ú¹jÂ÷¬Fµ¦(Apartheid)²×µ²
1995, ¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁÉ(Rugby World Cup), «n¥b²y¤T¶¯ª§«a
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2024/10/19(§ó·s);¡i»¡©ú¡j¯Ê¥æ3¦¸(§t)¥H¤º¡Aµø¦P¥þ¶Ô¡F ¥u®Ö¾P¤½°²¡A½Ð¨Ì¾Ç®Õ³W©w¥Ó½Ð¡A¦¬¨ì³qª¾«á¦A®Ö¾P¡C
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²Ä3Ãþø¹Ï¶i¶¥³]p¯à¤O¡G²Ä2ÃD ²Ä4ÃD ²Ä6ÃD ²Ä8ÃD ²Ä10ÃD
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µû¶q¤è¦¡¡G¤Ñ¹D¹S¶Ô¡A°ò¥»¤À(¥X®u²v¡A70%)¡B¹ê§@¤À(´Á¥½¹ê§@¦Ò®Ö¡A28%)¡F
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¥u®Ö¾P¤½°²¡A½Ð¨Ì¾Ç®Õ³W©w½Ð¤½°²¡F
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´Á±æ¡G±q¹ê§@¤¤ºë¶i»»´ú¼v¹³³B²z§Þ¯à¡C
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µû¶q¤è¦¡¡G¦b²Ä¤@°ó½Ò¤¤»¡©ú¡A¥H¥X®u²v¡B½Ò¤¤/½Ò«á§@·~¬°µû¤À¨Ì¾Ú¡F
½Ð°²¡G¤£¥Î½Ð°²¡A¥ô¦ó°²³£¤£¯à¾P°²¡F
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´Á±æ¡GÀ³¥Î¯èÄá»P»»´ú¼v¹³³B²z§Þ¯à©ó½×¤å¬ã¨s¡C
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ª«¥ó¾É¦V¼v¹³¤ÀÃþ±MÃD¬ã¨s(³ÕºÓ¯Z)µû¤À¤ÎÂI¦W¤è¦¡¦p¤U¡G
ºÓ³Õ¯Z±Ð¾Ç¤º®e¡G¦b²Ä¤@°ó½Ò¤¤»¡©ú¡F
µû¶q¤è¦¡¡G¦b²Ä¤@°ó½Ò¤¤»¡©ú¡A¥H¥X®u²v¡B½Ò¤¤/½Ò«á§@·~¬°µû¤À¨Ì¾Ú¡F
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GIS
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aerial photography orthophoto (projection)¡Groad(AP) road(G) urban
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cartography Google Map¡G¼Ð¥Ü¦aÂI ¬d®y¼Ð Â÷½u¦a¹Ï APP§Þ¥©
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Garmin¡G¤á¥~¤â«ù¦¡¾É¯è/©w¦ì GPX¸ô½uÀÉ¶Ç¿é ±Ð¾Ç ¦a¹Ï§ó·s ³nÅé¤U¸ü
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1.»»´ú¾Ç»P¼v¹³³B²z½Òµ{¤º®e¡G
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Pixel(picture element¡A¹³¤¸/¹³¯À/µe¯À)¡G²Õ¦¨¼Æ¦ì¼v¹³ªº°ò¥»ÂI(¤è¶ô)¡A¨CÓ¹³¤¸³£¦³¦U¦Ûªº¤Tì¦â(Red,Green,Blue)ªºÃC¦âÈ¡C
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Pixel-Based Image Classification¡G¦¹ªk¥u¹ï¥úÃмÆÈ¹Bºâ¡A§Q¥Î¤½¦¡©Î¼Ò¦¡ºâ¥X¦U類§Oªº¤À類¨Ì¾Ú(¨Ò¦p¾÷²v)«á¡A¦A¹ï¨CÓ¹³¤¸³v¤@¶i行¤À類¡C
³nÅé¡GENVI¡BPCI¡BERDAS IMAGINE(ER Mapper)
¡@
Object-oriented Image Classification¡G¦aª«¨Ã«D¥Ñ³æ¤@¹³¤¸²Õ¦¨¡A¥B¾Fªñ¹³¤¸ªº¬ÛÃö©Ê³q±`¸û°ª¡F¦]¦¹¡A¦¹ªk°£¥ú¶i¦æ¥úÃмÆÈ¹Bºâ¥~¡A¤]pºâ¾Fªñ¹³¤¸¶¡ªºªÅ¶¡¬ÛÃö©Ê¡B¯¾²z«ü¼Ð¡C¤@¯ë·|¨Ì¹³¤¸¤Î¨ä¾Fªñ¹³¤¸¶¡ªºªÅ¶¡¬ÛÃö©Ê¡A±N¬ÛÃö©Ê°ªªº¹³¤¸¦X¨Ö¦¨¤@Ӱ϶ô(patch)¡A«Ý¥þ´T¼v¹³¤¤ªº¹³¤¸¦X¨Ö¦¨³\¦h°Ï¶ô«á¡A¦A¹ï¨CӰ϶ô¶i¦æ¤ÀÃþ¡C
³nÅé¡GTrimble eCognition
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¡@
2.»»´ú¾Çªi¬q¹º¤À¡G
µµ¥~¥ú(Ultraviolet,UV)ªiªø ¡G0.3~0.4 um
¥i¨£¥ú(Visible light,VL)ªiªø ¡G0.4~0.7 um
¥i¨£¥ú(Blue light,B)ÂÅ¥úªiªø ¡G0.4~0.5 um
¥i¨£¥ú(Green light,G)ºñ¥úªiªø ¡G0.5~0.6 um
¥i¨£¥ú(Red light,R)¬õ¥úªiªø ¡G0.6~0.7 um
¬õ¥~¥ú(Infrared,IR)ªiªø ¡G0.7~15.0 um
ªñ¬õ¥~¥ú(Near Infrared,NIR)ªiªø ¡G0.7~1.5 um(¤Ï®g¬õ¥~¥ú)
¤¤¬õ¥~¥ú(Middle Infrared,MIR)ªiªø ¡G1.5~3.0 um(¤Ï®g¬õ¥~¥ú)
»·(¼ö)¬õ¥~¥ú(Far/Thermal Infrared,FIR/TIR)ªiªø¡G3.0~15.0 um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
(µù1)¡G1 m(¤½¤Ø) = 10^3 mm(¤½Âç) = 10^6 um(£gm¡A·L¦Ì) = 10^9 nm(©`¦Ì)
(µù2)¡Gªi¬q(ªiªø½d³ò)ªº¹º©w·|ÀHµÛ¤£¦P¬ã¨s»â°ìªº©w¸q»P¤º®e¦Ó²§¡C
--------------------
°T¸¹¤ÀªRªi¬q¹º¤À(¹q¾÷/¹q«H¨Ï¥Î¡A¨Ì·P´ú¾¹ªiªø½d³ò¡B¿ëÃѹï¶H¡BÆF±Ó«×...)¡G
¬õ¥~¥ú(Infrared,IR)ªiªø ¡G0.75~1000.0 um
ªñ¬õ¥~¥ú(Near Infrared,NIR)ªiªø ¡G0.75~1.4 um(¤Ï®g¬õ¥~¥ú)
µuªi¬õ¥~¥ú(Short-wave Infrared,SWIR)ªiªø ¡G1.0~3.0 um(¤Ï®g¬õ¥~¥ú)
¤¤ªi¬õ¥~¥ú(Mid-Wave Infrared,MWIR)ªiªø ¡G2.5~8.0 um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
ªøªi¬õ¥~¥ú(Long-Wave Infrared,LWIR)ªiªø ¡G5.0~12.0 um(©ñ®g/¼ö¬õ¥~¥ú)
»·¬õ¥~¥ú(Far Infrared,FIR)ªiªø ¡G15.0~1000.0 um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
--------------------
¤Ñ¤å¾Çªi¬q¹º¤À¡G
¬õ¥~¥ú(Infrared,IR)ªiªø ¡G0.7~350 um
ªñ¬õ¥~¥ú(Near Infrared,NIR)ªiªø ¡G(0.7-1)~5 um(¤Ï®g/©ñ®g¬õ¥~¥ú)
¤¤¬õ¥~¥ú(Middle Infrared,MIR)ªiªø¡G5.0~(25-40) um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
»·¬õ¥~¥ú(Far Infrared,FIR)ªiªø ¡G(25-40)~(200-350) um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
--------------------
ISO 20473 ªi¬q¹º¤À¡G
¬õ¥~¥ú(Infrared,IR)ªiªø ¡G0.78~1000 um
ªñ¬õ¥~¥ú(Near Infrared,NIR)ªiªø ¡G0.78~3 um(¤Ï®g/©ñ®g¬õ¥~¥ú)
¤¤¬õ¥~¥ú(Middle Infrared,MIR)ªiªø¡G3~50 um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
»·¬õ¥~¥ú(Far Infrared,FIR)ªiªø ¡G50~1000 um(©ñ®g¬õ¥~¥ú)
--------------------
3.¤Ï®g¯S©Ê¦±½u
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4.¼Ð·Ç¤Æ®t²§«ü¼Æ(Normalized Difference Index)
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NDI= (i1 - i2) / (i1 + i2)
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(1)´Ó³Q«ü¼Æ¡]Normalized Difference Vegetation Index¡FNDVI¡^
i1 = NIR¡Bi2 = Red¡F
¡@
(2)¤ô°ì«ü¼Æ¡]Normalized Difference Water Index¡FNDWI¡^
i1 = Green¡Bi2 = NIR¡Fi1 = Red¡Bi2 = NIR¡F
(µù)Modified NDWI(MNDWI)¡Gi1 = Green¡Bi2 = SWIR¡F
¡@
(3)«Ø¦¨°Ï«ü¼Æ¡]Normalized Difference Built-up Index¡FNDBI¡^
i1 = SWIR¡Bi2 = NIR¡FBuilt-up Index(BU) = NDBI - NDVI¡F
(µù)Index-based
Built-up Index(IBI),Urban Index(UI),
Enhanced Built-up and Bareness Index(EBBI)
¡@
(4)Àã¼í«ü¼Æ¡]Normalized Difference Moisture Index¡FNDMI¡^
i1 = NIR¡Bi2 = SWIR¡F
(µù)¦³¨Ç¤åÄm±N NDMI ¦W¤§¬° NDWI¡A¾\Ū®Éª`·N¥»¤å´yz¡C
¡@
(5)¤gÄ[«ü¼Æ¡]Normalized Difference Soil Index¡FNDSI¡^
i1 = SWIR¡Bi2 = NIR¡F
¡@
(6)¿n³·«ü¼Æ¡]Normalized Difference Snow Index¡FNDSI¡^
i1 = Green¡Bi2 = SWIR¡F
(µù)¤åÄm±N ¤gÄ[«ü¼Æ¡B¿n³·«ü¼Æ³£Â²ºÙ¬° NDSI¡A¾\Ū®É »Ýª`·N¡C
¡@
(7)¸ºñ¯À«ü¼Æ¡]Normalized
Difference Pigment Chlorophyll Index¡FNPCI¡^
i1 = Red¡Bi2 = Blue¡Fi1 = 680nm(0.68um)¡Bi2 = 430nm(0.43um)¡F
(µù)Chlorophyll Index (CI)¡G
CI green = £lNIR / £lGreen - 1 = £l730/£l530 - 1
CI red-edge = £lNIR / £lRed-edge - 1 =
£l850/£l730 - 1
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===============================================================
³nÅé/¼v¹³¤U¸ü¡G
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ºÖ½Ã2¸¹2009¦~¼v¹³-1 ºÖ½Ã2¸¹2009¦~¼v¹³-2 ºÖ½Ã2¸¹5ªi¬q¼v¹³_BGRNP
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Shared Data ¿P±_¼v¹³ ¿P±_ÀˬdÂI
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¤j¾Ç³¡±Ð¾Ç¤º®e¡G¨Ì±Ð§÷¤º®e´`§Ç±Ð±Â¡F
µû¶q¤è¦¡¡G¤Ñ¹D¹S¶Ô¡A°ò¥»¤À(¥X®u²v¡A70%)¡B¹ê§@¤À(§@·~§¹¦¨«×¡A28%)¡F
°ò¥»¤À¡G¥H¥[°h¿ï«áªº¯Ê½Ò¦¸¼Æpºâ¡A¦©¤À¨Ì¯Ê½Ò¦¸¼Æ«ö´X¦ó¯Å¼Æ¼Wªø¡F
¯Ê½Ò3¦¸(§t)¥H¤ºªÌ¤£¦©¤À¡F¿ð¨ì/¦°h¡Ap¯Ê½Ò0.5¦¸¡F
¹ê§@¤À¡G¨Ì½Ò°ó¤W§@·~ªº§¹¦¨«×¡B¥¿½T©Êµû¤À¡F
¥u®Ö¾P¤½°²¡A½Ð¨Ì¾Ç®Õ³W©w½Ð¤½°²¡F
±`¦³¤½°È¡B®Õ¥~¤ñÁɪ̡A½Ð¦Ò¼{§ï¿ï¨ä¥L½Òµ{¡F
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3.¤U¸ü½m²ßÀÉ¡GOK_MapLocation ShowBa_Kao
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2.ÂI¦ì¤À¥¬¹Ï¡G¦a§}Âà®y¼Ð(ºô¶¡B¸ê®Æ¶°)¡B®y¼ÐÂàÂI²Å¸¹¡BTMD67<>TMD97...
3.¦a¹Ï®MÅ|¡Gºô¸ô¹Ï¸êºI¨ú¡B(¦a±)±±¨îÂI(GCP)®y¼Ð´ú¶q¡B¦a¹Ï¹Ï¼h®MÅ|...
4.¦V¶q¦a¹Ïø»s¡G¦a¹Ï¼Æ¤Æ(ÂI¡B½u¡B±¡B¤å¦r)...
5.¬ã¨s°Ï¦ì¸m¹Ï¡G¹Ï¼hÅ|¸m...
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6.ªÅ¶¡¸ê®Æ®w«Ø¸m¡G¸ê®Æ¶°¡B(excel)ªí®æ...
7.¥DÃD¦a¹Ï(²Îp¦a¹Ï/¤À¥¬¹Ï)ø»s¡G
• choroplethmap(±¶q¹Ï/°Ï°ì±K«×¹Ï/°Ï°ì¤À¯Å¹Ï)...
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¹ÏÀÉ¡G°ª¶¯¤éªv¦a¹Ï °ª¶¯¹q¤l¦a¹Ï ¥xÆW¹q¤l¦a¹Ï(²) ¥@¬É¦a¹Ï
¥xÆW¹q¤l¦a¹Ï(¥þ) ¥xÆW¿¤¥«¤Î¶mÂí°Ï¬É(ÂÂ) ¥xÆW§ø¨½¬É
¥xÆWµó¹ø¹Ï(TAB) ¥xÆWµó¹ø¹Ï(SHP) ¥xÆWDTM
ºI¹Ï/±µ¹Ï¡GScreenshoter Microsoft Image Composite Editor
¦a¹Ï©w¦ì¡GGoogle Map °ê¤g´úø
¦a§}Â৤¼Ð(§å¦¸)¡GTGOS °ª¶¯¦a¬F§½ MapLocation uhoolee
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¡mºô¸ô¹Ï¸êªº»s¹ÏÀ³¥Î¡n±Ð§÷¤U¸ü(¬ù37.2MB)
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¨S¦³¸ê®Æ¾Þ§@ªº¦P¾Ç½Ð¤U¸ü¥k°¼ÀÉ®×!¤éªv¤G¸U¤¹ê´ú¦a§Î¹Ï,°ª¶¯/¥xÆW¦V¶q¦a¹Ï
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¦P¾Ç½Ðª`·N!95¦~10¤ë2¤é¦Ñ®v«ü©wªº§@·~´N¬O¤U¸ü¥k°¼³oÓÀÉ®×
(³oÓ§@·~ªº¥Î·N¬OÅý¦U¦ì¦P¾ÇÁA¸Ñ¤½§GÄæ¤Î¨äºô¶¦ì¸m,¥H«á¦³¬ÛÃöªº¤½§G¨Æ¶µ,½Ð¨ì³oӰϰ줺Æ[¬Ý©Î¤U¸ü,ÁÂÁÂ!!)
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¥xÆW¿¤¥«¬É½uÀÉ(¾Ç¥Í)¤@¥xÆW¿¤¥«¬É½uÀÉ(¾Ç¥Í)¤G
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¥xÆW¿¤¥«¬É½uÀɤ@¥xÆW¿¤¥«¬É½uÀɤG
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ÂI®y¼ÐÀÉ(¸g½n«×)ÂI®y¼ÐÀÉ(TM2«×¤À±a)
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GarminGPS½Ã¬P±µ¦¬¾¹¶Ç¿éµ{¦¡-WTR
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®y¼ÐÂà´«¡GTWD97Âà´«³]pµn¤s«È½Ð±Ð¬x¥»µ½¦Ñ®vÃö©óTWD67,TWD97,WGS84
¥x¹qÅܹq½c»P¹q½u±ì½s¸¹Âà´«¦¨TWD67®y¼Ðì¤å(§@ªÌ:¿n¤¦¥§,DanJacobson)
°ê¥ß¦¨¥\¤j¾Ç¤ô¤u¸ÕÅç©Ò¸ê®Æ®w¤Î¦a²z¸ê°T²Õ¤j¦a§¤¼ÐÂà´«´ú¸Õµ{¦¡
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¡i½Òµ{¨Æ°È¤½§i¡j
½Òµ{±Ð¾Ç²z©À¡G°µ¤¤¾Ç¡]learning by doing¡^
¹q¸£Ã¸¹Ï¾Ç½Òµ{¤º®e¡Bµû¤À¤ÎÂI¦W¤è¦¡¦p¤U¡G
µû¶q¤è¦¡(¦p¤Uªí)¥]¬A¡G°ò¥»¤À(¥X®u²v¡A70%)¡B¹ê§@¤À(¹ê§@µû¶q¡A28%)¡F
°ò¥»¤À¡G¥H¥[°h¿ï«á ªº¯Ê½Ò¦¸¼Æpºâ¡A¦©¤À¨Ì¯Ê½Ò¦¸¼Æ«ö´X¦ó¯Å¼Æ¼Wªø¡F
¯Ê½Ò2¦¸(§t)¤º¤£¦©¤À¡F¿ð¨ì/¦°hp¯Ê½Ò0.5¦¸¡F¥u¾P¤½°²¡A¨ä¥L°²¤£¾P¡F
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PhotoImpact 12/X3¡G¼v¹³ÅܧÎ/¶ñ¥R/µ§¨ê/×®e¤u¨ã
3¤ë19¤é(¤T)
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(3)µL¤H¾÷¾Þ§@¡G¨Ì¼ÒÀÀ¡B«Ç¥~¹ê¾÷¸¦æ/ªÅ©ç½m²ßªº§¹¦¨«×¨Óµû¶q¡F
(4)µL¤H¾÷³N¬ì´úÅç(¦p¤U)¡G¥²¶·¥ý³q¹LµL¤H¾÷¾Ç¬ì¦Ò¸Õ(±M·~¯Å)¡F
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9
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10
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11
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13
¡i«Ì¬ì¤j¡j³N¬ì½m²ß³õ¹ê¦a¸¦æ¡F¹J«B°±¸¡F 5¤ë22¤é(¤»)*
14
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The South African Shack Dwellers Trying to Find a Voice (2008)
South Africa government blamed as millions live in shacks
South Africa: Shack-dwellers fear illegal evictions
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¨¯¤Ú«Â°]¬F¦M¾÷ ª«»ù¸º¦ÁÙ¼xµ|(2018/10/15)
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¤Ñ¦ö«D¬w¡]Nkosi Sikelel' iAfrika / God Bless Africa¡^¡G«n«D°êºq¡]¬è¨D¤W«Ò«O¦ö«D¬w¡B§ÚÌ¡B®a¶é¡B¥H¤Î«n«D¦@©M°ê¡A¹Îµ²ªº§Ú̱N®¼¥ß¡B¥Í¦s¡Bª§¨ú¦Û¥Ñ¡A¦b«n«D¡Ð§Ú̪º®a¡^¡C
Anthem: South Africa sing passionately at RWC 1995¡]¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁÉ¡Aºt°Û«n«D°êºq/1995¦~¡^
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Rugby World Cup 1995 New Zealand vs South Africa¡]1995¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁɨMÁÉ¡A«n«D¹ï¯Ã¦èÄõ/¥þµ{¡^
2007 Rugby World Cup Final SA v ENG (Full Match)¡]2007¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁɨMÁÉ¡A«n«D¹ï^®æÄõ/¥þµ{¡^
New Zealand's first Haka at RWC 2019¡]2019¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁɤp²ÕÁÉ¡A¯Ã¦èÄõ¹ï«n«D/Haka¡^
New Zealand 23-13 South Africa - RWC 2019¡]2019¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁɤp²ÕÁÉ¡A«n«D¹ï¯Ã¦èÄõ/ºë±m¤ù¬q¡^
England 19-7 New Zealand - RWC 2019¡]2019¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁÉ¥b¨MÁÉ¡A¯Ã¦èÄõ¹ï^®æÄõ/ºë±m¤ù¬q¡^
Wales 16-19 South Africa - RWC 2019¡]2019¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁÉ¥b¨MÁÉ¡A«n«D¹ï«Âº¸´µ/ºë±m¤ù¬q¡^
England 12-32 South Africa | RWC Final 2019¡]2019¦~¥@¬É¬×¾ñÆV²yÁɨMÁÉ¡A«n«D¹ï^®æÄõ/ºë±m¤ù¬q¡^
Tries: Ten of the Best Tries from Rugby World Cup 2019
Tackles: Ten of the Best Tackles from Rugby World Cup 2019
Sidesteps: Ten of the Best Sidesteps from Rugby World Cup 2019
Drop goals: Five amazing Rugby World Cup drop goals(2019)
Incredible tries: Five incredible Rugby World Cup tries(2019)
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(2)«Où¡P³Á¦Ò³s¡Aºtû ¥¬ µÜ¼w©¼¯S(Brad Pitt)
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(3)¹p¤ÒÛ¯S¡P³Á¦Ò³s¡Aºtû ´ö©i´µ ¬_·ç¯S(Tom Skerritt)
Âí¤Wªºªø¦Ñ¬£ªª®v¡A¿Õ°Ò¡B«Oùªº¤÷¿Ë¡Cµ½¨}¥¿ª½¡A¦³°í©wªº«H¥õ¡AÄYµÂ»{¯u¡C¦b§G¹D¤§¾l³ßÅw³¨³½¡C¥L·R¦Û¤vªº¨âÓ¨à¤l¡A«ö·Ó¦Û¤vªº·Qªk±Ð¨|©Mn¨D¥LÌ¡A§â³¨³½ªº·R¦n©M§Þ³N¶Çµ¹¥LÌ¡A¨Ã¥H¦¹¤Þ¾É¥LÌÅçÃÒ¤W«Ò©Ò³Ð³yªº¦ÛµM¥Í©R³W«ß¡G°ß¦³´x´¤¸`©ç¡A¤~¯à«Àò¤O»P¬ü¡C¦ý¦³®É¥Lªº·R¹L©óÄYV¡AÅý¦~¥®ªº«Ä¤l¬ÈÄß¡C
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(4)³Á¦Ò³s¤Ó¤Ó¡Aºtû ¥¬Äõ¹F¥¬µÜ´µ(Brenda Blethyn)
ªª®vªº©d¤l¡A¨â¥S§Ìªº¥À¿Ë¡C·O·Rµ½¨}¡Aµ½¸Ñ¤H·N¡A·RÅ@®a¤H¡CµM¦Ó¡A«Où¹L¦¥h¥@¡Aµ¹¦o¯d¤U¤FµLºÉªº´d¶Ë©M¿ò¾Ñ¡C
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(5)¼ä¦è§B®¦´µ¡Aºtû ¦ã¦ÌÄR³Ò¥ì¼w(Emily Lloyd)
¿Õ°Ò°l¨Dªº¬üÄR¤k«Ä¡C¥X¨´I¸Î®a®x¡A¦³¤@Ó¦W¤Hôô¡C¦o·R¦Û¤vªºôô¥§º¸¡A¦ý´N¹³¿Õ°Ò¤£¯à²z¸Ñ«Où¤@¼Ë¡A¦o¤]¤£¯à²z¸Ñ¥§º¸¡C¦o»{¬°¥§º¸»ÝnÀ°§U¡A¨Ã¬°¥L¤£ªÖ±µ¨üÀ°§U¦ÓÃø¹L¡C
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(6)¥§º¸§B®¦´µ¡Aºtû ¥vÀ¹¤À³·Û(Stephen Shellen)
³Ç¦èªºôô¡A±`¦~²V¸ñ©ó¦nµÜ¶õ¡C¨å«¬ªºÐK絝¤l§Ì¡A³ßÅw¸Ø¸Ø¨ä½Í¡C¦]¬°¥L¬¿¦Ã¤F¯«¸tªº¤jªe¥H¤Î³¨³½ªº³W¯x¡A©Ò¥H¤Þ°_¿Õ°Ò¡B«Où¥S§Ìªº¤Ï·P¡C
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¡uEventually, all things merge into one, and a river runs through it. The river was cut by the world¡¦s great flood, and runs over rocks from the basement of time. On some of the rocks are timeless raindrops. Under the rocks are the words, and some of the words are theirs. I am haunted by waters. ¡v
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§@ªÌ¡GNorman Maclean
https://en.wikipedia.org/wiki/Norman_Maclean
¡@
¬G¨Æ¥D¨¤¡GPaul Davidson Maclean
https://www.findagrave.com/memorial/28112738/paul-davidson-maclean
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Leon-Jean Reno,Mathilda-Natalie Portman..1994
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