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Tableau Embedded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
Tableau Embedded的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Slimani, Leila寫的 The Perfect Nanny 可以從中找到所需的評價。
國立成功大學 工業設計學系碩士在職專班 林彥呈所指導 鄭淵壕的 應用AI分析生活空間塑膠足跡輔助永續產品開發決策 （2020），提出Tableau Embedded關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、塑膠足跡、田野觀察、產品影響力地圖、永續設計。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 呂明頴所指導 楊繼勝的 以時空與外在因素建構捷運進出站人數預測模型：基於混合深度學習方法 （2020），提出因為有 捷運、進出站人數、預測、混合深度學習、起訖資料的重點而找出了 Tableau Embedded的解答。
The Perfect Nanny
為了解決Tableau Embedded 的問題，作者Slimani, Leila 這樣論述：
一首媽媽從前唱給我聽的溫柔之歌， 現在我要唱給你聽。 我的小寶貝，為你 一直到我生命的盡頭。 榮獲「2016法國龔固爾文學大獎」取材真實社會事件，衝擊人心之作！ 「為什麼我們雇請別人來照顧孩子，卻又害怕那人取代我們的位子?」 她是兩個小孩的母親。在第二個孩子出生後，她決定走出家庭，重回律師的行業，卻也面臨不得不把孩子交予他人照顧的難為處境。在千挑百選下，她找到一位口碑極佳的保母。但漸漸地，她發現這個保母已跨越份際，全面掌控她與孩子的關係…… 「我不想要再度成為過客，我想要永遠留在這個家庭！」 她的過去不為人知。她是雇主眼中最完美的保
母；不僅深懂孩子的心，也因為能燒出一手好菜、負擔起所有的家事而深受雇主喜歡。然而，在受雇於這麼多家庭之後，這是第一次，她想要永遠留下來，成為這個家庭的一份子…… 五月一個溫煦的下午，巴黎一幢公寓發生保母殺嬰慘劇。唯一活下來的，是那個自殺未遂、陷入昏迷的保母。沒有人知道，那個下午到底發生了什麼事？而這個關愛著孩子且深受他們喜愛的保母，又為何殘忍結束孩子的生命？ 這是法語作家蕾拉・司利馬尼取材自紐約真實社會案件所寫成的作品。如此駭人的主題，小說從頭至尾卻不見任何血腥場面，作者以冷靜的筆調引領讀者回溯到最初——一對急欲托嬰的年輕夫妻，在終於找到理想保母，以為從此將擁有甜蜜生活的那
一刻——逐一揭開在這悲劇背後層層疊疊的社會問題、雇傭關係，以及種種祕而不宣、我們時時刻刻為之拼搏的人生困境。 (中文簡介摘自 木馬文化《溫柔之歌》書介) *One of the 10 BEST BOOKS OF THE YEAR of The New York Times Book Review* *National Bestseller* "A great novel . . . Incredibly engaging and disturbing . . . You read the entire novel knowing something terrible is comin
g. In that, Slimani has us in her thrall." --Roxane Gay, New York Times bestselling author of Bad Feminist and Hunger "A book . . . that I've thought about pretty much every day . . . It] felt less like an entertainment, or even a work of art, than like a compulsion. I found it extraordinary." --La
uren Collins, The New Yorker "One of the most important books of the year. You can't unread it." --Barrie Hardymon, NPR's Weekend Edition She has the keys to their apartment. She knows everything. She has embedded herself so deeply in their lives that it now seems impossible to remove her. When
Myriam decides to return to work as a lawyer after having children, she and her husband look for the perfect nanny for their son and daughter. They never dreamed they would find Louise: a quiet, polite, devoted woman who sings to the children, cleans the family's chic Paris apartment, stays late wit
hout complaint, and hosts enviable kiddie parties. But as the couple and the nanny become more dependent on one another, jealousy, resentment, and suspicions mount, shattering the idyllic tableau. Building tension with every page, The Perfect Nanny is a compulsive, riveting, bravely observed explora
tion of power, class, race, domesticity, motherhood, and madness--and the American debut of an immensely talented writer. The #1 international bestseller and winner of France's most prestigious literary prize, the Goncourt, by the author of Ad le Leila Slimani is the first Moroccan woman to win
France’s most prestigious literary prize, the Goncourt, which she won for The Perfect Nanny. Her first novel, Adèle, won the La Mamounia Prize for the best book by a Moroccan author written in French. A journalist and frequent commentator on women’s and human rights, Slimani is French president Emm
anuel Macron’s personal representative for the promotion of the French language and culture and was ranked #2 on Vanity Fair France’s annual list of The Fifty Most Influential French People in the World. Born in Rabat, Morocco, in 1981, she now lives in Paris with her French husband and their two yo
ung children.
應用AI分析生活空間塑膠足跡輔助永續產品開發決策
為了解決Tableau Embedded 的問題，作者鄭淵壕 這樣論述：
聯合國在2019年將塑膠汙染列為僅次於氣候變遷的危害，在環境中掩埋，洩漏在海洋的塑膠廢棄物已是全球災難。本研究結果不在於提倡環保，或綠色消費，畢竟大部份使用者在對於生活享受或產品樂趣是高於其為環境改變而減少享受等這類道德動機。本研究會聚焦在工業設計第一階段田野觀察，透過導入AI深度學習技術（Deep Learning），提高實驗大規模田野、取得更接近母體數量的樣本的可能性，來進一步精確了解，設計產品對於整個社會與使用習慣的影響，而驅動本文的研究動機。本研究希望提出更透明化、一致性、準確性的生活數據，透過科技力的輔助，來觀察個人生活空間（personal living space, PLS）裡
的塑膠足跡的流動與使用習慣。鼓勵發展生態上有效的技術，以及大量的重新設計都市的循環基礎建設，並從中找到新未來的商業模型與產品開發決策因素。本研究主要參考於ISO/TS14067 及PAS2050的盤查數據收集五大原則，以YOLO深度學習神經網路的辨識技術來建構塑膠足跡（Plastic Footprint），透過使用者提供生活空間照片進行間接式田野觀察，探討人類、環境、物件三者間的互動關係，提供工業設計師、決策者在跨部門設計溝通，評估永續產品開發對環境與社會影響的一套流程或介面。研究方法 : 間接式田野觀察、機器學習、企業深度訪談。在研究成果部分，（1）AI辨識速度與準確率的驗證。本研究主要以機
人合作概念，以深度學習辨識為主，人眼為輔，採YOLOv4深度學習神經網路進行塑膠物件的辨識，Mask R-CNN我們應用在前測階段負責標註塑膠產品，輔助人眼識別。在YOLO物件辨識的部分，經人工交叉比對驗證，其準確度可達92.55%；YOLOv4與YOLOv3相比，可增加23.76%（183個）的物件偵測命中率；照片資料分析與框選速度可較人眼（194.9sec / photo）提高兩百九十五倍到千倍之多（0.18~0.66sec / photo）；本研究樣本78人198張照片，跨越三縣市台南、高雄、雙北的26個行政區，四種不同的個人生活空間（PLS），房間、客廳、浴室、辦公室。而AI神經網路在
照片中識別出的953個塑膠物件只用了130秒。並且經過人眼反覆確認，驗證只需要一名專業人員，約為數小時，保守估計實際應用可提高田野觀察的分析速度50倍以上，且達高準確度，適合大規模量化調查研究使用。（2）田野調查流程的簡化透由AI技術導入，傳統九大流程可縮減為四大流程。（3）建構數據視覺化，塑膠足跡與產品影響力地圖。（4）在驗證的部分，數據分析在箱型圖（Box Plot）顯示一個人在生活中持有物品的狀態，backpack、clock、keyboard、laptop、mouse、suitcase（行李箱），一個人擁有一件；chair、sofa、TV & monitor擁有1-2個；cup、ted
dy bear（玩偶），擁有1-3個；遙控器擁有2-3 個；potted plant（盆栽） 擁有2-4個；瓶罐類4-7個，有著極大離峰值（outlier）40、21、16件，每個人在此類有極高的變異（Variance）。實驗結果非常接近我們現實生活的體驗。（5）最後，本研究提出4種工業設計師或企業應用決策評估情境模擬，以供未來進行可建立在資料驅動上（Data-Driven）的設計。
以時空與外在因素建構捷運進出站人數預測模型：基於混合深度學習方法
為了解決Tableau Embedded 的問題，作者楊繼勝 這樣論述：
臺北捷運為臺北都會區重要公共運輸系統之一，以紓解交通壅塞及促進城市發展為目標。由於場站屬於先期設施，無法彈性調整容量的大小，隨著智慧運輸的發展，除了車輛和人的移動路徑外，場站容量管理也受到相當程度的重視，透過智慧型運輸系統結合多項數據，可以即時且精準地預測進出站人數，以便進行管理決策。然而，影響場站進出人數的因素較為多元，包含時間、地理位置、環境和天氣等因素，因此本研究利用時間、空間和外在因素提出HNN-STE (Hybrid Neural Network based on Spatial-Temporal and External factors) 模型進行捷運進出站人數預測。HNN-ST
E模型是由捷運進出站人數與外在影響模組和YouBike需求變化模組所組成，前者使模型在預測捷運進出站人數時，同時考慮外在影響的特徵；後者則使模型可以學習捷運站周圍人潮變化的時空關係，最後再將兩模組的輸出合併，經由全連接層預測下一小時的捷運進站和出站人數。本研究以臺北市內73個站點為目標，實驗結果顯示HNN-STE模型可以有效預測捷運進出站人數。此外，考量站點的差異性，本研究基於HNN-STE模型又提出Fusion模型進行預測，實驗結果顯示，Fusion模型可提升進出站人數預測的平均效果，同時減少35%的訓練時間，相比傳統僅使用總人數作為特徵的長短期記憶 (Long Short-Term Mem
ory, LSTM) 模型，在捷運進出站人數預測中降低54.2%的誤差，本研究依據結果進一步提出管理意涵，供相關單位參考。