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圖解電子商務與網路行銷

為了解決系統整合ptt的問題，作者榮泰生,陳國威 這樣論述：

　　#一單元一概念，迅速掌握電子商務與網路行銷的關鍵與祕訣 　　#全方位網路行銷圖解專業書，理論與實務兼具 　　#圖文並茂．容易理解．快速吸收 　　亞馬遜網路書店的執行長貝佐斯：「這是一個令人嘆為觀止的電子商務時代。」 　　網路行銷（Internet Marketing）是一個必然的趨勢，各類型及規模的組織都必須了解網路行銷所帶來的衝擊和龐大利益，在網路行銷的環境，店址已無關緊要，而且顧客已習慣於享受全天候的服務，傳統公司必須體認到這個現象，才能在現今商業世界中獲得生機，進而取得契機，同時，在網路行銷的世界中，以小博大的例子更是屢見不鮮。 　　本書完整解析電子商務世界

，以及說明有效運用網路行銷策略，適合大專院校、研究所作為行銷管理、企業管理課程的教科書，也是從事或想了解廣告、行銷、企劃等領域社會人士的最佳進修手冊。

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東亞國家之政治體制選擇偏好：一般公民、政治菁英與地緣政治面向之分析

為了解決系統整合ptt的問題，作者吳思緯 這樣論述：

本研究探討影響東亞政治體制選擇的三個面向：一般公民、政治菁英和地緣政治，結合量化和質化研究方法，先透過民主化理論和政治支持理論引導，再回顧過往相關研究之方向與成果，蒐集具代表性的數據資料以統計、文字探勘與地理資訊系統應用軟體進行處理，再將所得之研究成果以質性方法深入分析詮釋。 首先，就東亞一般公民面向而言，本研究聚焦於重新檢證民主化理論，結果發現：在人口統計學變項之年齡與教育程度上，愈年長者愈支持民主、教育程度愈高者愈支持民主，對於民主化理論還是相對有解釋力的；另外在政治學變項上，對本國民主體制之認知愈高者愈支持民主，也對於民主化理論是相對有解釋力的；而人口統計學之性別變項與社會學變項之經

濟條件，則對於民主化理論較無解釋力。其次，就政治菁英面向而言，本研究聚焦於東亞華語文化圈下三個政治體制歧異的國家(台灣、中國大陸、新加坡)，針對政治菁英紛雜而又相似的政治類公開文稿特徵進行分析，結果發現：三國政治菁英皆強調經濟治理、重視對美關係、呼籲團結；中國大陸與台灣政治菁英從不同出發點皆重視民主；中國大陸與新加坡政治菁英皆因治理而強調多元文化價值；台灣與新加坡政治菁英皆因小國背景而提倡與國際社會的聯結。是以，本文可以發現三國政治菁英皆對民主政治體制擁有相當偏好，但在內涵上台灣政治菁英的民主偏好與自由有更強的聯結，中國大陸與新加坡政治菁英就呈現民主、治理與協調之間的融合關係。

再者，就地緣政治面向而言，本研究爬梳美、中競逐關係下的地緣政治現況，透過空間性的資料展示，描繪出東亞的發展已經不是一味遵循西方模式，中國路徑逐漸吸引東亞國家，牽引東亞國家走向西方式自由民主之外的另一種選擇。 最後，本研究針對東亞前典範時期之典範競爭概念進行分析，回顧不同政治體制各自論述之內涵與其在東亞情境下的不同表現與意義，進一步導出在未來的動態發展場域下，東亞地區基於規範主義式微將出現的區域合作以及從價值追求到聯盟爭霸的政治現實。

【連續第10年銷售冠軍】2022全新改版：鐵路工程與養護作業大意

為了解決系統整合ptt的問題，作者昊峪 這樣論述：

　　★鐵路系列連續第10年銷售冠軍全新改版！全新重點＋法令修訂＋重大時事＋最新試題→四大修訂要點助您與最新考情同步，10年來一直都是鐵特考生們備考路上最堅實的夥伴！★ 　　感謝PTT上榜考生誠摯推薦：不得不說，宏典真的是有志考鐵路的好朋友，不知道該買哪個版本的考友，不妨可以考慮一下宏典的～ 　　按部就班紮實改版、題題解析、不妄想速成。這就是宏典《鐵路特考》系列連續第10年蟬連銷售冠軍，連續7年使用者考取98分口碑推薦，協助大量考生不補習自學上榜的關鍵！ 　　★養護佐級第22名上榜考生親自推薦！★ 　　「去年考試的時候，這科我總共買了三本書讀（指有題目的書），其中最推薦宏典的→這本書

不但試題夠多，足夠練習，書後也都有附本科會考的相關法規。不過準備這科，我的建議是，先背法規再開始寫題目，否則直接寫題目，保證你絕對看不懂，這科屬於背多分型的考試。」 　　專業科目鐵路工程大意、養護作業大意，有買新世紀鐵路工程學，也沒看完，大約看 了3分之2吧，結果這次也沒考出來多少，不過主要是有背宏典那本吧.....。 　　本科為公務人員特種考試交通事業鐵路人員考試試題（佐級）「養路工程」之專業科目「鐵路工程大意」、「鐵路養護作業大意」合併出版；前者主要重點在於軌道養護管理，後者主要重點在於軌道養護規則與相關法規，因此合併出版以便於融匯貫通、旁徵博引。 　　透過本書編排策略，嚴選名師精心

編纂，讓您在考場中完全制霸，可協助考生完成攻榜夢想： 　　1. 由淺入深閱讀，避免過多文字停滯思慮與觀念，「筆記式整理」掌握重點。 　　2. 累積教科書與考試用書之題型與出題方向：「鐵路工程大意」、「鐵路養護作業大意」雖分為二科，然而民國97年鐵路工程大意考題已摻雜養護作業與相關法規，民國99年鐵路工程養護作業大意考題又以鐵路工程大意之鐵路修建養護規則、軌道管理與養護為主，民國102年軌道電路重複出現於二科，民國107～110年重複出題竟高達52%，因此民國97～110年「鐵路工程大意」、「鐵路養護作業大意」皆彼此重複或極類題出現，強烈建議二科應同時準備，且近年考題亦不可輕忽。相關法規與實

務方面主要二大重點除集中在軌道管理與養護、鐵路修建養護規則、1067公厘軌距軌道橋隧檢查養護規範、1067公厘軌距鐵路長焊鋼軌舖設及養護規範、鐵路專用側線修建及使用規則、鐵路法、鐵路行車規則、鐵路路線測量規則等，約占21～23%，此外，本書特別補充之臨近電化鐵路設施防護辦法、鐵路立體交叉及平交道防護設施設置標準與費用分擔規則、鐵路修建養護規則（最新修正時間：民國106年07月26日修正發布第21條條文）、鐵路沿線施工安全作業標準（舊稱：鐵路沿線施工安全須知，最新修正時間：民國108年10月01日）等，另時事與施工實際諸如：臺灣鐵路的創建與演進、路線有效長度、軌道不整、豎曲線與介曲線、超高度、軌

道電路、軌距加寬、鐵路規劃興建或拓寬之土地徵收等，亦重覆出現且成為最新考題，因此建議交通事業鐵路人員考試佐級鐵路工程大意與養護作業大意應加強法規合併準備。此外，臺灣鐵路管理局軌道標誌設置規則雖於民國90年已廢除，民國105～109年鐵路養護作業大意亦出了「警衝標」、「標度標」，因此針對路線之道岔、坡度改線等實務題型亦不可輕忽。 　　3. 本書共分四大部份：最新重點加強版、鐵路工程大意、鐵路養護作業大意、模擬試題與97~110年歷屆考題收集及設計演練，融會貫通、去蕪存菁的系統歸納重點，以利於考生臨陣磨槍。 　　4. 本書的編寫邏輯係為了考生便於閱讀、快記，讓莘莘學子能在短時間準備此科，因此首

先於命題趨勢分析統計民國97～110近年出題比重，掌握其題庫變化，並於每章設計名師灌頂（如何準備本章重點）、本章架構（組織圖說明分項重點）、系統歸納（圖表化配合觀念速記、快速記憶口訣、名詞充電、搶分公式等呈現扼要重點）、小試武功（現學現賣的測驗題）、榜首練功房（精要重點），最後加入嚴選試題演練（基礎題型重在觀念，進階題型模擬測驗考題），經過一連串實戰練習，迅速提升實力。考前尤須內容詳閱再三，民國107～110年考題，鐵路工程大意、鐵路養護作業大意皆著重於軌道之管理與養護、鐵路修建養護規則及其它相關法規或實務題型等約占67~73%，兩科考題落點亦符合近年統計趨勢。本書除針對最夯議題開闢實力精進篇

之外，亦針對今年的考試開闢最新重點加強版，對於考古題法規修訂異動處需特別留意。準備考試時，除考前閱讀再三，更須勤作練習，把不懂的地方確實弄清楚，亦須注意一些時事的議題。「皇天不負苦心人」辛苦的代價總是甜美的，期望各位讀者都能榮登金榜！ 　　有鑒於近年度本科命題內容與涵蓋範圍有逐年變化加大之趨勢，本書特別針對今年的考試開闢「最新重點加強版」，對應最新考題命題趨勢，尤其是最新趨勢觀念整合，如「運轉曲線、行車制度與保安裝置」、「路線等級、路線測量與路線曲線、阻力」、「鐵路軌道組成、養護與相關施工注意事項 」、「曲線超高建築界限加寬、車站與平交道、號誌」、「軌道電路、供電系統與電車線相關安全規定」、

「建築界線與建築界線加寬」等，並收錄交通部鐵道局「鐵路沿線施工安全作業標準」、鐵路行車規則最新修正、鐵路修建養護規則重點資訊。因此，準備考試除考前閱讀再三，更須特別留意加強版內容，再輔以勤作練習把不懂的地方確實弄清楚，相信「皇天不負苦心人」辛苦的代價總是甜美的，期望各位讀者都能榮登金榜！

基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式

為了解決系統整合ptt的問題，作者張邦育 這樣論述：

近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃

取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問

題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意

見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。