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國防大學政治作戰學院 新聞碩士班 孫復威所指導 呂冠霖的 迷因工程：以IAM理論探討Facebook上的軍事迷因與傳播意圖 （2020），提出365 office ptt關鍵因素是什麼，來自於網路迷因、資訊採納模式、訊息娛樂性、傳播意圖。

而第二篇論文國立高雄第一科技大學 資訊管理系碩士班 曾守正、周韻寰所指導 陳浩瑋的 以深度學習進行股價預測之研究 （2016），提出因為有 深度學習、類神經網路、股價預測、社群網路的重點而找出了 365 office ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了365 office ptt，大家也想知道這些：

迷因工程：以IAM理論探討Facebook上的軍事迷因與傳播意圖

為了解決365 office ptt的問題，作者呂冠霖 這樣論述：

在網路社群時代中，政府部門體認到運用迷因傳播，帶來的便利性與傳染性，紛紛加入「迷因工程」的行列，然而以網路迷因打破民眾對政府宣導刻板印象的同時，也引發了不少的爭議與討論。而迷因進入軍事傳播領域後，對閱聽眾產生的影響為何？是否迷因正是讓訊息加速、擴大傳播效果的解方？本研究聚焦於軍事議題中，臉書發文的「對內、對外任務主題」與「無迷因、文字加圖模迷因樣式」，對國軍臉書粉絲專頁用戶的訊息來源可信度、訊息品質與娛樂性感知是否會有差異，另採用延伸後的資訊採納模式（Information Adoption Model, IAM），納入社群使用的主觀規範，檢視閱聽人資訊採納至傳播意圖的過程。研究採2×2準實

驗法，透過Qualtrics網路調查平台，總計獲取300份有效樣本。研究結果發現主題會影響訊息品質，迷因樣式的運用則能有效提高訊息娛樂性感知，卻同時對訊息來源可信度、訊息品質產生負面影響。此外，增加了訊息娛樂性感知、社群主觀規範後，整體模型能有效解釋受試者訊息採納到傳播意圖的過程。本研究證實網路迷因在軍事議題中的作用，並延伸了IAM理論模型，適用於理解臉書社群上訊息接收的過程，為將來提高軍事議題行銷成效提供可行的傳播形式。

以深度學習進行股價預測之研究

為了解決365 office ptt的問題，作者陳浩瑋 這樣論述：

預測股價的漲、跌趨勢，長久以來一直都是學者與財經專家所感興趣的主題。但是大量的雜訊與非線性的資料，讓評估過程產生許多不確定性，因此我們希望透過近年來盛行於人工智慧領域的深度學習，尋找出有效的方法來解決此問題。本研究收集並萃取股票市場交易資料，做為深度學習所需的訓練資料集，藉此建立一套以技術分析指標為基礎的深度學習模型，並使用近年來因社群網路崛起而蓬勃發展網路新聞，以Word2vec類神經網路演算法，來建立財經新聞關鍵字的詞嵌入 (Word Embedding) 模型，以預測股票交易利多與利空的趨勢，最後我們將決策模型分成：趨勢向上、利空出盡、利多出盡、趨勢向下四類，讓使用者可以借助人工智慧的

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