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Visual C# 2017程式設計16堂課(熱銷版)(二版)

為了解決xml網頁的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　本書由淺入深引導解說Visual C# 2017的新功能，提供完整示意圖以及豐富的程式範例輔助學習，每章均有精心設計的習題，可以協助讀者檢驗學習成效，加強學習效果。 　　【全書重要主題】 　　程式語言與.NET 　　開始撰寫C#程式 　　資料處理與運算子　 　　流程控制 　　陣列與字串 　　類別、物件 　　方法、傳遞機制與應用 　　繼承和介面 　　異常狀況的處理 　　表單與訊息回應 　　通用控制項 　　鍵盤、滑鼠和表單應用 　　功能表與工具列 　　對話方塊 　　IO與檔案系統 　　繪圖功能與應用 　　本書用嚴謹的態度，配合精要的表達方式，不但可降低閱讀壓力，也能正確

提供資訊相關學群學習程式語言的基本需求。 本書特色 　　學習者角度／步驟式說明／圖文並茂／物件導向 　　學習者角度編寫，步驟式精詳說明，完整掌握零缺漏。 　　聚焦實用實作，明晰介紹程式編撰步驟，紮實深厚基礎。 　　圖表示例輔助說明，明確提點與展現Visual C# 2017程式撰寫技巧。 　　完備各種撰寫程式基礎概念，輔以實例練習，學習力大躍進。

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應用智慧化工程資訊系統提升石化工廠的技術資訊管理

為了解決xml網頁的問題，作者陳明慧 這樣論述：

石化產業處理大量危害性物質，如果操作稍有不慎，輕則造成財務上的損失，重則可能導致人員傷亡及環境污染。因此，不論是操作、維護或改善工作，皆應依循工程技術規範文件及標準作業程序，藉此提升相關工作的品質與安全。目前石化產業的工程技術規範文件多數於程竣工之後才開始管控，而前期建廠階段中的規劃、設計、施工建造等資料卻未被納入，往往造成操作運轉上的困難。因此，透過資訊整合平台，能使工廠自設計、建造開始，管控其生命週期中各階段的工程設計資訊、施工規範及風險，並配合管理制度，才能提升工程品質與製程設計的本質安全。本研究以石化業建廠階段所需之工程文件與資訊作為案例，探討目前工程技術文件整合所面臨之問題，應用「

數位化資訊整合平台」作為解決方案，規劃工程技術文件架構和介面符合國際化軟體所需，並建立工程文件傳送管控機制及審查工作流、保存工程技術文件之審查意見及歷史記錄。本研究將技術資訊透明化，使工廠技術資料達成唯一性，並能夠快速、有效地查詢，降低工程資訊錯誤導致的風險，提升查詢工程文件的品質及查詢的效率，進而可幫助石化業工廠提升整體資產效益與製程安全的管理。

Visual C# 2013程式設計初學者的16堂課(第三版)

為了解決xml網頁的問題，作者王震寰 這樣論述：

　　本書由淺入深引導解說Visual C# 2013新功能，提供完整示意圖以及豐富的程式範例輔助學習，每章均有精心設計的習題，可以協助讀者檢驗學習成效，加強學習效果。 本書特色： 　　．以學習者角度來編寫，採用步驟式說明，突破初學者編寫程式時的盲點 。 　　．以實用實作為主，詳細介紹程式編寫的步驟，無任何學習障礙 。 　　．內容圖文並茂，以圖例方式，詳細說明Visual C# 2013在程式寫作上的技巧 。 　　．完整介紹各種撰寫程式的基礎概念，輔以實例練習的方式，帶領初學者學習。  

基於網路探勘及機器學習技術之自動化新聞研究與實作–以天氣預報為例

為了解決xml網頁的問題，作者李胤融 這樣論述：

自2014年起，開始有多家知名媒體機構相繼使用機器人記者產生新聞。至今，已知運用自動化生成新聞的機構，有美聯社、紐約時報、洛杉磯時報等多家新聞媒體。自動化新聞目前適用於例行重複性的新聞報導，步驟通常為：收集數據、資料分析、撰稿描述、發布新聞，其中收集數據與資料分析屬於網路探勘(Web Mining)領域，而撰稿描述、發布新聞則是屬於自然語言生成(Natural Language Generation, NLG)領域。自動化新聞目前的優勢為快速產生新聞，節省更多人力，引用數據時犯錯的機率也較小。缺點則是文章重複性高，寫作風格也不像真正的記者般流暢敘述。本論文將先以交通部中央氣象局-氣象資料開放

平台為例，此資料平台有許多文件採用可延伸標記式語言(Extensible Markup Language, XML)，將此文件之氣象數據收集並加以分析，再根據結構化資料自動生成生活氣象新聞稿。另外，對於未來氣象，也會以機器學習(Machine Learning)的方式，假設氣象數據之間有著迴歸關係，以歷史氣象資料及監督式學習來訓練預測模型，並預測未來的氣象數據，嘗試能降低對氣象資料開放平台的依賴，達到未來全自動化預測氣象並生成氣象預報的目的。最後的實驗結果證明，機器學習的均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)及6小時後的預測溫度準確率皆可達到不錯的效果，未來氣象

預報的自動化新聞將可節省許多例行性的工作，讓人類記者專心在新聞的豐富性及深度分析。