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耕股：價值投資最重要的事

為了解決Win11 推薦 軟體的問題，作者洪鑑穩 這樣論述：

投資不必賺得快，但一定要賺得久   投資不是爭一時輸贏， 而是有沒有辦法永遠存活在股市當中。 當你能永久留在股市裡， 就能把握到愈多次絕佳的獲利機會。   　　★《Smart智富》月刊封面故事人物 　　★「智股網」網站及FB粉絲專頁創辦人 　　★作者曾參加哥倫比亞大學商學院（巴菲特母校）價值投資課程   　　一心想在股市裡追逐金錢，總是徒勞無功？ 　　其實你應該換個做法，反過來讓金錢緊緊跟著你！   　　智股網創辦人洪鑑穩，深耕價值投資法10餘年， 　　近10年創下年平均報酬率近18%的投資績效。   　　他一度

以為投資就是要在短時間內追求最高的獲利， 　　專挑財務數據最亮眼的股票，卻仍然屢屢遭遇虧損， 　　才發現，原來選股重點並不是財務數據， 　　關鍵在於你能否挑對具備長久競爭優勢的強大好公司， 　　並且在最佳時機到來時，抓準機會買進！   　　本書重點   　　◎作者獨創「WIN價值投資系統」，按部就班耕好股 　　Wealth Principles致富原則→建立正確投資思維，翻轉投資舊觀念 　　Implement System應用系統→辨識真正值得投資的好公司 　　Numeration System運算系統→選對公司＋以好價格買進，注定是一

筆賺錢的投資   　　◎有強大經濟護城河，才是股價成長的保證 　　想要買到股價隨獲利成長的好公司， 　　一定要通過7大財務數據的基本門檻， 　　並且務必具備「長期競爭優勢」才值得你投資！ 　　教你用3大完整關卡，一步步辨識公司是否具備長期競爭優勢。   　　◎觀察市場週期，聰明配置資金 　　市場多空更迭之間，要如何持盈保泰？ 　　100%持股與零持股都並非價值投資人最理想的配置方式， 　　6個方法教你判斷市場相對高點，適時降低持股， 　　將能從容參與下一次由空翻多的布局良機。   　　◎「贏面大、輸面小」絕佳機會浮現再出手

　　「只考慮獲利」不一定能賺錢， 　　必須先想辦法降低風險，才能在股市裡笑到最後， 　　這就是為什麼股神巴菲特甚少出手。 　　唯有「贏面大、輸面小」的絕佳機會出現才會積極出手， 　　而且一出手就下重注。   本書特色   　　✓精選50家作者耕股名單，長期競爭優勢獨家分析，不藏私公開！ 　　✓作者自創價值估價法，新手也能看出真正的便宜價。 　　✓獨創7大財務分析數據與檢視方法，新手也能輕鬆辨識公司體質。 　　✓獨創3關卡檢視長期競爭優勢，洞察值得長期擁抱的好公司。 　　✓搭配智股網大數據系統，同步判讀公司基本面，輕鬆找

買點。 　　✓專為台股投資人設計，以豐富的台灣個股為範例，讓你立刻學以致用！

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飯店員工對職場滿意度與留任意願之研究 —以宜蘭市五星級飯店為例

為了解決Win11 推薦 軟體的問題，作者林明意 這樣論述：

摘 要 本研究之目的為探討員工對職場滿意度和留任意願之研究。本研究採質性研究之結構性訪談法與問卷調查法。以飯店之員工為研究對象，並使用便利抽樣方式發放460份問卷，回收有效問卷共計447份，有效問卷回收率為97.17%。將有效樣本以SPSS 25.0版統計套裝軟體進行統計分析，經由描述性統計、重複量數單因子變異數分析與LSD事後比較法、獨立樣本t檢定、獨立樣本單因子變異數分析與Scheffe’s事後比較法、多元迴歸分析等統計方法，研究結果顯示：一、其中以「性別以女性」、「學歷以大學（專）以上」、「年齡層以31~40歲」、「月平均收入以30,000元以下」、「工作年資以3年以上」與「服務部門

以餐飲部」居多。二、飯店員工職場滿意度各因素間達顯著差異三、飯店員工留任意願各因素間達顯著差異四、在職場滿意度內「性別、學歷、年齡、月平均收入、工作年資、服務部門」達顯著差異。五、在留任意願內「學歷、年齡、月平均收入、工作年資、服務部門」達顯著差異。六、飯店員工之「主管領導」、「工作環境」與「薪資福利」對於留任意願之預測皆達顯著差異。

數位時代網路治理

為了解決Win11 推薦 軟體的問題，作者黃葳威 這樣論述：

　　數位時代網路治理，是維護數位文化的治理實踐。 　　《數位時代網路治理》繼《數位傳播與資訊文化》、《數位時代資訊素養》後，以承接行政院計畫辦公室期間，所紮實經歷的政策研擬、跨部會執行力、數位機會與挑戰等為基礎，檢視為何公權力不足、企業社會責任有限、閱聽人何去何從，尤有甚者，資訊科技的問世，是否也在網路閱聽選擇的指尖，形成所謂「真理政權」？ 　　全書分「機會篇」、「關懷篇」兩部分。「機會篇」涵蓋數位時代部落文化傳承、社群媒體創新服務、無所不在的數位學習等。「關懷篇」從跨越挑戰出發，檢視網路霸凌、網路沉迷、過濾軟體、社會責任等行動實踐。  

運用卷積神經網路模型預測 NBA 籃球競賽勝負之研究

為了解決Win11 推薦 軟體的問題，作者范諄佑 這樣論述：

隨著大數據時代的來臨，運動彩券、NBA 官網提供多樣籃球數據資料，資料數目成指數倍速成長，因而人工智慧中的機器學習演算法成了預測賽事的利器，許多決策者試著以公開數據，客觀的科學方式來降低不確定性以提升預測的品質，期望更精確的掌握投資效益。基於上述緣由，故本研究擬採用深度類神經網路學習方法建置預測模型。本研究利用卷積神經網路(CNN)建構出主隊勝負預測模式，運用 NBA 官方(www.nba.com)公開 API 之資料集計算各隊賽前的場均數據及「玩運彩」(www.playsport.cc)賽前盤口變數「讓分」及「大小分」建立 630 組模型，有無使用池化層中各挑選出一組最佳正確率模型，分別為

使用池化層批次正規化及未使用池化層丟棄法之模型，並以 Optuna 軟體框架進行自動化調整超參數，得出最佳預測力的模型為批次正規化之模型，其預測主隊勝負的正確率為 69.4%。而本研究使用混淆矩陣評估 NBA-Net 模型，精確率對於投注運動彩券具有參考價值。