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Implement synonym的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包
Implement synonym的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Inmon, W. H./ Krishnan, Krish寫的 Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design 可以從中找到所需的評價。
另外網站Synonym Rings and Authority Files - Boxes and Arrows也說明：Maybe they will remember the correct spelling in the future. Guidelines for implementation. When putting a synonym ring or authority file in ...
國立中央大學 網路學習科技研究所 黃武元所指導 嚴烏納的 Developing and Validating the Questionnaire and Its Model for Sustainable and Scalable Authentic Contextual Learning Supported by Mobile Apps （2021），提出Implement synonym關鍵因素是什麼，來自於Authentic contextual learning、應用學習、合作學習、健康學習、認知、可持續性、可擴展性、行動應用程式、焦慮。
而第二篇論文國立臺灣大學 生醫電子與資訊學研究所 賴飛羆所指導 廖偉智的 基於語境化語言模型與規則庫之ICD-10編碼系統 （2020），提出因為有 自然語言處理、深度學習、多標籤分任務、語境化語言模型、規則庫、國際疾病分類標準的重點而找出了 Implement synonym的解答。
最後網站What is another word for implement? - Synonyms - WordHippo則補充：What is another word for implement? · Noun · A tool or instrument used for a specific purpose · A device for peeling fruit or vegetables · An agency or means of ...
Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design
為了解決Implement synonym 的問題，作者Inmon, W. H./ Krishnan, Krish 這樣論述：
Learn essential techniques from data warehouse legend Bill Inmon on how to build the reporting environment your business needs now Answers for many valuable business questions hide in text. How well can your existing reporting environment extract the necessary text from email, spreadsheets, and docu
ments, and put it in a useful format for analytics and reporting? Transforming the traditional data warehouse into an efficient unstructured data warehouse requires additional skills from the analyst, architect, designer, and developer. This book will prepare you to successfully implement an unstruc
tured data warehouse and, through clear explanations, examples, and case studies, you will learn new techniques and tips to successfully obtain and analyze text.Master these ten objectives: Build an unstructured data warehouse using the 11-step approachIntegrate text and describe it in terms of homo
geneity, relevance, medium, volume, and structureOvercome challenges including blather, the Tower of Babel, and lack of natural relationshipsAvoid the Data Junkyard and combat the "Spider's Web"Reuse techniques perfected in the traditional data warehouse and Data Warehouse 2.0, including iterative d
evelopmentApply essential techniques for textual Extract, Transform, and Load (ETL) such as phrase recognition, stop word filtering, and synonym replacementDesign the Document Inventory system and link unstructured text to structured dataLeverage indexes for efficient text analysis and taxonomies fo
r useful external categorizationManage large volumes of data using advanced techniques such as backward pointersEvaluate technology choices suitable for unstructured data processing, such as data warehouse appliances
Developing and Validating the Questionnaire and Its Model for Sustainable and Scalable Authentic Contextual Learning Supported by Mobile Apps
為了解決Implement synonym 的問題，作者嚴烏納 這樣論述：
如今，由於 COVID-19 大流行的影響，世界各地的教學和學習方法都發生了變化。在一些病毒高傳播率的地區，學校已經關閉，使得學習者必須在家學習。因此，需要行動技術，像是行動應用程式來促進學習者的學習。使用行動應用程式進行Authentic contextual learning (ACL)是一種可以期待的學習設計，它可以比傳統的課堂學習更快地提高學習者的學習效果。使用行動應用程式參與 ACL 的學習者可以隨時隨地透過探索自己周遭熟悉的環境進行學習。然而，行動應用程式的使用以及學習者學習的方式可能會導致學習者或他們的父母感到焦慮或是接受度問題。此外，儘管許多研究已經在教育實踐中透過行動應用程
式實測了 ACL，但沒有實證研究基於特定的 ACL 模型來解決行動應用程式對 ACL 的評估，因為相關文獻中不存在這樣的模型。本研究的目的是實測由行動應用程式輔助的 ACL，以促進學習者在 COVID-19 影響下的學習，並調查學習者和家長的焦慮和接受度相關的問題。此外，開發並驗證了一種模型，即sustainable and scalable authentic contextual learning (SSACL)模型，一個能取得特定模型並用於未來相關研究中評估 ACL的特定模型。因此，研究人員進行了三項研究來達成這些研究目標。 第一項研究的統計結果表明，父母對行動應用程式 U-Geo
metry 的真實情境學習的接受程度影響了學習者在技術和教學方面的接受程度。家長的感知易用性和感知有用性影響了學習者的感知易用性和技術方面的積極態度，且將U-Geometry 視為促進學習者 ACL 的學習工具。在教學方面，家長感知易用性正向的調和了學習者感知易用性與積極態度之間的關係；此外，父母的使用意向在學習者的積極態度和使用意向之間起了正向調和作用。這意味著家長對在家中使用行動應用程式實施 ACL 的接受程度與學習者的接受程度密切相關；因此，是值得讓家長在真實的環境中參與學習活動的。第二項研究調查了與焦慮、接受度以及學習者與家長的人口統計因素相關的問題。結果表明，父母在家中使用U-Geo
metry進行ACL後，其焦慮程度明顯低於學習者的焦慮程度。第三項研究顯示了這項長期研究的最重要結果，該研究採用行動應用程式的特定 SSACL 模型。根據結果，透過應用學習、健康學習、協作學習、認知、可持續性和可擴展性等六個基本因素來評估行動應用程式輔助的 ACL 中學習活動的成功與否。研究人員建議應用學習是ACL活動的基礎點，讓學習者在真實情境中學習的同時發展認知。除了通過應用、健康學習、協作學習和認知來滿足學習條件外，我們還可以實現可持續和可擴展學習的理想，以促進在真實環境中的學習。可持續學習確保學習者不斷學習；可擴展學習是指學習環境和地點規模的增加。
基於語境化語言模型與規則庫之ICD-10編碼系統
為了解決Implement synonym 的問題，作者廖偉智 這樣論述：
背景: 中央健康保險署要求特約醫療院所於2016年起用 ICD-10-CM/PCS編碼作為給付依據，然而目前的編碼作業透過專業疾病分類人員花費大量時間與精力解讀和分析病歷內容及診斷，以確保每件病歷疾病分類編碼的正確性。目標: 本篇研究的目標是希望透過語境化語言模型與規則庫建構一個ICD-10 AI輔助系統，以提升編碼的時效性與正確性，透過歸入正確的DRG落點，取得醫療院所應有的醫務收入。方法: 本篇研究中，我們使用亞東醫院的出院病摘資料並透過資料探勘與自然語言處裡的技術 (包含 Word2Vec, XLNet, BERT, AttentionXLM) 於深度學習網路中以實現 ICD-10 的
自動編碼。並透過實務上與疾分師討論所建立的規則庫來優化原本的語境化語言模型。結果: 在各個實驗結果中發現，語境化語言模型在多標籤分類任務中的表現的確比非語境化語言模型來的好，其中以BioBERT分類模型搭配資料探勘與規則庫的優化在 ICD-10-CM 與 ICD-10-PCS 的編碼上達到最好的結果 (F1-Score 0.77 與 0.69)。結論: 在模型與系統的驗證上，透過亞東醫院疾分師的實際參與實驗，我們比較了沒有提供AI預測編碼與有提供AI預測編碼的編碼時間與一致性，並與成對的樣本進行了分析，結果顯示有提供預測的ICD代碼可以將疾分師的平均F1從中位數從0.832提高到0.922 （
P < 0.05），但沒有減少其平均編碼時間（P = 0.64）。這些模型上的改變與規則庫的優化都會在未來持續於本ICD-10 的網頁服務中，以提供所有的 ICD-10 使用者自動編碼及訓練的服務。關鍵詞: 自然語言處理、深度學習、多標籤分任務、語境化語言模型、規則庫、國際疾病分類標準