java list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

Birds of Bali, Sumatra and Java

為了解決java list的問題，作者Tilford, Tony 這樣論述：

The definitive photographic guide to the avifauna of Bail, Sumatra and Java.The islands of Bali, Sumatra and Java, covering some 613,000 square kilometres, are home to an extensive and varied list of recorded avifauna of roughly 700 species. They are a haven for birdwatchers and a frontrunning bi

odiversity hotspot. Birds of Bali, Sumatra and Java is a concise and easy-to-use guide to more than 300 of these islands’ most interesting and spectacular birds, with each species illustrated in full colour alongside key information on identification, habitat and distribution. Portable yet authorita

tive, this book is the ideal guide - perfect for nature-loving travellers and birdwatchers alike.

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應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究

為了解決java list的問題，作者陳威霖 這樣論述：

隨著科技的進步帶動醫療水準提升，台灣社會人口結構呈現高齡化，高齡人口之眾多死亡原因當中，除慢性病為主要風險因子之一以外;各項疾病中，中風以及慢性腎病這兩項疾病對高齡長者健康影響尤為嚴重; 而中風與慢性腎病的盛行也將對未來台灣醫療體系構成一大隱憂;因此中風與慢性腎病的提前預防與積極治療是目前流行病學研究需審視的一項重大公衛課題。過往雖有研究著墨於中風以及慢性腎病之併發因果關係，卻鮮少有研究運用機器學習方法來建構預測與評估模型。因此，本研究欲嘗試填補這一研究缺口。 以國內某醫療機構資料庫為本研究數據，篩選出罹患中風之病患，以粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、分別計算

出各疾病風險因子的權重值，演算法求得之權重值將個別結合倒傳遞類神經 網路與支援向量機建構風險預測模型;個別結合案例式推理技術建構風險評估系統，並設計疾病評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。提出之模型將預測或評估中風病患是否在未來有伴隨慢性腎病的風險。 各預測模型經 K 疊交互驗證結合網格搜索法進行參數調校後，模型效能皆有83%以上的分類準確度，ROC 曲線下面積皆為0.86以上。經傅立曼檢定發現，預測模型之間在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆存在顯著效能差異，因此各模型進一步使用成對樣本T檢定預測模型之個別優劣性。檢定結果發現，在ROC曲線下面積衡量基礎下，以交叉

熵結合倒傳遞類神經網路最為優異，ROC曲線下面積達0.9514;在分類準確度衡量基礎下，交叉熵個別結合倒傳遞類神經網路與支援向量機之模型表現同等優異，皆有約92.5%的準確度。評估系統經K疊交互驗證評估其效能，各模型皆有90%以上分類準確度，ROC曲線下面積皆有0.9以上。經傅立曼檢定發現，評估系統在導入上述三類演算法權重值下，在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆不存在顯著效能差異;因此，皆適合作為評估系統之權重運算，本研究可提供相關醫療機構做為預測評估之參考依據。

OCP：Java SE 11 Developer認證指南(下)API剖析運用篇

為了解決java list的問題，作者曾瑞君 這樣論述：

　　Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 　　雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －

物件導向設計篇 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 　　上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 　　下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 　　兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌

握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 　　Java SE 11認證最佳攻略 　　由初學邁向認證，從基礎進階達人 　　✪解析原廠文件，切合認證範圍！ 　　✪對照範例程式，迅速了解內容！ 　　✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ 　　✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ 　　✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ 　　✪適用1Z0-819認證考試

運用心智圖法結合Quizlet app學習字彙之研究 ─國中資源教室為例

為了解決java list的問題，作者邱苾甄 這樣論述：

本研究主旨在探究國中資源班學生運用心智圖結合Quizlet App學習英語字彙的學習效能、詞彙記憶及學習感知。此準實驗性研究為期十週，研究對象為九位有特殊需求學生的九年級國中資源班學生，研究者挑選60個康軒版英文課本第五冊單字進行教學實驗。為探究此教學法之學習效能，每位學生皆在教學前進行前測，經過運用心智圖結合Quizlet App學習字彙後，每位學生再接受後測，並於教學結束兩週後，再進行延宕後測驗，用以了解其詞彙記憶效果。此外，本研究亦進行學習感知問卷及團體訪談了解學生的學習動機、感知、喜好及態度。量化資料使用成對樣本t檢定及統計資料分析研究結果，而質化資料使用主題分析及訪談稿分析研究結果

。研究結果發現，前、後測的結果顯示受試者在認字測驗及拼字測驗有明顯地進步，詞彙記憶上在認字測驗上可以維持學習效果，拼字測驗上則是有退步的情況。受試者在感知問卷及訪談中都表示正面的學習態度及喜歡運用此方法學習英文字彙。總結此研究結果，運用心智圖結合Quizlet App於資源班的字彙學習方式，無論是對單字學習的學習學習效能、詞彙記憶或是學習感知，皆有顯著之提升。