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2022金融科技知識焦點速成+模擬試題演練：211個關鍵焦點統整/專業職(二)內勤)

為了解決資料儲存方式的問題，作者程凱弘 這樣論述：

　　◎211個關鍵焦點整理，傳授必考命題內容  　　◎重要名詞速記搭配牛刀小試，強化研習效果  　　◎20回模擬試題+最新試題，高分必備演練    　　本書共分為三大部分。第一部分「焦點速成」依考試公告內容分為15 章，各章內文特色有三：一是有關金融科技知識的本文內容，用在介紹該章必考命題內容之知識傳授；二為「重要名詞速記」，旨在將與該章有關金融科技知識相關領域的專業名詞加以解說，使你更能深入理解課文相關內容，減少填鴨式的死背；第三則是「牛刀小試」，旨在即學即測，強化各位研習效果。第二部分「模擬試題演練」為本書專有特色，共計20回；每回各有25題，20回合計共有500題；最棒的是這500題

中，沒有一題是重複的。各位用心讀完第一部分後，如能三不五時踏實地自我演練這20回，相信「金融科技知識」這個考科，必可攻取高分。第三部分是「近年試題與解析」，收錄最新中華郵政的考題，並逐題附 上詳盡的解析，讓你不僅能有藉由實戰經驗來掌握考題方向，更可以藉 由解析來了解自己不夠熟悉的地方，能夠及時的再考前釐清概念，對考試拿分很有幫助！    　　金融機構經營轉型‧迫在眉睫不容怠忽  　　數位科技的浪潮席捲了全球金融市場，區塊鏈、網路化、行動化的發展趨勢，將對我國金融機構之經營環境產生重大的影響，即使是交通部所屬兼辦郵務、儲匯及壽險的中華郵政公司亦不例外。金融科技是一種破壞式創新，除了金融本身必須未

雨綢繆進行調整體質外，對於人才的培訓和教育訓練都需要更多的投入，在金融科技應用上加 速提升，如此才能提高經營效率與競爭實力，並提供給民眾更便捷優化的金融創新服務。    　　提綱挈領切入各類主題‧緊扣命題趨勢攻取高分  　　由於金融科技知識係以資訊科技為根本，應用在金融領域方面。今中華郵政公司「職階人員筆試應試科目（核定本）」中將→營運職《郵政三法》、專業職(一)《郵政三法概要》、專業職(二)內勤《郵政三法大意》，皆從過往只考《郵政法》《郵政儲金匯兌法》及《簡易人壽保險法》條文內容，修正為三者皆加考《金融科技知識／單選題，占50%》，考試分數比重相當高，故已成為第1試能否錄取的關鍵之鑰。 由於

大部分考生熟讀郵政三法並不難，但要入門《金融科技知識》都有相 當難度，如要順利過關斬將，更顯得困難重重。本書之編寫就是要協助考生，能以最快速且易懂的方式登入金融科技堂奧，進而獲取高分，順利進入第2試。 今編者將金融研訓院過往《金融科技力知識》所有歷屆證照考試的試題，依測驗科目的章節順序分門別類，加以分析、歸納、統整；再參考專家、學者有關金融科技知識領域的論文、著作，兩者內容融為一體編寫本書， 自忖應可協助考生得心應手，順利通過考試。    　　＊＊＊＊    　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服

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資料儲存方式進入發燒排行的影片

乳癌病變醫囑結構化探討

為了解決資料儲存方式的問題，作者張弘昌 這樣論述：

病歷為醫事人員在醫療機構中執行診斷、檢查、檢驗、治療等業務時，記錄病患病程變化的紀錄，同時也提供醫事人員在日後追蹤、診療病患的依據；病歷紀錄的主要格式為文字，依內容撰寫方式又可區分敘述式(Narrative)、問題導向式病歷紀錄(Problem-Orient Medical Record, POMR)與SOAP(subjective data 主觀描述, objective data 客觀描述, assessment 評估, plan 治療計畫)紀錄方式等三大類；因文字病歷屬於非結構化的資料儲存方式，故在日後，文字病歷在閱讀上遠比圖、表、影像要更花費時間；為配合法規政令、檢索或研究、教學用，

有必要從非結構化的文字病歷中萃取所需的特徵，進行結構化，以利後續分析。 機器學習能進行分類、預測、分群、或是作出最佳決策；文字探勘能在自由文本中萃取出特徵值。在本研究的乳癌醫囑中，含有多項的特徵，其特徵值又包含數值及陰性/陽性，無法單獨以機器學習或文字探勘完成特徵萃取的目的，故本研究以自然語言處理搭配正規表示式，由非結構化的乳癌醫囑中萃取特定專有名詞，如：臨床TNM、病理TNM及雌激素受體 (Estrogen Receptor, ER)、黃體酮受體(Progesterone Receptor, PR)、人類上皮因子接受體第2蛋白(Human Epidermal Growth Factor Re

ceptor-2, Her2/neu)等多項特徵值。在未設計排除條件及未進行任何前處理的狀況下，從600份的出院病摘中進行特徵值萃取，在臨床TNM、病理TNM及雌激素受體、黃體酮受體、人類上皮因子接受體第2蛋白則分別有96.3%、61.1%、96.3%、96.1%、76.2%的正確率。預期未來能夠精進病理TNM與Her2/neu此兩項的特徵值萃取的正確率，同時也要嘗試萃取像淋巴的感染數或腫瘤大小等特徵值。

跟阿志哥學Python(第六版)(附範例光碟)

為了解決資料儲存方式的問題，作者蔡明志 這樣論述：

　　本書以兩人交談的方式，讓讀者從本書主角－－阿志哥和苡凡妹－－兩人輕鬆的對話中，引發對Python程式設計的興趣。本書亦將初學者在撰寫程式時容易出錯的地方彰顯出來，讓讀者深刻地烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。另外，為了讓讀者了解每一章的主題，在各章章首置入饒富趣味的圖片，點出該章的學習目標，為學習Python程式設計增添了樂趣。 　　本書擁有豐富的範例程式和說明，幫助讀者在學習的過程中達到事半功倍之效。最重要的，程式編寫完成後，必須除錯，所以在每一章的上機實習題目中，作者精心設計一些容易出錯的題目作為練習，久而久之，編寫程式的技巧會愈發純熟。 本書特色 　　1

.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。 　　2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。 　　3.以豐富的範例和解說，讓學習者可達到事半功倍的效果。 　　4.每一章附有上機的實習題目，讓學習者測試對本章的了解程度。  

基於區塊鏈技術之線上評論系統研究-以企業評論為例

為了解決資料儲存方式的問題，作者謝育哲 這樣論述：

隨著網路的普及，先上網搜尋線上評論，再做出決策已經是多數人的習慣，而 現有的線上評論服務多為匿名以致於可信度低，加上評論資料大多集中儲存於數 個資料庫，也都在管理員的掌控之中，存在硬體設備故障與人為刪除的風險。面對 以上問題，本研究以區塊鏈技術為基礎提出一種運用於企業之間的新型線上評論 系統，並透過徵詢專家的意見探討在未來發展的可能性。本系統利用區塊鏈分散式 儲存與可追溯來源的特性，完整將評論資料保存且沒有單位能進行修改與刪除，同 時達到對評論者的保護，搭配以太坊可開發智能合約的優勢，設計出一套對應評論 的代幣機制，最後透過比對公司統一編號解決了匿名的問題。藉由與 7 位專家的 深度訪談得知

，利用區塊鏈儲存資料與標記來源的方式，可以提升評論的參考價 值，也能提高相關的創作意願。本研究亦針對有上網習慣的使用者，共 12 位，進 行易用性測試調查，結果發現，使用者操作本系統時，需要完備的教學引導。未來 建議除了於系統當中納入適當的新手教學，規劃完整的機制與提高系統知名度，可 以擴大整體的應用範圍，帶來更多的潛在使用者。