Edge Internet Explor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

管理者如何設計有助競合成功的結構 以廣告導演為例

為了解決Edge Internet Explor的問題，作者趙伯祚 這樣論述：

競合結構的設計是管理者實現提高績效的一種策略選擇，在創意產業中價值創造的核心離不開管理者。本研究以廣告導演為研究對象，以新片場網站為數據基礎。對廣告導演的競合結構、排名、合作人數、勝任角色等做出調查。整理出三種競合結構設計的理念：互動性競合結構設計，以動態的方式思考競合結構的選擇。多元性競合結構設計，以辯證的角度思索競合結構的設計。境合競合結構設計，「以人為本」尋找關鍵的合作夥伴變換競合角色的思考模式，把握時機在準備的時間進行競合結構的調整。本研究對有意投入創意產業的創意階層提出建議，並豐富了競合理論中競合結構的設計部分。對其他行業在管理實踐中也有一定的指導意義。

不平衡資料分類之過取樣研究

為了解決Edge Internet Explor的問題，作者林桐斌 這樣論述：

現實世界以感測器蒐集之多類別數據集異常樣本之數量通常遠少於正常樣本之數量，這種數據集又稱為不平衡數據集(imbalanced data set)。許多機器學習(machine learning)演算法在用於不平衡數據集辨識異常樣本時之表現都不如辨識正常樣本，對此過取樣(oversampling)是改善此問題之ㄧ種可行方法。在本研究中提出兩種有效之過取樣方法分別為進化式馬氏距離過取樣(evolutionary Mahalanobis distance oversampling, EMDO)和迭代式馬氏距離過取樣(iterative Mahalanobis distance oversampli

ng, IMDO)。這兩種方法都是利用多組橢球來近似於少數類別之判定區域，EMDO以多目標粒子群演算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)和Gustafson-Kessel演算法學習每個橢球之大小、中心和方向。而IMDO則是基於最大期望演算法(expectation maximization, EM)進行學習。在模擬中會證明EMDO擁有更佳準確率，而IMDO在準確率和運算速度上取得良好平衡。無論如何，本研究所提出之兩種方法都優於目前大多數廣泛使用之過採樣演算法。本研究也於台北捷運公司所合作之AI人工智慧研究計畫中，針對軌道電路

(track circuit)資料應用IMDO和EMDO來進行軌道電路故障預判系統之設計與開發。另外為能夠了解台灣全區之落雷分佈情況，台電公司對此建置一套整合型落雷偵測系統(Total Lightning Detection System，TLDS)，該系統會將雷擊資料儲存於伺服器中，運作20年來已經收集非常大量之台灣雷擊數據。在本研究中將使用TLDS所蒐集之雷擊數據結合台灣輸電鐵塔資料，以深度學習進行資料分析開發一套雷擊閃絡風險決策科學模型。然而在實際資料中曾經發生過雷擊閃絡事故之鐵塔遠遠少於未曾發生過事故之鐵塔，有著嚴重之不平衡問題，會影響機器學習效能。為改善此問題，本研究將IMDO和EM

DO應用於學習過程中所遇到之不平衡問題。並且在實驗章節中證明該方法確實適用於台灣訓練資料合成，使得雷擊閃絡風險模型有著令人滿意的辨識結果。