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中原大學 IEEE的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張慶瑞寫的 量子科技革命：Q世代的未來 和鄒慶士的 大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自現代財經基金會 和東華所出版 。
國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 黃意雯所指導 蘇于珊的 探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例 （2022），提出中原大學 IEEE關鍵因素是什麼，來自於認知師徒制、數位學習、學習成效、學習滿意度、自主學習行為。
而第二篇論文國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出因為有 自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取的重點而找出了 中原大學 IEEE的解答。
量子科技革命：Q世代的未來
為了解決中原大學 IEEE 的問題，作者張慶瑞 這樣論述：
0是萬事萬物的起點，兩個00連在一起，就變成∞。0與0之間看起來也像兩個糾纏量子對，今天起，地球將由古典地球邁向量子地球，也將導引人類邁向無限可能的未來。祖先花了幾千年時間才由古典的世界的0開拓成寬廣的現在，全世界卻都剛開始由量子的0走向未來的量子∞！這是有史以來未有的良機，也是Q世代的獨有特權。本書分三大篇，分別介紹基礎知識與歷史背景，目前的發展現況，以及未來的可能與必有的認識。由常識介紹量子科技的重要，所有人都要了解量子知識與常識，因為未來世界是量子生態環境。量子科學的許多概念與人類熟悉的現有世界確實不同，本書也嘗試在量子教育與遊戲，量子策略與人文及哲學方面引起的變化略加介紹。
【第二次量子科技革命】已經啟動，量子電腦、量子通訊與量子感應器的出現，進而將形成量子物聯網，這也是未來〔元宇宙〕的必要硬體架構。過去人類從自然中學習科學，利用已有材料創造多次工業革命改善人類生活。【第二次量子科技革命】中，人類進一步使用量子科學架構量子工程，製作出自然所沒有的材料與元件，組合出嶄新量子機器來造福人類！量子科技是要藉由科學、技術、工程、藝術與數學（STEAM）的跨領域整合才能真正全面發展。量子科技成熟後會由科技應用衝擊人文與哲學新思維，也將推動人類文明的再進化。廿一世紀的量子科技交響樂將會讓過去原有的各種知識獨奏為之相形失色。在由古典到量子世界的轉變過程中，積極
參與才是唯一途徑，本書提供大眾一把打開量子科技大門的鑰匙，讓願意成為Q世代的現代公民參與宇宙大爆炸以來最盛大的科技盛宴。
探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例
為了解決中原大學 IEEE 的問題，作者蘇于珊 這樣論述：
近幾年，受到疫情的影響使得數位學習在教學領域上的應用愈來愈普遍，數位學習運用在醫學領域相關課程的學門逐漸受到重視。醫院放射科的超音波技術非常重視實作經驗及影像辨認，一向使用師徒制的方式來進行教學，每位實習生所遇到的病灶量與質有差異，且學習過程缺少了反思和探索。因此本研究運用融入認知師徒制之數位學習來進行上腹部超音波病灶之教學，以到醫院實習的醫放系22位實習生為研究對象，希望能藉此提升實習生辨認超音波病灶的學習成效、並探討其學習滿意度及自主學習行為。結果發現運用數位學習上腹部超音波的方式確實能夠提升實習生辨認超音波病灶的學習成效，且整體學習滿意度頗佳，自主學習能力也有提升學習滿意度及自主學習之
間具有顯著相關，且學生的自主學習能力與專題報告也呈現顯著正相關。建議臨床教師推動數位學習融入超音波實習課程，可採用同步線上課程和非同步線上課程的搭配方式及利用線上討論和通訊軟體提供互動活動，未來研究可融入自主學習策略於教學探討對學生自主學習行為和能力的幫助。
大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計
為了解決中原大學 IEEE 的問題，作者鄒慶士 這樣論述：
本書特色 •文字說明、程式碼與執行結果等交叉呈現，有助於閱讀理解。 •來自不同領域的資料處理與分析範例。 •同時掌握資料分析兩大主流工具 - R 與 Python。 •凸顯第四代與第三代程式語言不同之處。 •深入淺出地介紹統計機器學習理論與實務。 •符合 iPAS 經濟部產業人才能力鑑定巨量資料分析師各科評鑑主題。
一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型
為了解決中原大學 IEEE 的問題，作者洪郁翔 這樣論述：
本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple
K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（
Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。