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太喜歡神話了！世界眾神全書：非洲神話

為了解決级别的問題，作者知中編委會 這樣論述：

本书精心挑选30个在非洲口口相传的神话故事，用口语化、趣味性的语言呈现，搭配30张画册级别的插图，涵盖多元视觉，以彩色风格还原神话人物，呈现非洲传统神话故事迷人而神秘的色彩。

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中國大陸高等職業院校教師前攝行爲之研究

為了解決级别的問題，作者馬紅波 這樣論述：

基於以往中國大陸高等職業教育的研究，聚焦物流群科一綫教師，本研究目的在於瞭解中國高等職業院校教師的前攝行爲影響機制。本研究以運用組織行爲學的理論主張為基礎，建構包括前攝人格、工作活力、工作專注、目標導向、組織文化和組織地位等六個前因變項，組織支持為中介變項，教學績效為結果變項，依序編制問卷，採用分層二階段抽樣技術蒐集373 份現任高職院校教師為有效樣本，運用項目分析、探索式因素分析、驗證式因素分析、描述性統計分析、單因子變異數分析、多因子變異數分析、階層回歸分析和拔靴中介效果分析。 研究發現：一、男教師的謀略行爲表現顯著好於女教師，省級雙高計劃院校的教師常規績效高於於國家級和普

通院校，46 嵗以上教師的工作專注度顯著高於40 嵗以下的80 後、90 後青年教師，本科學歷教師的工作活力、目標導向均顯著高於碩士學歷教師；二、除前攝人格外，模式中工作活力、工作專注、目標導向、組織文化、組織地位皆對教師前攝行爲有顯著影響，其中工作活力具負相關；三、教師前攝行爲、組織支持感和教學績效三者存在顯著相關關係，組織支持感在前攝行爲與教學績效間起部分中介遮掩效果。 上述的研究發現，可供中央或地方教育政策決策及執行單位參考；另外，本模式未來亦可擴大運用至職業教育其他群科對象或政策，具理論和實務的應用性。

太喜歡神話了！世界眾神全書：中國神話（上篇）

為了解決级别的問題，作者知中編委會 這樣論述：

本书在《山海经》《楚辞》《淮南子》等古代具备神话色彩的书籍文献中，精心挑选27个重要而有趣的中国上古原始神话。用口语化、趣味性的语言呈现，搭配27张画册级别的插图，涵盖多元视觉，以彩色风格还原神话人物，带来有关中国神话奇幻乐趣与灵感启发。 中國神話（上篇） 盤古 開天闢地的寶藏巨人 女媧 補天平地的人類創造者 伏羲 智慧超群的八卦發明者 燭龍 司晝夜四時變化的自然神 祝融 熱愛遊玩的火神 燧人氏 智取火的人類救星 神農氏 遍嘗百草的藥神 帝俊 喜愛竹林的日月之父 羲和 盡職盡責的太陽母親 羿 為民除害的神箭手 嫦娥 孤獨的月亮 西王母和東王公 主掌天庭的夫妻神 洛神 芳華代

的洛水 黃帝 五帝之中的發明家 後土 管理亡魂的大地之母 太嗥 身世不簡單的喚龍高手 句芒 延長人類壽命的春木之神 少昊 夢幻鳥國的總領 蓐收 掌管日落的刑戮之神 顓頊 斷天梯的上古天帝 玄冥 是魚也是鳥的海神 雷神 懲罰罪惡的雷神 刑天 不屈的“無頭”戰神 共工 主宰水澤的挑戰者 鯀和禹 治理滔天洪水的父子 上古神獸 中國的神奇動物在哪裡

利用机器学习技术分析零售数据

為了解決级别的問題，作者捷安 這樣論述：

零售连锁店需要通过提高生产力和利润的措施来评估其成功。预测一段时间内的销售量可以帮助零售链建立目标并避免产品过剩或库存不足的问题。信息系统和忠诚度运动的增加有助于捕获更多数据。随着大数据的增加，可以找到评估技术来理解数据。长短期记忆（LSTM）是深度学习领域的递归神经网络（RNN）架构，已被发现是执行时间序列预测的最佳机器学习模型之一。这项研究使用了台湾零售连锁企业Amart的数据库以及在线网页上有关降雨，温度，台风和假期的其他数据。 Amart数据包含2014年至2016年不同分支机构的交易。此外，还从Amart数据库创建了用于客户和产品的功能空间，并将其定义为频率，数量和货币（FQM）矩

阵。产品的功能空间包括每种产品的购买频率，所售产品的数量以及在每种产品上花费的金额。客户的特征空间包括每个客户进行交易的频率，客户购买的产品数量以及每个客户所花费的金额。这项研究的第一个目标是预测不同产品的销售额，并在两个粒度级别上比较LSTM模型，一个用于零售链的所有分支，另一个用于桃园分支。提出了一个框架，以集成数据并创建新功能以提高预测准确性。用平均绝对百分比误差（MAPE）衡量结果，发现其中最好的是低于13％，这可以解释为良好的预测结果。此外，作为第二个目标，Apriori算法用于分析产品的关联规则，并被探查为使用关联产品每天的销售额进行特征工程设计的一种有趣方法。关键字：零售链，预测

销售，长期短期记忆，关联规则，特征工程