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101道解謎遊戲‧玩出天才腦：挑戰你的極限!100+腦力全開的思考益智遊戲，考驗專注力、想像力和邏輯力!

為了解決ai文字框的問題，作者DrGarethMoore 這樣論述：

★ 暢銷書《數學挑戰遊戲‧玩出推理腦》再開全新主題 ★ 超過100道邏輯思考謎題，等你來挑戰 ★ 亞馬遜客戶評論4.5顆星好評推薦 　　你是否有遇過以下情況？ 　　生活中碰到詞不達意，怎麼解釋別人都聽不懂的窘境，或是絞盡腦汁後還是想不出令人耳目一新的點子，怎麼辦？這時候你需要跳脫原有的思考框架，找到全新的思考起點！一起透過趣味解謎來練習提升思考力、邏輯力、想像力吧！ 　　本書設計了各式各樣的謎題、腦筋急轉彎還有許多跳躍式的新穎題目，其中包含了經典的大家來找碴、數列排序規則、數學運算、數獨、連連看、迷宮遊戲等等，超過100道題目來鍛鍊腦力、增加邏輯觀察能力、挑戰自我極限！每一篇謎題各自

獨立，可以按照喜歡的題目進行五分鐘限時的解謎挑戰，完成挑戰後可以在上方的解題時間填寫花了多少時間完成，下一次再解謎時可以看看是否更快的解完謎題了！ 　　多樣化的遊戲類型＊＊＊＊＊ 　　✔ 空間聯想訓練～圖形排列、組合方塊、數方塊。 　　✔ 連連看～倍數、圖案、點線、骨牌。 　　✔ 數學邏輯應用～加減乘除、數列計算、數獨。 　　✔ 眼力考驗～大家來找碴、拼圖、重組物品、迷宮、鏡像圖案、影子對照。 　　寓教於樂讓解謎遊戲與生活結合＊＊＊＊＊ 　　✔ 掌握四則運算培養流暢數字的敏銳力。 　　✔ 提升腦細胞的運轉、鍛鍊水平思考、解決問題的能力、加強抽象思維能力。 　　✔ 啟迪思考力與判斷力，體驗解謎

成功的喜悅，增加自我成就感。 本書特色 　　✔ 總共101題解謎益智遊戲，涵蓋多種解謎題型。 　　✔ 新奇可愛的插圖陪伴解謎過程。 　　✔ 老少咸宜! 適合親子練習、朋友互相挑戰、長者動動腦練習延緩失智。 　　＊適讀年齡：8歲以上

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東亞國家之政治體制選擇偏好：一般公民、政治菁英與地緣政治面向之分析

為了解決ai文字框的問題，作者吳思緯 這樣論述：

本研究探討影響東亞政治體制選擇的三個面向：一般公民、政治菁英和地緣政治，結合量化和質化研究方法，先透過民主化理論和政治支持理論引導，再回顧過往相關研究之方向與成果，蒐集具代表性的數據資料以統計、文字探勘與地理資訊系統應用軟體進行處理，再將所得之研究成果以質性方法深入分析詮釋。 首先，就東亞一般公民面向而言，本研究聚焦於重新檢證民主化理論，結果發現：在人口統計學變項之年齡與教育程度上，愈年長者愈支持民主、教育程度愈高者愈支持民主，對於民主化理論還是相對有解釋力的；另外在政治學變項上，對本國民主體制之認知愈高者愈支持民主，也對於民主化理論是相對有解釋力的；而人口統計學之性別變項與社會學變項之經

濟條件，則對於民主化理論較無解釋力。其次，就政治菁英面向而言，本研究聚焦於東亞華語文化圈下三個政治體制歧異的國家(台灣、中國大陸、新加坡)，針對政治菁英紛雜而又相似的政治類公開文稿特徵進行分析，結果發現：三國政治菁英皆強調經濟治理、重視對美關係、呼籲團結；中國大陸與台灣政治菁英從不同出發點皆重視民主；中國大陸與新加坡政治菁英皆因治理而強調多元文化價值；台灣與新加坡政治菁英皆因小國背景而提倡與國際社會的聯結。是以，本文可以發現三國政治菁英皆對民主政治體制擁有相當偏好，但在內涵上台灣政治菁英的民主偏好與自由有更強的聯結，中國大陸與新加坡政治菁英就呈現民主、治理與協調之間的融合關係。

再者，就地緣政治面向而言，本研究爬梳美、中競逐關係下的地緣政治現況，透過空間性的資料展示，描繪出東亞的發展已經不是一味遵循西方模式，中國路徑逐漸吸引東亞國家，牽引東亞國家走向西方式自由民主之外的另一種選擇。 最後，本研究針對東亞前典範時期之典範競爭概念進行分析，回顧不同政治體制各自論述之內涵與其在東亞情境下的不同表現與意義，進一步導出在未來的動態發展場域下，東亞地區基於規範主義式微將出現的區域合作以及從價值追求到聯盟爭霸的政治現實。

精實改善108招(下)

為了解決ai文字框的問題，作者石清城 這樣論述：

　　本書以豐田現場改善技術108招為藍本，結合工廠管理改善近三十年的工作經驗，透過文字與圖表並呈的方式，配合淺顯易懂的實際案例，全面系統地講述TPS管理技術。   　　本系列書分上中下冊，共12章。每個概念都遵循“何謂？”“為何？”“如何？”以及“案例” 四個部份展開，同時每節結尾都研擬有「互動的題目」。   　　本書除可供工廠經營者及現場管理者指導之用，亦可作為培育工廠管理人才及高等院校的教材，尤其適合工業工程、精實生產相關從業人員學習參考。   本書特色   　　➢老闆的痛點1.我要企業轉型世界一流，2.AI導入智能工廠，3.我還要導入精實管理系統...... 《精實改善108招是人才

培養的聖經》   　　➢經理人的痛點1.降低成本KPI壓力很大，2.沒時間教部下新staff，3.團隊上下沒有共同的改善語言......《精實改善108招可以幫你》   　　➢工程師的痛點1.我們上層根本不懂技術，2.市面翻譯書理論太多、案例太少......《精實改善108招彩色案例最多》   　　➢新進Staff的痛點1.我要系統性學習，不要碎片式，2.我要葵花寶典，我要成為精實專家、大咖......《精實改善108招是首選》

基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式

為了解決ai文字框的問題，作者張邦育 這樣論述：

近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃

取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問

題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意

見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。