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中國文化大學 法律學系碩士在職專班 劉建宏所指導 洪翊傑的 論個人資料保護之界線 （2021），提出pi network商店關鍵因素是什麼，來自於個人資料保護法、隱私權、電腦處理個人資料保護法。

而第二篇論文國立清華大學 工業工程與工程管理學系 張瑞芬所指導 林奕辰的 應用兩階段深度學習方法建構開放類別商標識別系統 （2021），提出因為有 深度學習、商標偵測、電子商務、影像相似度測量的重點而找出了 pi network商店的解答。

最後網站Pi 幣到期則補充：Pi幣是由一個史丹佛大學團隊Pi Network 所推出的加密貨幣，Pi Network ... 綁定Pi 拍錢包支付最高享5%，P幣可於Pi 拍錢包合作商店折抵使用(1P幣=新臺 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了pi network商店，大家也想知道這些：

論個人資料保護之界線

為了解決pi network商店的問題，作者洪翊傑 這樣論述：

2010年5月26日修正公布「個人資料保護法」全文共計56條，條文皆於2012年10月1日正式施行（除第6條、第54條之條文外），主要係為擴大保護客體及普遍適用主體，新增有特種之個人資料、告知義務要求、資料之當事人得拒絕行銷、民刑事相關責任與行政處罰以及團體訴訟等之引進等，用以符合國際立法趨勢且更周全保護民眾之個人隱私，於現今資訊日益發達社會生活之中，全民皆應擁有個人資訊交換、分享之需求，在享受資訊自由利益之同時，應需注意不得侵害他人之隱私權益，所以對於資訊之運用及限制應該有所認識，因此，探究個人資料保護法對於個人資料之運用限制及程度，為本文之目的。本文首先探討個資法於日本、南非、美國、馬來

西亞、韓國、歐盟、奧地利等國家之立法情形及執行狀況，並探究保護之客體（個人資料）、範圍等，並分析個人資料之種類有哪些，以及我國個人資料保護與相關法規之關係，然後就個人資料保護法之立法目的，亦即包含個人人格權及隱私權之保護，並同時探討資訊隱私權、資訊自主權之保護；以及，當資料管理者於個人資料蒐集、處理、利用時，如何避免侵害個人資料擁有者之個人人格權，以促進個人資料之合理利用。最後就他國個人資料保護法之規定以及保障個人資料隱私權相關規範，提供本國個人資護法立建議立法趨向為探究。第五章綜合結論並提出筆者建議，希望藉由本文可讓讀者喚醒自我個資權益保護之意識，進而尊重他人之個資隱私及自主權益，以及針對其

他國家個資法之優點提供本國個資法制及作業上之建議，進而對於本國之個人資料保護法運用及限制，能在生活或工作中正確運用他人之個資。

應用兩階段深度學習方法建構開放類別商標識別系統

為了解決pi network商店的問題，作者林奕辰 這樣論述：

物件識別模型需要執行兩項任務，物件的定位以及物件的分類。隨著近年來深度學習模型的進步，物件識別技術也取得大幅進展，能夠準確的於複雜影像中找出指定物件。本研究使用兩階段深度學習方法建立開放類別的商標識別系統，用於圖像型商標的智慧財產保護，此系統可以自動的收集網路商店上的商品圖像，並且找出商品影像中的目標商標。在網路商店中商品影像常被用於促銷或廣告用途，而這些影像中可能會包含已註冊的商標，未經授權或是使用具混淆性商標會構成商標侵權，而過往商標的分類方法主要著重於建立全球統一的商標管理規範，難以用於找出網路空間上的商標侵權事件。本研究提出的商標保護系統可以自動化的判斷哪些影像有侵權疑慮，協助商標權

利人保護智慧財產權。本系統的第一階段為商標偵測及定位(Logo Detection and Localization, LDL)，利用YOLO v4模型將影像中的所有商標不分類別的定位並剪裁，第二階段為商標相似度測量 (Trademark Similarity Measurement, TMSM)，此階段將商標偵測及定位模型定位到的商標與已註冊商標模板圖像進行相似度比對，如與特定已註冊商標模板圖像高度相似，則可將此被定位的商標分類為此樣本的類別。YOLO v4模型訓練時使用6,928張影像，商標相似度測量模型使用49,704張商標影像訓練。本研究於Flickrlogos-32資料集上進行測試(

3,960張影像)，達成62.2%的mAP，並於電子商務影像測試中(1,243張影像)獲得98.3%的精確度。

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