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放棄減肥，我瘦30公斤：瘦不是挑戰，是種生活方式!別再幻想30天瘦3公斤，拋開所有減肥法，開始動筆記錄，300天自然瘦30公斤!
為了解決免費資料庫軟體推薦 的問題，作者陸樂天 這樣論述：
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0公斤瘦到70公斤！作者陸樂天親身實踐「記錄減肥法」， 教你捨棄體重、腰圍數字迷思，每日記錄身體真實需求、感受， 拋開運動菜單，設定能輕鬆做到的運動微目標， 聆聽食慾訊號，建立不忌口的飲食偏好資料庫， 量身打造低難度、無壓力、可持續的減肥方案， 給自己300天，與身體和解，讓「瘦」成為一輩子的生活方式！ ▌放棄所有減肥法，才能瘦得久 1.放棄計算熱量 2.放棄監測體重 3.放棄運動菜單 4.放棄瘦身食譜 ▌開始記錄減肥法，你只需要做到三件事 1. 不做任何需要堅持的事情 2. 拋開一切熱量收支的觀念 3. 吃任何你想吃的 好評
推薦 ►改變數十萬人的減肥法！讀者實踐，熱烈好評！ 「放棄減肥，我也瘦了。樂天帶給我的，絕不是一個冰冷的體重數字，而是如何面對自我和生活的智慧。感謝樂天，我現在很快樂！」──大夢Big Dream 「關注樂天以後，我的心態好了超多，現在可以和自己的食慾和身材好好相處了。」──語文 「從樂天的減肥方法裡，我開始接受自己，和自己和平共處，並且越來越自由與快樂。」——余三白 「讀了很多樂天的文章，我明白了『人是自然的產物，需要自然而然地生活，我們無須違抗身體的訊號，只需要愛自己，為自己的健康負責』。感恩有那麼一段經歷，我已經放下了體重的執念，逐漸輕鬆。」──蛋白味
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[旅行的旅行] 行動傳播技術空間中的旅行：#當我們用GoogleMap找路時 / 李長潔 🚎
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時常有人問我，你每次去日本的那些超級冷門的風景、傳說地點、氛圍氣喫茶老店，到底怎麼找到的，聽都沒聽過這些地方。剛開始，我會查詢中文與外文的旅行資訊，像是旅遊手冊、觀光網站，都是基本工作，可以給旅客一點基本的地理想像，如方位、氣候、規模、人文特色等。接著，我會做一件事—大量地運用google map細查地方資料。
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地圖，是一種人對空間權力的掌握，當旅人們從地圖繪製者的手中，搶回擁有地圖的權力，這將如何改變我們的旅行生活？然而，我們真正因為google map而搶回了對空間的掌握嗎？我們先從紙本地圖的使用開始。
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▓ #紙本地圖的時代
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不只是到了旅遊的當下才使用google地圖來找路，而是平常沒事時，就打開地圖滑呀滑，細察預計拜訪的地點，了解地理資訊。不過，在2005年以前，旅行時掌握地理環境的技術大都依賴紙本地圖，旅客與觀光客在出發前，會購買旅遊手冊、旅行文學，透過特定旅行專家與旅遊資訊編輯的視野，來觀看地方（林子廉，2009）。在那時之前，各種「旅遊天書」隨著出國人數的增加，而銷售量大增。
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出國旅行度假，不單僅是選好地方、買張機票、然後去就可以說「#這是我的旅行」，旅行的體驗是由生活中的不同媒介內容（電視、廣告、電影、書籍、旅遊手冊，現在還有社群網站）與你的真實旅程所交織而成（Urry, 2002）。當然也包含地圖。
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地圖是一種地理狀態的再現。我們覺得地圖模擬了真實的環境樣貌，但事實上，地圖是一種「#簡化」、「#挑選」、「#裁切」，尤其是紙本地圖，在有限的平面版面上，地圖的終極目標並不是一比一的還原，而是透過地圖繪製與資料整理，表現製圖者對大地的擁有權、解釋權。
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在從前的旅行中，我會在行前買一份巴黎的城市地圖，在台灣時就把旅行手冊上看到的景點標示在地圖中；並在旅程中逐一刪除，有時候還會用紅筆將散步走過的路徑畫上，以展示我對巴黎的熟稔程度。基本上，整張巴黎地圖我都畫滿了。
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▓ #google地圖的出現
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2005年，Google Map正式上線，一開始只是電腦版，同一年裡很快地推出手機版本，並且加入Google Earth的服務，直至今日，google的地圖是Google公司流量第二大的營運項目。Google Map運用了地理資訊系統（GIS），整合地表空間幾何特性以及地理屬性等兩種資訊之資料庫， GIS 中記錄的資料藉由適當的軟體解譯後可重現地表相關地形與地貌，使用者可以免費且自由地在地圖檔上標記並添加註記。這個地圖很快地成為旅行者的最佳找路工具，可以用微觀與巨觀的視野，審視空間樣態（廖酉鎮、陳均伊，2013）。
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相對於傳統紙本繪製，#地理資訊系統（Geographic Information System，GIS）的廣泛應用，省卻了實物儲存的難處，也使我們可以在同一空間的地圖上看到不同的主題的重叠和互動，我們更能按照我們的想法，在給定的地圖框架上任意標籤，製作對我們有意義的地圖（Lo, 2012）。
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Google不斷推出越來越豪華的地圖服務，像是「#交通資訊」、「#街景服務」、「#旅行規劃」，最近更加入虛擬實境的概念，將導航升級成「#AR導航」，透過 GPS 獲取用戶的位置，並使用街景資料產生「視覺定位系統」（Visual Positioning System，VPS），快速辨識周遭地標建築定位用戶位置，並在手機相機中以巨大的動畫箭頭結合街景，藉以更清楚地告知方向。這些方便的工具是積累在行動通訊技術、運算技術與人群使用習慣的大量應用與快速進步上，嶄新的地圖技術深刻地改變了旅行、旅人與城市的互動關係。
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▓ #人與機器結合下的旅行：地理媒介
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人與機器在移動技術空間中，被結合成一種人機複合體，或是Bruno Latour行動網絡理論中的「人—物」，這讓人的體驗更加複雜。你有沒有一種經驗，就是打開Google Map後，隨著指標轉動身體，試圖協調數位與真實的空間方向。或是，跟著導航行走，耳畔響起「向左轉」，就毫不猶豫地走向左方的街道。又或是，最一般的情況下，使用者會打開軟體，了解地理定位下自己與週邊資訊（店家、車站等）的關係。
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進入到隨身行動傳播科技時代，人與物結合下的移動與定位本身就是一種資訊，這些資訊詮釋了流動空間、網絡連結、移動過程的具體樣態。一方面，機器深刻地鑲嵌入人類的生活世界中，反過來說，人們亦透過機器產生全新、方便、延伸的特殊經驗。這種人機合一、日常鑲嵌的 #地理媒介（geomedia）（McQuire、潘霽，2019），在旅行實踐中更顯鮮明。
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在Web2.0時代，藉由地理媒介所構連起來的網絡式公共空間，展示了人類時空感知的嶄新轉變。透過行動傳播與數位化的技術，遊歷的地點本身不只是被媒介再現，而是，這些地點本身就是媒介，在程式運算的框架下，人與人、人與城市有了全新的關係：Google Map的使用與資料的積累，很大的程度上，人們利用社會實踐、消費行為與協商互動來定義旅行的地方。
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例如這次我們旅行到關東地區，特地前往宇都宮吃餃子。在行前我們藉由Google Map的即時資訊決定乘車的方式，查詢車站附近所有的餃子店以及他的評價、照片、菜單，用街景服務來定位自己如何到達要去的「餃天堂」。然後在這家算是有特色的餃子店鋪，我們竟然在餃子裡吃到了一根鋼刷鐵絲，店家也沒有很認真地看待。就默默地打開Google Map說明了當下的狀況，並給予較低的星級。
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▓ #自願式的地理資訊（volunteered geographic information）
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上述的情境是一種建構主義的場境，使用者們可能自知的情況下，#自願參與地理資訊的建構，這稱做自願式的地理資訊（VGI，volunteered geographic information）（Sieber and Haklay, 2015），Google Map的VGI使得人們更有機會參與城市意義的詮釋，在公共參與的意義上，Google Map也是一種社群媒體，它建築在遊客、居民、店家等大量用戶的傳播意向性上。在McQuire與潘霽（2019）的「地理媒介」評斷便提到中，媒介傳播技術、隨身行動和城市地理元素的深度融合，共同造就了「#成為公共」（becoming public）的體驗，打開城市生活的審美維度，同時推動了「成為公共」的過程。城市中的社會關係和權力關係，不再僅僅依據根植於城市空間結構的生活形態，而是更直接地被轉化為主動的「傳播」過程。
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從知識論的角度來看，Google Map有著三種資訊類型：自然的資訊、技術的資訊與文化的資訊。自然的資訊，如同人們所可以感受到的地形等；技術的資訊則如道路、水系的測量描述；而文化的資訊則指涉各種人類的行為，如駕駛、消費等。透過運算平台，當然也包含IG、FB上的「#社會標註」，像是打卡、分享美照、「#」，使用者、物、與城市風景大量交織成數位形式與真實形式共存的存在，並且在公共性的概念下交往互動。
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可是，我們還是可以想像與批判，一個反烏托邦正在進行。有時候我們不知道自己正是地理媒介的延伸，甚至不得不參與地理資訊的建立。當你想要運用導航系統時，其使用者本身正參與著車流量預測的演算過程。當我們行動時，我們也正經歷一種數據式的物化，個人與機器結合後，個人在時空中的所有作為都有可能面臨資本主義的收編，例如在Google Map上顯示個人化的位置性商業廣告。
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▓ #流動的社群與信任革命
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旅行者們對Google Map的使用，構成了一種流動與移動的社群，這個社群強調的並非穩定的社會記憶，他們更欣賞獲得片刻的超凡體驗，與享受如遊戲般的過程，在虛實間讓自己更能夠掌握旅行的地方。從Google Map的旅遊嚮導設計就可以發現，Google Map將每一位參與地理資料建構的人們都當作「專家」，這個構想在另一個旅行APP「#TripAdvisor」裡也非常鮮明。你可以在「TripAdvisor」裡分享更多評價、文章與圖片，分享你在移動時的超凡體驗，以獲得「#頂尖攝影師」、「#飯店達人」等等標章，以提高個人體驗的可信度。
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不過，有批評家認為，我們太容易把Google Map、Google Earth上的作為，理解為一種全景全知的圖像、透明的秩序，甚至是前面討論的參與和賦權的工具（Kingsbury & Jones, 2009）。閃耀著令人暈眩光茫的球體，反映了人類的戴奧尼索斯的妄想，我們狂亂地航行，歡天喜地地喧囂，我們全心全意、不加思索地信任它，卻低估了虛擬世界對真實世界的集體監控。
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▓ #回歸地方化?
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不過，站在創用的立場，我還是傾向對科技保持信任。信任研究者Bostman（2017）在《#信任革命》中談到，只有「信任」，人類才能在進程上有超越性的變革。當然，對Google Map的信任早在2010年以後就幾乎被廣大的使用者們接受了，雖然偶而還是會看到我父親打開地圖導航後，然後罵導航太笨，繼續走自己的路。但無疑得，Google Map扮演了旅行實踐的重要推動角色，它把商品、交通、約會與各種推薦搓合起來，讓旅行同時是個人的行動，也是集體的社群參與。也因為這些更加錯綜複雜的信任，旅人們才能獲得更多足以創新生活的服務。
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回到McQuire的地理媒介概念中，如果傳統大眾媒體帶給旅行者與地方的是一種想像的、再現的、去地方化的全球化幻覺。那麼這些隨身、隨地的地理媒介，像是Google Map，則在旅行者與地方之間形成更回歸地方化的關係，同時還包含了跨文化溝通的實現，透過這樣的地理媒介技術，更能提高人們對差異性與流動性的接受程度，還可以確保城市網絡中與他者共存的技能。
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#參考文獻:
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1. 林子廉（2009）。旅遊手冊如何影響遺產觀光客對於原住民石柱真實性知覺、旅遊動機及體驗。文化大學觀光系碩士論文。
2. Urry, J. (2002). The tourist gaze. Sage.
3. 廖酉鎮, & 陳均伊. (2013). 讓地圖活過來一 Google Earth 運用於地球科學教學設計之應用. 科學教育月刊.
4. LO, K. H. (2012). 論班雅明式史觀和空間觀: 並以領匯霸權地圖為例. Cultural Studies@ Lingnan 文化研究@ 嶺南, 32(1), 1.
5. Sieber, R. E., & Haklay, M. (2015). The epistemology (s) of volunteered geographic information: a critique. Geo: Geography and Environment, 2(2), 122-136.
6. McQuire, S., 潘霽（2019）。From Media City to Geomedia: Cross-disciplinary Insights into Information Society from a Pioneering Australian Scholar。資訊社會學研究，36。
7. Botsman, R. (2017). Who Can You Trust?: How Technology Brought Us Together–and Why It Could Drive Us Apart. Penguin UK.
8. Kingsbury, P., & Jones III, J. P. (2009). Walter Benjamin’s dionysian adventures on Google Earth. Geoforum, 40(4), 502-513.
大學學系網站的線上服務場景、品牌形象與學生選擇忠誠度之研究
為了解決免費資料庫軟體推薦 的問題，作者謝志平 這樣論述：
高中生的升學選擇，是關心大學教育發展的重要議題。本研究嘗試探討影響高中學生升學選擇的相關因素，特別是針對大學學系網站的線上服務場景、品牌形象與高中生選擇學系的忠誠度進行實證研究。本研究採量化研究方法，設計「大學學系網站線上服務場景測量量表」、「品牌形象量表」與「高中生選擇學系之選擇忠誠度量表」，作為研究問卷工具，以110學年度高三應屆畢業生為問卷發放對象，進行統計研究。研究資料通過SPSS統計軟體進行問卷分析，檢驗研究假設。本研究通過統計資料發現：1、大學學系網站所設計的線上服務場景的資訊提供程度與高中生所知覺的學系品牌形象具有正向相關性；2、高中生所感知的大學學系品牌形象，與學生選擇學系的
忠誠度具有正向相關性；3、大學學系網站所設計的線上服務場景的資訊提供程度，也與高中生的選擇學系忠誠度，具有正向相關性；4、品牌形象在解釋大學科系網站的線上服務場景的資訊提供程度與高中生學系選擇忠誠度間，具有調節變項的影響。最終，本研究的研究發現，可作為後續大學學系設計學系招生網站與擬定招生策略的參考。
多益口說與寫作大破解Ⅱ最新增訂版(免費加贈【知英雲】多功能學習APP)
為了解決免費資料庫軟體推薦 的問題，作者StephenBrowning 這樣論述：
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的各種題型，一一拆招，從基礎發音、組織答案、回應步驟，到重要的應試及解題訣竅，我們通通盡收一書不藏步！ 此外，增訂版獨家加贈【知英雲】多功能APP，把音檔全數雲端化，APP自帶多項優質的學習功能，無論你是菜鳥考生、進階高手、自學者、授課家教，亦或是有團體授課需求者，都可以不受空間、時間限制地運用內建的學習功能，隨時自我訓練，模擬臨場測驗，讓你的口說和寫作功底突飛猛進。 本書特色 ★「口說」與「寫作」測驗一本全包，可一次性準備，方便有效率。 ★一本收錄5組完整Speaking及Writing的逼真模擬試題，可讓讀者熟悉每種題目類型，亦適
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系國家之母語人士錄製，真實呈現多益測驗中多國口音入題的趨勢。 ★書中音檔全面升級，音檔雲端化，購書即加贈【知英雲】多功能學習APP，手機掃瞄即可聽題練習，音源穩定，不占手機空間，搭配多種學習模式，備考超放心。*增訂版獨家功能 ★隨書加贈《知英雲APP》，可在手機端連線下載全書音檔，擁有全方位學習功能如下： • 掃描書本內頁QR Code，可直接對應所在位置，聽見音檔。 • 能根據學習狀況設定不同循環播放模式，遇到想加強之處，還能標上星號作為重點複習音檔，重複播放。 • 有七種語速可供選擇，使用者可依程度調整適合自己的聽力播放速度。
• 提供背景播放，通勤、慢跑、開車都能隨時強化語感。 • 可預設自動關閉時間，只要睡前設定好，便能把握淺眠期的黃金學習時段。 • 本APP整合知英出版品之雲端音檔服務，可隨時隨地開始你的學習。 考生推薦 批踢踢網友︱vic80427 •用字和文法都非常實用，可以好好學起來應用在寫作當中。 •在口說第五部份提出解決方案的題型，有比較多不一樣的題目。例如給予建議題，聽說最近的考題趨勢都是給予建議題。 •在寫作第三部分要寫一篇作文，這部分規定要寫300字以上，我考試時有寫到400個字，分成四段：第一段
寫這個題目我支持或不支持，然後寫出其它人可能有不同意見的原因。第二、第三段就分別寫出兩個原因；第四段總結，大概就是把第二、第三段所講的原因換一個方式寫這樣。要注意的是同樣的單字盡量不要重複，也要多利用轉折語例如however、therefore等等，所以這部份要練習可能就是要多多加強單字了，一些片語和句型也可以多背，這一點可以好好利用知英文化的《多益口說&寫作大破解》，裡面的句型都很實用。
運用智能技術於消金授信資產分級暨違約預警領域之研究
為了解決免費資料庫軟體推薦 的問題，作者朱原德 這樣論述：
過往銀行在風險管理上多以專家經驗判斷為主，而羅吉斯回歸分析為現行普遍使用之評等技術。近十年來有關「資料採礦」領域之演算法已逐步應用於「風險管理、客戶分群、行銷推薦、股票預測、關聯分析」等領域上，再加上R、Python等免費程式的廣泛使用，對於過往學者僅使用SAS、SPSS、Eviews 、Matlab等付費套裝軟體而言實為一衝擊與挑戰。加上近幾年來，電腦運算速度不斷在提升，資料暨數據累積亦呈倍數增長，大數據分析技術與應用也更為普遍，人工智慧技術業已邁入多元發展領域與階段。本篇論文研究撰寫過程中，亦思考者在擁抱大數據的同時，也同時加入資料採礦分析的新思維，期許於銀行業務推展暨風險管理上或學術研
究領域上能激發新的發展與嶄獲！本人經過這幾年在林維垣教授指導研習期間共同發表了兩篇期刊論文。第一篇論文題目為「人工智慧技術於企業財務診斷」，係應用企業財務指標進行破產預測，軟體包含Eviews、SPSS、Matlab等。實證過程中除運用傳統羅吉斯回歸模型(Logistic Regression；Logit)進行統計分析外，另採用倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network；BPN)、廣義回歸類神經網路(Generalized Regression Neural Network；GRNN)、支持向量迴歸(Support Vector Regression；SV
R)與果蠅最佳化演算法(Fruit Fly Optimization Algorithm；FOA）等進行分析，其主要貢獻基於生物學的演算法，使用果蠅最佳化演算法結合GRNN和SVR進行模型內「參數調整」。在FOAGRNN (FOA+GRNN)模型中，加入FOA，其最終目的在於尋找最佳平滑參數(Spread)；另一FOASVR (FOA+SVR)模型係針對SVR中的兩個重要參數，使用FOA方法進行累代動態微調 。文中個人主要加強其理論與資料研究，使其能更精細地進行各種模型分析。同時探討GRNN於隨機搜尋績效，以Spread 與 RMSE(Root-Mean-Square Error)關係曲線圖呈
現，發現Spread和預測的 RMSE呈現正相關。第二篇題目為「運用智能技術分析資本市場投資策略」，係以美國兩支道瓊成分股為例。本篇論文提出了一種「強化式學習」來研究股票市場，使用資料採礦技術構建投資策略，並調整不同參數進行準確率比較分析。研究中我們編寫自動化R程式，建構多個技術指標，利用淺層機器學習方法以隨機森林演算法(RF)進行篩選重要特徵，另使用支持向量機(SVM)分類方法建構投資策略。相關程式包含各項參數與策略的調整等，研究中發現前人在資料程式設定上有些錯誤。實證過程中係針對六個項目進行分析，包含不同股票、買賣策略、精確度計算、財務指標、交易成本、觀察天數等。經實證研究顯示經由「調整模
型參數」確實可以提升「預測精準度」。以上已發表之兩篇論文均運用相關「智能技術」進行「企業授信與資本市場」領域之研究與應用，其目的在展現智能技術領域之多元性。有了「企業授信」及「資本市場」研究，尚欠缺「消金授信」領域之研究，因此本篇論文即在補足這最後一片拼圖。實證中以S銀行為例進行「消金授信」領域之研究，分析過程中運用R軟體進行撰寫程式，同時使用羅吉斯回歸、線性回歸、多元羅吉斯、決策樹、支持向量機(SVM)與類神經網路(ANN)等演算法分析。在「資產分級與違約預警」上採用準確率、衡量指標等進行模型比較、檢定分析與績效評估，期許對於風險評估技術暨演算法之提升與模型精進給予些許貢獻。研究宗旨係以補充
羅吉斯回歸分析技術為目標，並提升風險管理技術思維為理念，期許對現行授信政策、營運策略、風險管理與監控提供適切的建議與修正。本研究採用自動化程式設計，實證研究分析已建置之模型與流程基礎下，未來可提供S銀行在結合資料庫與各種演算法運用上有所助益，無需依賴遠端主機，亦可直接於終端電腦上進行邊緣運算。研究之理念與目標係往AI智慧化、機器人自動化與物聯網 (Internet of Things；IoT)等方向邁進，這也是今日工業4.0的主流。研究最終透過 「六種演算法」、「十個模型」與「六組隨機取樣」，經實證回測六組分析樣本後結果發現：(1)「平均準確率」以支持向量機(C=40)達七成五為最高，而以主成
分分析的三成三為最低。(2)「最大準確率」以支持向量機(C=10)達八成九為最高，而主成分分析的四成九為最低。(3)「衡量指標」以支持向量機(C=2)表現較佳。(4)ROC/AUC值不論是樣本數組合或是ANN模型組合均以採用「Low」vs「Mid+High」之合併組合所呈現AUC值較佳。(5)模型檢定結果顯示支持向量機(C=40)與多元羅吉斯有「顯著」差異，另與線性模型(LM)、類神經網路、線性區別分析(LDA)、決策樹(DT)、主成分分析(PCA)間均具有「非常顯著」差異，SVM相較其他模型其績效數據中亦呈現出較佳準確率。