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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立交通大學 客家文化學院客家社會與文化學程 蔣淑貞所指導 徐光鋕的 運用Pressbooks書籍創建平台製作一本開放式教科書：以《少年的自我療傷—甘耀明《殺鬼》少年圖書改編》為例 （2019），提出論文註解格式word關鍵因素是什麼，來自於甘耀明、《殺鬼》、客語教學、開放式教科書、Pressbooks。
而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 劉昭麟所指導 陳冠群的 中文裁判書之要旨擷取：以最高法院裁判書為例 （2017），提出因為有 法資訊學、自動摘要、自然語言處理的重點而找出了 論文註解格式word的解答。
最後網站修平學報論文格式則補充：修平學報編審委員會為統一規格，編定本學報論文格式，敬請參照。投稿稿件依其來稿 ... 投稿稿件均採用word格式，以電子檔案 ... (六)註解與圖表原則請併入本文。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決論文註解格式word 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
運用Pressbooks書籍創建平台製作一本開放式教科書：以《少年的自我療傷—甘耀明《殺鬼》少年圖書改編》為例
為了解決論文註解格式word 的問題，作者徐光鋕 這樣論述：
筆者採用「多元畢業」方案，製作一本開放公眾使用的電子書，也可以作為一本教學手冊。本著「多媒體教材設計」創作的理念，筆者把張琬茹的繪本作品再製成一本「開放式教科書」(open textbook)。張琬茹的作品是《少年的自我療傷—甘耀明《殺鬼》少年圖書改編》，把甘耀明的30萬字的長篇小說《殺鬼》濃縮成大約一萬字的少年圖書，其中加上20幅插圖，適合國小五年級以上的青少年閱讀。本論文應用Pressbooks這一工具將《少年的自我療傷—甘耀明《殺鬼》少年圖書改編》教材內容重新編撰，增加視音頻及網頁鏈接的功能，添加cc授權的歷史圖片、自製GIS定位圖像、課後評量、客語朗誦等，使之更顯豐富，具有多媒體式的
展現效果，大幅擴充原本少年圖書暨繪本的客語教學功能。其中客語朗誦和客語讀本的規劃更適合客家文化重點發展區鄉(鎮、市、區)的中小學鄉土語言教學，且可用在108課綱的國語文課外閱讀教材，深入了解地方特色。本創作故事內容主要計有3章27節，前三章分別是第一章〈少年劉興帕立志成為日本人〉、第二章〈帕接受學徒兵教育班長之訓練〉、第三章〈聖山迷途大戰鬼畜〉，三章的內容設計都是以故事的發生地和當時的歷史來做呈現，用地理資訊系統與相關的視頻來做導讀。第一章設計有6節，第二章設計有7節，第三章設計有14節，總計27節的設計均以繪圖(以圖佐文)為主做規劃，未有搭配繪圖的文章部分則是以相關的照片或圖檔來加入做版面的
美編設計。每節內容均擷取客家族群相關的地理歷史人文重要字詞作註解，讀者藉由註解更能了解客家族群相關的重要字詞字義，每節也融合了多種媒體形式，例如、繪圖、視頻、音頻…等，以提升讀者在此教材學習的實質性興趣。Pressbooks書籍製作軟體是一基本實用的工具，具有如下特性:(1)它是開放式教科書，(2)它可製成免費有聲讀物和開放式創作網絡的架構。基此，本設計不需另外安裝軟體直接輸入網址https://kuangchih.pressbooks.com即可開啟閱讀
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決論文註解格式word 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
中文裁判書之要旨擷取：以最高法院裁判書為例
為了解決論文註解格式word 的問題，作者陳冠群 這樣論述：
裁判書為法律實務工作者與研究者在處理法律問題時之重要參考資料。從裁判書中可得知法院於先前案件中對特定法律問題所持之見解。但裁判書中除較具參考價值之法院見解外，尚包含其他較無法適用至其他案件之資訊。因此導致閱讀裁判書時經常需耗費大量時間與精力。目前雖有部份裁判書具有由法院所製作之裁判要旨，將裁判書中較具參考價值部份摘錄為裁判要旨。但人工製作裁判要旨之效率不佳，因此僅有少數裁判書具有由法院所製作之裁判要旨。且具有裁判要旨之裁判書多為最高法院之裁判書，下級審法院之裁判書幾乎皆不具有裁判要旨。若能從裁判書中自動擷取裁判要旨，將可改善由人工製作裁判要旨效率不佳之問題。本研究之目的為應用機器學習技術從裁
判書中自動擷取裁判要旨，並分別提出自動擷取裁判要旨之方法以及評估裁判要旨擷取結果之方法。關於裁判要旨擷取方法部份，本研究將擷取裁判要旨之工作轉換為序列標記問題，利用深度學習及 gradient boosting 等機器學習技術建立分類模型，對裁判書之裁判理由進行分句標記，從裁判理由中擷取裁判要旨。本研究亦使用不同之特徵、分類模型、模型訓練方法改善裁判要旨擷取之結果。關於擷取結果評估方法部份，本研究以法院製作之裁判要旨與自動擷取之裁判要旨進行比對，並且計算 precision、recall 及 F1 score 等指標，藉以評估裁判要旨擷取之結果。關於實驗設計部份，以最高法院之裁判書做為實驗語料
，分別進行與特徵相關之實驗以及與裁判要旨擷取模型相關之實驗。與特徵相關之各項實驗，目的為觀察加入各項特徵對裁判要旨擷取結果之影響。與裁判要旨擷取模型相關之各項實驗，目的則為觀察使用不同之機器學習方法及模型訓練方法建立分類模型對裁判要旨擷取結果之影響。關於實驗結果部份，在與特徵相關之各項實驗中，可驗證本研究所使用之各項特徵皆有助於改善裁判要旨擷取之結果。在與裁判要旨擷取模型相關之實驗中，做為比較基準之 random forest 方法在 F1 score 上可達到 0.56。本研究所使用之深度學習方法及 gradient boosting 方法，在 F1 score 上則可分別達到 0.91 及
0.85。利用 ensemble 方法結合多種模型後，更可進一步將 F1 score 提昇至 0.93。