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華為應用程式商店中國的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
華為應用程式商店中國的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦田中道昭（TanakaMichiaki）寫的 圖解GAFA科技4大巨頭： 2小時弄懂Google、Apple、Facebook、Amazon的獲利模式 和王賀劉鵬錢乾的 機器學習算法競賽實戰都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自新樂園 和人民郵電所出版 。
國立臺北科技大學 智慧財產權研究所 江雅綺所指導 陳嘉容的 物聯網產業之數據保護與管理責任 （2021），提出華為應用程式商店中國關鍵因素是什麼，來自於大數據、物聯網、數據隱私、個人資料保護法、一般資料保護規則、加州消費者隱私法、數據治理、數據管理。
而第二篇論文國立澎湖科技大學 觀光休閒系碩士班 吳建宏所指導 蘇筱婷的 特殊地景資源對澎湖觀光的影響 （2020），提出因為有 特殊地景資源、地理位置優越、體驗滿意度、再遊意願、澎湖的重點而找出了 華為應用程式商店中國的解答。
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圖解GAFA科技4大巨頭： 2小時弄懂Google、Apple、Facebook、Amazon的獲利模式
為了解決華為應用程式商店中國 的問題，作者田中道昭（TanakaMichiaki） 這樣論述：
★超圖解×2小時×簡單易懂 ★掌握世界最強的科技巨頭如何運作！ ☑無人商店、訂閱服務、新數位生活……，GAFA如何從我們的口袋賺錢？ ☑自動駕駛／太空產業／金融科技／智慧城市／人工智慧／環境運算⋯⋯，原來GAFA對我們的生活影響這麼多！ ☑解析錢往哪裡走，下一個投資方向，未來的新趨勢 ▊什麼是GAFA？ 稱霸全球的美國4大科技巨頭，總市值合計超過日本股市，影響力還持續增加中。 搜尋引擎的霸主：Google， 引發iPhone革命：Apple， 全球最大「連結網」：Facebook， 最會賣的電商之王：Amazon， ▊超入門，
解析4大科技巨頭強大的祕密！ 充實你的基本商業知識，掌握錢流、趨勢走向 Google：我們在搜尋列中吐露自己，透過Google play上的Apps完成生活大小事，上YouTube聽音樂、看影片，利用Google雲端工作。 Apple：iPhone、iPod、iPad、Mac……和生活緊密結合，Apple Watch還開始幫果粉管理健康，所建構的生態系，培養出死忠果粉，每次出新產品都大賣！ Facebook：坐擁27億用戶的社交平台，世界上最強大的人與人連結的平台，串連的不只是資訊，還有強大商機。 Amazon：貝佐斯真的很會賣！從賣書起家的電商，到高收益的
AWS雲端事業；利用大數據和人工智慧，讓我們可以上網買，也能去無人商店消費。現在還要上太空！ 第一本用圖解、好懂的文字，一次整理世界上最強大的4家科技公司， 全面解析他們的商業運作模式。 只要這一本，你就能知道原來他們是用哪種方式賺我們的錢， 還有，他們打算進軍哪一個領域，主導世界的錢往哪裡走， 我們也能因此洞悉商機及投資的方向。 本書特色 ★簡單易懂、超豐富漫畫圖解 ★2小時一次弄懂GAFA，重點總整理 ★完整整理GAFA相關資料，超實用工具書 好評推薦 JC財經觀點創辦人 Jenny 早安財經文化發行人 沈雲驄
華為應用程式商店中國進入發燒排行的影片
香港今日社論2020年08月07日(100蚊獅子頭)
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明報社評
近日，先後有兩名印傭確診感染新冠肺炎，當局追查，發現她們留港待聘期間，最少在4間外傭宿舍逗留過，兩人分別曾與約50名外傭同住。外傭宿舍環境擠迫，這兩個確診個案折射「宿舍」是防疫漏洞，當局必須盡快堵塞，確保滯港外傭健康，避免外傭爆疫而影響本港對整體疫情的控制。數月前，新加坡抗疫原本勢頭良好，但是疏忽了外勞感染，一度釀成危機，本港須引以為鑑，勿重蹈星洲覆轍。外傭宿舍由中介提供，是待聘外傭暫時留宿處所，原本離職外傭只能留港14天，惟印尼及菲律賓疫情嚴峻，她們未能按原規定及時返國，當局容許她們在港待聘，疫情數月下來，這類外傭由留港數日，現在動輒滯留以月計。業內人士說現在約有三四百個外傭宿舍，容納了約6000人留港待聘。
蘋果頭條
內地來港的專家批評，亞博治療設施的醫護以較簡易的深喉唾液檢測武漢肺炎是「太粗糙」，應改用較繁複、醫護須穿全套保護衣的咽喉拭子採樣；連日來又與本港化驗業代表唱雙簧，指本港若要擴大檢測規模，應棄用深喉唾液樣本，改為收集咽喉拭子。民政事務總署隨即宣佈，周五（7日）擴大社區檢測範圍至黃大仙、觀塘、屯門、油尖旺4區46幢樓宇，涉及8.6萬居民；重災區慈雲山慈愛苑5幢樓，居民要自行用棒「撩喉嚨」採樣。區議員質疑政府無充份理由就盲從內地「旨意」，「以後香港醫療制度仲有冇自主？」民政署回覆《蘋果》查詢時承認，社區檢測計劃一直採用了深喉唾液採様方式，但在擴大檢測計劃時，署方「認為可以嘗試採用咽喉拭子的採樣方式」，從中檢視採樣的方法對整體檢測流程、時間和人力資源需求的效果，總結不同採樣方式的成效和經驗。署方拒答有否諮詢本港專家意見。
東方正論
花無百日紅。港鐵昨日公布業績，今年上半年按年盈轉虧，蝕逾三億元，為上市至今首次見紅。曾經首屈一指的香港品牌風光不再，受疫情衝擊還是其次，服務質素每況愈下、大小事故不絕如縷、管理質素良莠不齊才是主因。更須指出，高鐵停駛逾半年，港府須按機制用公帑填氹，意味全民都要為港鐵埋單。無可否認，在新冠肺炎疫情肆虐下，口岸交通幾近中斷，禁聚令使市民減少外出，僱員多在家工作，學生亦停課抗疫，直接影響港鐵乘客量及收入，今年上半年總乘客量較去年同期大跌逾三成八，包括本地鐵路客量下跌逾三成三，高鐵香港段客量插水暴跌近九成。
星島社論
第三波疫情久久未能平復，港府為四個高危群組進行逾十萬檢測中，截至昨天零晨共發現有二十四個確診個案，感染率逾百分之零點零二，據悉，港府內部以此推算，估計社區有逾千隱性患者。為追蹤社區患者，政府昨午宣布擴大檢測計畫至黃大仙、屯門及油尖旺，涉及十條屋邨或屋苑，包括已錄得多達二十五宗確診個案的居屋慈愛苑一、二期，以及私樓創德樓、中原樓，計畫為合共八萬六千名居民進行檢測，而當局晚上再宣布為入住職業介紹所住宿設施外傭提供免費檢測。有專家指出，本港陽性比率未必如高風險群組般高，但認為現時確診個案中有四成為源頭不明個案，亦代表「病毒已深入社區」，故政府應加強針對高危地區及群組的檢測。
經濟社評
美國頻頻出「陰招」，最新又宣布擴大「淨網」計劃，全方位封殺中國科網企，並擺出一副不惜與華全面脫鈎的姿態。惟脫鈎過程陣痛，固然會損害中港科企發展，但中國有龐大內需市場撑住，加上積極發展國內大循環，再透過一帶一路助推，可望緩減衝擊；但美國卻因失去全球化好處，令企業和消費者都成受害人。美國淨網計劃原先只針對華為，但聲稱為確保網絡完全不受中方影響，國務卿蓬佩奧宣布擴大淨網範圍，點名針對中資網絡營運商、Apps商店、應用程式、雲端服務和互聯網電纜5個範疇，準備終止跟這些企業合作，並呼籲盟友加入封殺中國科網企。這是華府繼封殺華為5G和迫TikTok賣盤後，又一次針對中國科網企行動，由網絡硬件到應用程式，務求全面封殺中國科網企發展，已完全漠視美企與中國商業有千絲萬縷關係，將中美角力提升至意識形態之爭，出現「逢中必反」，打壓手段可謂橫蠻無理，就算完全破壞自由市場規則也在所不惜。
物聯網產業之數據保護與管理責任
為了解決華為應用程式商店中國 的問題，作者陳嘉容 這樣論述：
物聯網產業暨其應用的蓬勃發展，讓物聯網數位安全的問題逐漸浮現。本文以應用實例探討物聯網產業衍生之數據權利與利用，暨其產生爭議之不當保護案例。而自數據識別與數據保護責任出發，數據客體之掌控可能跨層次地存在於產業生態圈中同一企業中，企業試圖將其營業效益最大化的同時，對數據保護的影響力道與侵害可能性也將擴大；反之，對生態圈促進保護責任的影響效益也越高。本文以物聯網產業所觸及之數據可能包含機械設備生成之使用數據、用戶個人資料，以及異業合作之營運資訊，藉由美國、歐盟及我國關於數據保護及物聯網相關法規作探討數據保護與數據管理責任，尤其在數據隱私上，論及政府塑造之監管機制易因缺乏全球之互操作性，各個國家或
區域皆可能個別發展自己的法律和監管框架，加劇了發展中產業監管複雜性。物聯網服務供應商面臨的重要挑戰是，對應隱私和數據保護的法律正在蓬勃發展，尚未有一致的價值取捨，也無法全面涵蓋新型態之利用情境，法律的制定有時候還可能標準不一。在數據保護責任落實上，若未使企業經營者認知並整合至企業責任深化的管理，將顯有未盡之處，復以數據資安維護責任將企業數據治理，區分為法遵與內控應變管理、顧客管理，以及生態圈管理責任，使作為相較於政府單位推動公共政策，參考國際性產業指引，由反應更為敏捷的物聯網企業著手落實數據保護與管理責任。
機器學習算法競賽實戰
為了解決華為應用程式商店中國 的問題，作者王賀劉鵬錢乾 這樣論述：
本書是算法競賽領域一本系統介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結合多個方向和案例詳細闡述了競賽中的上分思路和技巧。 全書分為五部分：第一部分以算法競賽的通用流程為主，介紹競賽中各個部分的核心內容和具體工作；第二部分介紹了使用者畫像相關的問題；第三部分以時間序列預測問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，然後分析天池平臺的全球城市計算AI 挑戰賽和Kaggle平臺的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting；第四部分主要介紹計算廣告的核心技術和業務，包括廣告召回、廣告排序和廣告競價，其中兩個實戰案例是2018騰訊廣告算法大
賽——相似人群拓展和Kaggle平臺的TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge；第五部分基於自然語言處理相關的內容進行講解，其中實戰案例是Kaggle 平臺上的經典競賽Quora Question Pairs。 本書適合從事機器學習、數據挖掘和人工智能相關算法崗位的人閱讀。 王賀（魚遇雨欲語與餘） 畢業于武漢大學電腦學院，碩士學位，研究方向為圖資料採擷，現任職於小米商業演算法部，從事應用商店廣告推薦的研究和開發。是2019年和2020年騰訊廣告演算法大賽的冠軍，從2018年至2020年多次參加國內外演算法競賽，共獲得五
次冠軍和五次亞軍。 劉鵬 2016年本科畢業于武漢大學數學基地班，保研至中國科學技術大學自動化系，碩士期間研究方向為複雜網路與機器學習，2018年起多次獲得機器學習相關競賽獎項，2019年至今就職于華為技術有限公司，任演算法工程師。 錢乾 本科就讀於美國佐治亞理工大學，研究方向包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，現就職于數程科技，工作方向為物流領域的智慧演算法應用，任大資料技術負責人。 第 1 章 初見競賽 1 1．1 競賽平臺 2 1．1．1 Kaggle 2 1．1．2 天池 6 1．1．3 DF 7 1．1．4 DC 7 1．1．5 Kesci 7 1．1．6
JDATA 8 1．1．7 企業網站 8 1．2 競賽流程 8 1．2．1 問題建模 8 1．2．2 資料探索 9 1．2．3 特徵工程 9 1．2．4 模型訓練 9 1．2．5 模型融合 10 1．3 競賽類型 10 1．3．1 資料類型 10 1．3．2 任務類型 11 1．3．3 應用場景 11 1．4 思考練習 11 第 2 章 問題建模 12 2．1 賽題理解 12 2．1．1 業務背景 12 2．1．2 資料理解 14 2．1．3 評價指標 14 2．2 樣本選擇 20 2．2．1 主要原因 20 2．2．2 準確方法 22 2．2．3 應用場景 23 2．3 線下評估策略 2
4 2．3．1 強時序性問題 24 2．3．2 弱時序性問題 24 2．4 實戰案例 25 2．4．1 賽題理解 26 2．4．2 線下驗證 27 2．5 思考練習 28 第 3 章 資料探索 29 3．1 數據初探 29 3．1．1 分析思路 29 3．1．2 分析方法 30 3．1．3 明確目的 30 3．2 變數分析 32 3．2．1 單變數分析 33 3．2．2 多變數分析 37 3．3 模型分析 39 3．3．1 學習曲線 39 3．3．2 特徵重要性分析 40 3．3．3 誤差分析 41 3．4 思考練習 42 第 4 章 特徵工程 43 4．1 數據預處理 43 4．1．1
缺失值處理 44 4．1．2 異常值處理 45 4．1．3 優化記憶體 46 4．2 特徵變換 47 4．2．1 連續變數無量綱化 47 4．2．2 連續變數資料變換 48 4．2．3 類別特徵轉換 50 4．2．4 不規則特徵變換 50 4．3 特徵提取 51 4．3．1 類別相關的統計特徵 51 4．3．2 數值相關的統計特徵 53 4．3．3 時間特徵 53 4．3．4 多值特徵 54 4．3．5 小結 55 4．4 特徵選擇 55 4．4．1 特徵關聯性分析 55 4．4．2 特徵重要性分析 57 4．4．3 封裝方法 57 4．4．4 小結 58 4．5 實戰案例 59 4．5．1
數據預處理 59 4．5．2 特徵提取 60 4．5．3 特徵選擇 61 4．6 練習 62 第 5 章 模型選擇 63 5．1 線性模型 63 5．1．1 Lasso 回歸 63 5．1．2 Ridge 回歸 64 5．2 樹模型 64 5．2．1 隨機森林 65 5．2．2 梯度提升樹 66 5．2．3 XGBoost 67 5．2．4 LightGBM 68 5．2．5 CatBoost 69 5．2．6 模型深入對比 70 5．3 神經網路 73 5．3．1 多層感知機 74 5．3．2 卷積神經網路 75 5．3．3 迴圈神經網路 77 5．4 實戰案例 79 5．5 練習 80
第 6 章 模型融合 81 6．1 構建多樣性 81 6．1．1 特徵多樣性 81 6．1．2 樣本多樣性 82 6．1．3 模型多樣性 82 6．2 訓練過程融合 83 6．2．1 Bagging 83 6．2．2 Boosting 83 6．3 訓練結果融合 84 6．3．1 加權法 84 6．3．2 Stacking 融合 86 6．3．3 Blending 融合 87 6．4 實戰案例 88 6．5 練習 90 第 7 章 用戶畫像 91 7．1 什麼是用戶畫像 92 7．2 標籤系統 92 7．2．1 標籤分類方式 92 7．2．2 多管道獲取標籤 93 7．2．3 標籤體系框
架 94 7．3 使用者畫像資料特徵 95 7．3．1 常見的資料形式 95 7．3．2 文本挖掘演算法 97 7．3．3 神奇的嵌入表示 98 7．3．4 相似度計算方法 101 7．4 用戶畫像的應用 103 7．4．1 用戶分析 103 7．4．2 精准行銷 104 7．4．3 風控領域 105 7．5 思考練習 106 第 8 章 實戰案例：Elo Merchant Category Recommendation（Kaggle） 107 8．1 賽題理解 107 8．1．1 賽題背景 107 8．1．2 賽題數據 108 8．1．3 賽題任務 108 8．1．4 評價指標 109
8．1．5 賽題FAQ 109 8．2 探索性分析 109 8．2．1 欄位類別含義 110 8．2．2 欄位取值狀況 111 8．2．3 資料分佈差異 112 8．2．4 表格關聯關係 115 8．2．5 數據預處理 115 8．3 特徵工程 116 8．3．1 通用特徵 116 8．3．2 業務特徵 117 8．3．3 文本特徵 118 8．3．4 特徵選擇 119 8．4 模型訓練 119 8．4．1 隨機森林 119 8．4．2 LightGBM 121 8．4．3 XGBoost 124 8．5 模型融合 127 8．5．1 加權融合 127 8．5．2 Stacking 融合 1
27 8．6 高效提分 128 8．6．1 特徵優化 128 8．6．2 融合技巧 130 8．7 賽題總結 134 8．7．1 更多方案 134 8．7．2 知識點梳理 135 8．7．3 延伸學習 135 第 9 章 時間序列分析 138 9．1 介紹時間序列分析 138 9．1．1 簡單定義 138 9．1．2 常見問題 139 9．1．3 交叉驗證 140 9．1．4 基本規則方法 141 9．2 時間序列模式 142 9．2．1 趨勢性 142 9．2．2 週期性 143 9．2．3 相關性 144 9．2．4 隨機性 144 9．3 特徵提取方式 144 9．3．1 歷史平移 1
45 9．3．2 窗口統計 145 9．3．3 序列熵特徵 145 9．3．4 其他特徵 146 9．4 模型的多樣性 146 9．4．1 傳統的時序模型 147 9．4．2 樹模型 147 9．4．3 深度學習模型 148 9．5 練習 150 第 10 章 實戰案例：全球城市計算AI挑戰賽 151 10．1 賽題理解 151 10．1．1 背景介紹 152 10．1．2 賽題數據 152 10．1．3 評價指標 153 10．1．4 賽題FAQ 153 10．1．5 baseline 方案 153 10．2 探索性資料分析 157 10．2．1 數據初探 157 10．2．2 模式分析
159 10．3 特徵工程 162 10．3．1 數據預處理 162 10．3．2 強相關性特徵 163 10．3．3 趨勢性特徵 165 10．3．4 網站相關特徵 165 10．3．5 特徵強化 166 10．4 模型選擇 166 10．4．1 LightGBM 模型 167 10．4．2 時序模型 168 10．5 強化學習 170 10．5．1 時序stacking 170 10．5．2 Top 方案解析 171 10．5．3 相關賽題推薦 172 第 11 章 實戰案例-Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting 174 11．1
賽題理解 174 11．1．1 背景介紹 174 11．1．2 賽題數據 175 11．1．3 評價指標 175 11．1．4 賽題FAQ 176 11．1．5 baseline 方案 176 11．2 探索性資料分析 181 11．2．1 數據初探 181 11．2．2 單變數分析 184 11．2．3 多變數分析 188 11．3 特徵工程 190 11．3．1 歷史平移特徵 191 11．3．2 視窗統計特徵 192 11．3．3 構造細微性多樣性 193 11．3．4 高效特徵選擇 194 11．4 模型選擇 195 11．4．1 LightGBM 模型 196 11．4．2 LST
M 模型 196 11．4．3 Wavenet 模型 198 11．4．4 模型融合 199 11．5 賽題總結 200 11．5．1 更多方案 200 11．5．2 知識點梳理 201 11．5．2 延伸學習 202 第 12 章 計算廣告 204 12．1 什麼是計算廣告 204 12．1．1 主要問題 205 12．1．2 計算廣告系統架構 205 12．2 廣告類型 207 12．2．1 合約廣告 207 12．2．2 競價廣告 207 12．2．3 程式化交易廣告 208 12．3 廣告召回 208 12．3．1 廣告召回模組 208 12．3．2 DSSM 語義召回 210 12
．4 廣告排序 211 12．4．1 點擊率預估 211 12．4．2 特徵處理 212 12．4．3 常見模型 214 12．5 廣告競價 219 12．6 小結 221 12．7 思考練習 221 第 13 章 實戰案例：2018 騰訊廣告演算法大賽——相似人群拓展 222 13．1 賽題理解 222 13．1．1 賽題背景 223 13．1．2 賽題數據 224 13．1．3 賽題任務 226 13．1．4 評價指標 226 13．1．5 賽題FAQ 227 13．2 探索性資料分析 227 13．2．1 競賽的公開資料集 227 13．2．2 訓練集與測試集 227 13．2．3 廣
告屬性 229 13．2．4 使用者資訊 229 13．2．5 資料集特徵拼接 230 13．2．6 基本建模思路 232 13．3 特徵工程 232 13．3．1 經典特徵 232 13．3．2 業務特徵 234 13．3．3 文本特徵 235 13．3．4 特徵降維 237 13．3．5 特徵存儲 238 13．4 模型訓練 238 13．4．1 LightGBM 238 13．4．2 CatBoost 238 13．4．3 XGBoost 239 13．5 模型融合 239 13．5．1 加權融合 239 13．5．2 Stacking 融合 239 13．6 賽題總結 240 13．
6．1 更多方案 240 13．6．2 知識點梳理 241 13．6．3 延伸學習 241 第 14 章 實戰案例-TalkingData AdTracking Fraud DetectionChallenge 243 14．1 賽題理解 243 14．1．1 背景介紹 243 14．1．2 賽題數據 244 14．1．3 評價指標 244 14．1．4 賽題FAQ 244 14．1．5 baseline 方案 245 14．2 探索性資料分析 247 14．2．1 數據初探 247 14．2．2 單變數分析 249 14．2．3 多變數分析 254 14．2．4 資料分佈 255 14．3
特徵工程 256 14．3．1 統計特徵 256 14．3．2 時間差特徵 257 14．3．3 排序特徵 258 14．3．4 目標編碼特徵 258 14．4 模型選擇 259 14．4．1 LR 模型 259 14．4．2 CatBoost 模型 259 14．4．3 LightGBM 模型 260 14．4．4 DeepFM 模型 261 14．5 賽題總結 264 14．5．1 更多方案 264 14．5．2 知識點梳理 265 14．5．3 延伸學習 266 第 15 章 自然語言處理 268 15．1 自然語言處理的發展歷程 268 15．2 自然語言處理的常見場景 269 1
5．2．1 分類、回歸任務 269 15．2．2 資訊檢索、文本匹配等任務 269 15．2．3 序列對序列、序列標注 269 15．2．4 機器閱讀 270 15．3 自然語言處理的常見技術 270 15．3．1 基於詞袋模型、TF-IDF．的特徵提取 270 15．3．2 N-Gram 模型 271 15．3．3 詞嵌入模型 271 15．3．5 上下文相關預訓練模型 272 15．3．6 常用的深度學習模型結構 274 15．4 練習 276 第 16 章 實戰案例：Quora QuestionPairs 277 16．1 賽題理解 277 16．1．1 賽題背景 277 16．1．2
賽題數據 278 16．1．3 賽題任務 278 16．1．4 評價指標 278 16．1．5 賽題FAQ 278 16．2 探索性資料分析 279 16．2．1 欄位類別含義 279 16．2．2 資料集基本量 279 16．2．3 文本的分佈 280 16．2．4 詞的數量與詞雲分析 282 16．2．5 基於傳統手段的文本資料預處理 284 16．2．6 基於深度學習模型的文本資料預處理 284 16．3 特徵工程 285 16．3．1 通用文本特徵 285 16．3．2 相似度特徵 287 16．3．3 詞向量的進一步應用——獨有詞匹配 290 16．3．4 詞向量的進一步應用——詞
與詞的兩兩匹配 290 16．3．5 其他相似度計算方式 291 16．4 機器學習模型和模型的訓練 291 16．4．1 TextCNN 模型 291 16．4．2 TextLSTM 模型 292 16．4．3 TextLSTM with Attention 模型 293 16．4．4 Self-Attention 層 295 16．4．5 Transformer 和BERT 類模型 296 16．4．6 基於 representation 和基於 interaction 的深度學習模型的差異 298 16．4．7 一種特殊的基於 interaction 的深度學習模型 303 16．4．8
深度學習文本資料的翻譯增強 303 16．4．9 深度學習文本資料的預處理 304 16．4．10 BERT 模型的訓練 306 16．5 模型融合 310 16．6 賽題總結 310 16．6．1 更多方案 310 16．6．2 知識點梳理 310 16．6．3 延伸學習 311
特殊地景資源對澎湖觀光的影響
為了解決華為應用程式商店中國 的問題，作者蘇筱婷 這樣論述：
本研究旨在探討澎湖特殊地景的參與者對於特殊地景資源、地理位置優越與體驗滿意度及再遊意願之關係。本研究工具採用封閉式問卷，經由文獻收集以製作而成。問卷共分成特殊地景資源、地理位置優越、體驗滿意度以及再遊意願等4個變項。研究地點為澎湖縣群島，研究對象為活動參與者。問卷發放方式係利用參與澎湖特殊地景現場活動執行問卷調查。採便利性取樣，總計發放600份問卷，有效回收數為523份，有效回收率90%。以描述性統計、項目分析、信度分析、單因子變異數分析及結構方程模式等統計方式進行資料分析。本研究結果發現：1.樣本基本資料對各構面有顯著差異；2.參與者的特殊地景資源對地理位置優越有正向影響；3.參與
者的特殊地景資源對體驗滿意度有正向影響；4.參與者的地理位置優越性對再遊意願有正向的影響；5.參與者的體驗滿意度對再遊意願度有正向的影響；6.參與者的地理位置優越性對體驗滿意度有正向的影響；7.體驗滿意度對於地理位置優越與再遊意願具有中介效果。顯示澎湖特殊地景活動參與者，覺得「澎湖特殊地景資源」具有吸引力以及有助提升澎湖觀光產業，澎湖特殊地景資源是地方重要觀光資源，帶領地方經濟，將能提供相關產業與增強當地居民對景觀情感連結。