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香港地產史1841-2020

為了解決全球25大地標的問題，作者馮邦彥 這樣論述：

　　香港地產業的歷史，最早可追溯到香港開埠初期的土地拍賣及地權制度與土地批租制度的確立。二次大戰後，以吳多泰、霍英東為代表的新興地產發展商，先後提出「分層出售，分期付款」的售樓方式，推動了地產經營方式變革，從供應和需求兩個方面，促進現代地產業的起步發展。   　　70年代初，隨著香港股票市場的崛興，以長江實業、新鴻基地產、合和實業、恒隆等為代表的新興地產發展商，相繼掛牌上市，並充份發揮股市功能，籌集大量資金發展業務，推動了地產業的快速發展。到90年代中後期，地產業已成為香港經濟的重要產業支柱，被稱為「香港經濟的寒暑表」。   　　2003年以後，在種種內外部、主客觀因素推動下，香港地產市道

展開長達16年的週期性大升浪。這一時期，由於土地、房屋供求嚴重失衡所導致的「高地價」、「高樓價」和「高租金」，對香港經濟發展和社會民生造成了負面影響，並成為香港經濟社會諸多問題的一個深層次因素。   　　本書以作者於2001年撰寫出版的《香港地產業百年》為基礎，將時空延伸至2020年，試圖在香港經濟發展、轉型和人口增長的宏觀背景下，揭示地產業從萌芽、起步發展到成熟的整個歷史軌跡，從中發現香港地產業的基本特性及發展規律，它在整體經濟和社會民生中的地位、作用及影響。與此同時，也深入研究了各主要地產集團成功的經營投資策略與挫折、失敗的教訓，以作借鑑。

全球25大地標進入發燒排行的影片

社群平台間的游動：從符擔性角度看記者分化使用之戰術

為了解決全球25大地標的問題，作者李岱瑾 這樣論述：

社群平台走向多元化，記者受個人不同因素影響，發展出相異的分化使用平台策略。本研究為瞭解記者在社群平台間的行動脈絡，從中發掘如何在平台戰略體制下執行戰術，創造反體制的生存空間，對其人際關係的影響。因此，以符擔性理論（Affordance Theory）為基礎，透過深度訪談十二名不同世代的記者，探究記者如何感知社群平台符擔性以操作戰術，在互動中又創造哪些平台新意義。研究發現，記者操作戰術時有一個既定的邏輯，以臉書作為使用社群平台之開端，當記者感知臉書內涵的轉變後，試著先調整自身行為的合適性，改變發文內容、降低貼文頻率、增設隱私設定，直到無法滿足個人使用慾望，以跨平台至Instagram和創建臉書

新帳號為最多記者採用的戰術。記者在多重情境之下，並不會完全消失在臉書中，而是以臉書為本，其他社群平台為輔。這顯示，記者不願破壞臉書經營已久的人際關係，運用臉書原始科技的設計翻轉為有用資源，知覺臉書龐大的使用者和資訊量之優勢，從單純交友軸線轉變成輔助新聞工作的工具，以經營弱關係和獲取資訊管道為主，Instagram則成為私人的生活實記；記者游移在社群平台之間的差異行為，彰顯出記者的戰術因應科技變遷不斷地適應，也深受日常生活和工作經驗影響。

台中私房小旅行：在地導遊深度攻略!跟著捷運輕鬆遊，人氣景點、絕品美食、藝文散策，半日&一日這樣玩就對了!

為了解決全球25大地標的問題，作者克里斯‧李 這樣論述：

★跟著達人玩不一樣！休日大滿足玩樂景點、完美路線全提案！ 從古蹟文青旅行到傳統市場、創始老店朝聖到特有小吃、博物館巡禮到夜市…走踏最迷人的巷弄新風景！ 彩虹眷村賞彩繪、無人商店買好物、懷舊古街聽戲曲；圓滿戶外劇場看表演、勤美誠品綠園道散策、造訪世界最美書店；宮原眼科、第四信用合作社超飽食；創意園區逛展覽、立體龍貓公車站有童趣！全台最好逛的夜市、台灣最美傳統市場、超強美食文化拼圖都在這！ 台中捷運超人氣行程深度漫遊，吃喝玩樂地圖一網打盡！ ●非去不可景點：鐵道文化園區、台中公園、摘星山莊、路思義教堂、南屯老街、棒球場故事館、一德洋樓、台中文學館、綠空鐵道… ●朝聖創始老店：小月餅、檸檬餅、太

陽餅、松子酥、綠豆椪、鳯梨酥、蛋糕捲、蘋果麵包、蜜麻花、波士頓派… ●吃遍道地小吃：麻芛、大麵羹、排骨酥麵、豐仁冰、蜜豆冰、東東芋圓、芬蘭汁、太空紅茶… ●大夜市逛通宵：逢甲夜市激旨燒き鳥、中華路夜市冷凍芋及木瓜牛奶加吐司、東大夜市雞腳凍及蓮心冰… ●藝術文創巡禮：國家歌劇院、圓滿戶外劇場、綠光計劃范特喜文創聚落、審計新村368文創園區、新天地西洋博物館… ●體驗風格旅宿：老房子改建及設計師風格旅宿，室內溜滑梯飯店、無人旅館及亞洲第一座潛水旅館… ●米其林嘗鮮趣：米其林三星、餐盤、必比登推薦餐廳名單，三天三夜吃不完！ ★捷運站區域路線圖、周邊地圖 ★好景好店QRCODE按圖索驥 ★捷運+iBi

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以兩階段分群方法辨識中性評論提升情緒 分析準確度之研究 - 以英文電影評論為例

為了解決全球25大地標的問題，作者劉倢君 這樣論述：

網際網路已然成為現代人的生活重心的一部分，人們在做任何決定之前，往往需要一些意見來推自己一把，上網查詢了解相關知識已成為常態，這樣的狀況尤其常出現在消費購物前。如今網路上已存在不計其數的使用者評論，而其中並非每條評論都能表達純粹的正面或負面情緒。在大多數情況下，評論可能會報告客觀事實而不表達任何情緒，甚至有些評論可能會表達混合或相互衝突的情緒。這些不完全屬於正與負向的評論被稱為「中性評論」，而在過往的情緒分析研究中，中性評論常因其對產品的影響力並非直接關係而導致被忽略，這可能使得正與負向的評論影響不準確。過往的情緒分析多使用分類器模型，而投入分類器模型的前提是需先有人工一項一項給予類別標籤。

相比如此費力的方式，分群模型就較為方便地，只需單純投入機器學習模型中便可讓機器自主區分。因此，本研究將從全球最大的英文電影評論網站IMDb中，挑選綜合排名前200名的電影的電影評論做為研究對象，透過幾種分群的訓練模型對電影評論做辨識後能成功辨識中性評論的存在。再考慮到中性評論中可能混合了影響正向與負向評論的混合中性及中立中性評論，故本研究將對電影評論做兩階段的分群，而從實驗結果可以看出，以分群方式在客觀的情況下讓機器自行判斷結果，相較以分類的方式在主觀的情況下給定標籤的準確率較好，以及，將對會減弱情緒相關的中立中性評論排除後能提高準確度。