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於同義詞的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊程寫的 一本搞定雅思聽力 和李玉坤等的 個人數據管理都 可以從中找到所需的評價。
另外網站電商直播團購帶貨網路購物數位行銷 - YouTube也說明：Justin.tv於2007年開始探索個人網路直播相關科技的可行性，後轉型 ... “網路營銷”概念的 同義詞 包括：網絡營銷、互聯網營銷、在線營銷、網上營銷等。
這兩本書分別來自東方出版社 和機械工業出版社所出版 。
國立臺灣師範大學 國文學系 羅肇錦、陳廖安所指導 李長興的 漢藏語同源問題 （2021），提出於同義詞關鍵因素是什麼，來自於漢藏語、同源詞、借詞、歷史比較法。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 許晉雄所指導 賀彥銘的 利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例 （2021），提出因為有 比賽預測、XGBOOST、決策樹、SVM支持向量機、KNN的重點而找出了 於同義詞的解答。
最後網站帕西瓦爾·埃弗里特談小說的實驗性與現實感 - 新浪新聞則補充：他目前任教於南加州大學文學與創意寫作系，在上寫作課的時候，我們常常 ... 這個表達如今已經轉變成「引發疑問」（raise the question）的同義詞。
一本搞定雅思聽力
為了解決於同義詞 的問題，作者楊程 這樣論述：
老師獨創的自然聽力法，顛覆了從單詞入手的傳統聽力複習法，從根本上保證了學生聽力能力的提升，在網路上擁有超過100萬以上的擁護者，締造了無數高分奇跡，並創造了聽力科目的業內最短時間最高提分記錄：學員使用自然聽力法複習一個月時間，從原始聽力成績3.5分提高到8.5分。 本書正是對這一科學方法的系統精講，很多嘗試了各種方法都沒有效果的考生最終通過該方法完成了學渣到學霸的蛻變，90%以上的學生使用自然聽力法後成績提高1.5至2分。
於同義詞進入發燒排行的影片
「我要訪談護家盟」，
這是我與團隊從一開始策劃「娘娘研究室」便提出的受訪者名單。
在台灣時常被問及，
有沒有因為自己的性別氣質而遭到不友善的對待，
雖然我周邊的環境幾乎沒有接觸到不同的聲音，
可奇怪的是，持有不同立場的護家盟卻切確的存在。
這讓我意識到，原來同溫層竟如此堅固與雄厚，
待在同溫層確實很安逸，但也令人憂心，
因為安於現狀一詞，雖然不是絕對性，
但在某種層度上，似乎是退步的同義詞。
非常感謝 護家盟秘書長張守一，
願意接受訪談，提供不同面向的觀點，
給予機會傾聽同溫層之外的聲音，更清楚不同立場的論述。
拍「娘娘研究室」的宗旨是聆聽，而不是辯論。
我給自己的設定是聆聽者，而不是法官。
「娘娘研究室」是一個提供給每一位受訪者，
可以自由自在的發表自己的想法和態度的空間，
與此同時也給我自己進行聆聽的實踐。
訂閱娘娘 https://ppt.cc/fbDIqx
漢藏語同源問題
為了解決於同義詞 的問題，作者李長興 這樣論述：
歷史比較語言學是研究語言之間是否具有發生學關係及其演變過程的一種歷史語言學，旨在建立語言間的親屬關係及系屬劃分，並重建原始母語，探索出語言自母語分化後的演變規律與方向。其所利用的研究方法是歷史比較法，是透過比較語言或方言間的差異，透過語音對應規律確定同源詞，重建原始語言音系，並找出從原始語言演變至後世親屬語言的演化規律。第一章敘述漢藏同源歷史比較所需的材料跟方法以及介紹漢藏比較近50年來的研究成果跟所遇到的困境。第二章則首先介紹漢藏語言系屬劃分的不同觀點以及介紹多家學者對於原始漢藏語性質的看法，其次嘗試以漢語書面文獻材料所考證的音類成果以及周秦兩漢時期的借詞對音規律去觀察、構擬上古漢語音系，
探討上古漢語音系的聲母系統及韻母系統面貌，進而上溯至原始漢語音系。透過歷史比較法建構原始藏緬語音系。第三章則從原始漢藏語的歷史比較背景入手，本文主要運用借詞在貸入諸親屬語言內部無法形成整齊的語音對應規律原則來判別漢藏語間的同源詞跟借詞區別，透過實際舉例操作進行漢藏語同源詞跟借詞的鑑別，凡符合這條鑑別原則的皆為借詞。在從多個面向探討漢藏語言的語言現象後，提出6條關於鑑別漢藏語同源詞跟借詞的原則。第四章則透過漢藏比較尋覓漢藏同源詞，1074個比較詞項的歷史比較尋覓到22個漢藏同源詞。第五章則從藏緬語言的形態進行歷史比較，得出藏緬語言可溯源至原始藏緬語時期的僅使動態、肢體與動物名詞前綴、反義詞前綴三
個形態，再與上古漢語的形態進行比較。本文針對漢藏語同源的相關議題進行討論，希望能夠解決長期圍繞漢藏語言是否同源的爭議，內容包括漢語古音的重建、古代漢語是否具有形態、同源詞表的選擇、語言分化時的共同創新、漢藏間是否具有嚴整的語音對應規律、類型是否轉換、多音節與單音節等問題重新探索，從具體的語言探索語言的發展，從歷史的比較重建語言的音系。本文在進行漢藏比較前，先利用漢語書面文獻材料(以諧聲及詩韻為主，佐以通假、又音、詩韻、聯綿詞等綜合運用)重建漢語的原始形式，排除後起詞項，繼以藏緬語言書面文獻及活語言材料進行跨級比較，重建藏緬語言的原始形式，最後進行比較詞項的漢藏比較。
個人數據管理
為了解決於同義詞 的問題，作者李玉坤等 這樣論述：
本書基於作者多年在個人數據管理方面的研究積累，對個人數據管理相關技術進行了總結和整理，內容涵蓋了個人數據管理技術的發展、數據模型、數據集成、數據融合、數據存儲、數據查詢、系統實現、個人數據管理新技術發展幾個部分。 叢書前言前言作者簡介第1章 緒論1.1引言1.2個人數據管理的發展1.3個人數據特征1.4個人數據空間的提出1.5個人數據管理系統框架參考文獻第2章 個人數據空間模型2.1引言2.2概念模型2.2.1從數據到模式2.2.2基於圖的數據空間模型2.3邏輯模型2.3.1iDM數據模型2.3.2RDF模型2.3.3基於四元組的模型2.4面向主體的數據模型2.4.1核心數
據空間2.4.2任務空間2.5小結參考文獻第3章 個人數據集成3.1引言3.2個人數據集成概述3.2.1個人數據來源3.2.2集成系統框架3.2.3數據空間演化3.2.4主體訪問行為識別3.3個人數據空間構建3.3.1個人數據特征3.3.2個人數據識別3.4任務識別3.4.1任務識別概述3.4.2基於訪問模式的算法3.4.3基於稠密塊的算法3.5小結參考文獻第4章 個人數據融合4.1引言4.2個人同義詞識別4.2.1個人同義詞概述4.2.2個人實體命名特征分析4.2.3同義詞概念模型4.2.4同義詞表的構建4.3實體引用關系識別4.3.1個人數據引用關系概述4.3.2基於訪問序列的引用模型4.
3.3引用關系識別4.4數據版本識別4.5小結參考文獻第5章 個人數據存儲5.1引言5.2存儲模式5.2.1分布式存儲模式5.2.2分級數據存儲5.2.3訪問概率的計算5.3倒排索引技術5.3.1倒排表5.3.2屬性倒排表5.4FAX索引5.4.1模式匹配片段5.4.2FAX索引結構5.4.3查詢處理5.4.4索引更新5.5UFAX索引5.5.1索引結構5.5.2查詢處理與索引更新5.6小結參考文獻第6章 查詢處理6.1引言6.2查詢接口6.3基於同義詞的關鍵字查詢6.4多屬性組合查詢6.4.1數據分類結構6.4.2查詢處理算法6.5基於任務的查詢方法6.5.1任務關系的識別6.5.2查詢處理
6.5.3排序方法6.6小結參考文獻第7章 個人數據空間系統7.1引言7.2系統概述7.3實現技術7.3.1數據存儲7.3.2索引策略7.3.3系統開發技術7.4系統框架7.5系統功能7.5.1靈活的數據更新操作7.5.2關聯查詢7.5.3基於任務查詢7.5.4核心數據空間查詢7.6小結參考文獻第8章 個人數據管理技術發展8.1引言8.2數據存儲8.2.1分布式存儲模式8.2.2基於雲存儲的個人數據管理8.2.3個人數據緩存策略8.3數據安全與隱私保護8.3.1數據安全8.3.2隱私保護8.4數據融合8.4.1數據融合系統框架8.4.2個人數據融合實例8.4.3跨語言數據融合8.4.4跨媒體數
據融合8.5新技術發展8.5.1數據訪問技術8.5.2評價技術8.5.3個人數據計算8.5.4從個人數據空間到群組數據空間8.5.5個人數據管理與大數據8.6小結參考文獻
利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例
為了解決於同義詞 的問題，作者賀彥銘 這樣論述：
本研究的主要目的是通過 Basketball-reference 網站提供的 NBA2003-2004 賽季至 2018-2019 賽季常規賽首發球員的場均基本參數或進階參數以及新增的 EFF、GmSc 和 Poss 三項進階參數，分別使用 XGBOOST、決策樹、SVM 支持向量機以及 KNN 進行預 測季後賽球隊在主場情況下的比賽勝負和判斷 3 項進階參數是否是球隊主在場情況下的 比賽勝負的關鍵因素並找出其他影響比賽勝負的關鍵因素，最後利用混淆矩陣和 F1 Score 進行評估實驗模型的準確率。實驗發現通過 XGBOOST 權重計算得到客場球員助 攻數(AWAY_AST)、主場球員每次投
籃罰球獲得率(HOME_FTr)和客場球員投籃中三 分球的比率(AWAY_3PAr)，是影響比賽勝負較高的參數，新增加的 EFF、Gmsc 和 Poss， 從本次研究來看由於三項參數在後續的實驗中的權重較低，導致三項參數對球隊勝負的 影響較小實驗效果相對不明顯。從六項評估指標來看預測某一支球隊在主場情況下的比 賽勝負的準確率在 60%左右，每一次的實驗預測效果 F1 Score 在 70%左右，若從單個球 隊來看，四個模型對活塞隊(DET)的比賽勝負預測實驗效果最佳。