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科技部計畫格式word的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦童國倫,張楷焄,周哲宇寫的 Endnote & Refworks 論文與文獻寫作管理(5版) 可以從中找到所需的評價。
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國立成功大學 法律學系 顏雅倫所指導 張詩瑀的 人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸 （2020），提出科技部計畫格式word關鍵因素是什麼，來自於機器人投顧、理財機器人、人工智慧、金融科技、受託義務、演算法監管。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 林志學、謝欽旭所指導 張辰吉的 基於ELECTRA 語言模型之關鍵詞篩選技術用於金屬產業知識圖譜 （2020），提出因為有 停用詞表、BM-25、命名實體識別、ELECTRA、知識圖譜的重點而找出了 科技部計畫格式word的解答。
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Endnote & Refworks 論文與文獻寫作管理(5版)
為了解決科技部計畫格式word 的問題，作者童國倫,張楷焄,周哲宇 這樣論述：
由於資訊爆炸的衝擊，研究人員面對的不是資訊的不足，而是如何管理浩瀚的資訊，並善用這些資訊建立起個人的知識庫，將時間和空間從繁瑣的檔案管理和文書處理當中釋放出來。而「書目管理軟體」也是呼應這種需求而產生的一種工具，其中最受國內研究人員普遍使用的就是Thomson Reuters公司出版的EndNote與ProQuest公司出版的RefWorks。本書一共分為九章，一到四章是EndNote X與EndNote Web的操作，包括帶領讀者建立個人EndNote Library收集大量資料、利用進階管理技巧將資料進行整理和分享，以及利用範本精靈建立起段落、格式符合投稿規定的文件
，並自動形成正確的參考書目(Reference)。第五到七章是RefWorks的操作，包括帶領讀者於雲端建立個人Library收集大量資料、利用進階管理技巧與Write-N-Cite III功能將資料進行整理和分享。最後兩章則是直接引導讀者進入Word 2010進階功能，例如中英雙欄對照的版面製作、功能變數設定，以及自動製作索引的技巧等。本書也將查詢期刊排名(JCR)以及查詢引用及被引用的次數的方法撰寫於書末，務使一切與論文管理與寫作有關的項目都可以在本書中找到解決方案。
人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸
為了解決科技部計畫格式word 的問題，作者張詩瑀 這樣論述：
人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。
本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得
客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。
基於ELECTRA 語言模型之關鍵詞篩選技術用於金屬產業知識圖譜
為了解決科技部計畫格式word 的問題，作者張辰吉 這樣論述：
台灣企業以中小型企業為主，大企業有能力與資源進行產業轉型和技術研發，而中小企業及小型企業則往往力有未逮，依據不同產業類型、規模等，各家中小企業的數位化程度與成熟度均有差異。 尤其現在產品與技術往往需要跨領域整合，思考如何幫助廠商，透過與其他廠商合作改良產品，需要與其他企業媒合，也因為各產業間所需技術與產品之名詞較不普遍。為了解決此問題，本研究則運用金屬中心提供之金屬產業相關技術資料和產學界之計畫文本結合自然語意分析技術，讓計畫文本抽取出實體關係連結，例如產品或技術連結公司名，提供廠商可找尋到適當的合作對象。金屬計畫文本透過公開之停用詞表配合經驗法則過濾雜訊詞減少時間成本，且運用斷詞工具做初步
斷詞，並結合統計演算法BM-25(Okapi Best Match 25)過濾斷詞後之實體詞，可減少在初步針對計畫文本實體詞抽取之人力成本。後續並採用AC自動機演算法，標註存在於句子中之實體詞，有助於後續資料集標記時間成本。最終透過CRF(Conditional Random Fields)條件隨機場和自然語言預訓練模型BERT、ALBERT(A Lite BERT)、ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Re-placements Accurately)識別出廠商、產品、技術等詞，且預測出實體與實體之間的
關係三元組，保存於圖形資料庫中，透過可視化的介面運用，和Cypher語法查詢圖譜之間實體與實體間的關係，期望未來能幫助金屬產業達到更好的媒合效果。