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英文字根字首神奇記憶法：再也忘不了的英單速記秘訣【附口袋單字書+字根字首字尾一覽表】(25K+1MP3)

為了解決vest in中文的問題，作者KangSungTae（姜聲泰） 這樣論述：

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對金融業經營績效之再審視 - ESG 投入觀點

為了解決vest in中文的問題，作者洪誠佑 這樣論述：

本研究意旨是在探討銀行業參與了ESG是否對於在財務和績效上表現有助益影響來進行研究分析。先以敘述性統計中的Jarque-Bera顯現變數為顯著且為非常態。再透過皮爾森相關係數來描述變數之間線性相關性，推測本研究模型之各變數並無存在嚴重的共線性問題。因敘述性統計顯現大部分變數資料都為非常態，故本文以分量迴歸模型做最後主要的研究依據。在探討 ESG 經營績效的影響本文提出2大模型作為驗證研究之實證，先以傳統模型探討，由於在資料數據上顯示為非常態，故再試著用分量回歸模型修正，來做頑強性檢定(Robustness)。 綜合實證 ESG確實能有效助於提升銀行的財務(ROE)和績效(ROA)表現，在

分量迴歸分析下顯現 ESG在經營績效中對公司價值(Tobins Q)為顯著正面影響。ESG 對於銀行的營運（資產報酬率 ROA）、財務（股東權益報酬率 ROE）和公司績效（Tobins Q）三項指標有顯著的正面影響。

英文字根字首神奇記憶法：再也忘不了的英單速記秘訣【附口袋單字書+字根字首字尾一覽表】(16K+1MP3)

為了解決vest in中文的問題，作者KangSungTae（姜聲泰） 這樣論述：

史上最強字根字首十倍效率單字記憶法！   　　還在為成千上萬的英文單字苦惱？ 　　單字總是背了又忘？  　　全世界語言學家公認用字根字首背單字最有效！ 　　韓國超人氣學習之神姜聲泰傾力之作， 　　教你掌握字根字首核心意義，秒速記憶單字， 　　配合英文單字學習習慣養成計畫， 　　從此單字再也忘不了！   本書特色   　　字根字首詳細解說，字源聯想記憶最好背 　　將重要字根字首與常使用的「代表性單字」做連結， 　　讓你自動聯想字根字首意思，無限延伸套用其他單字； 　　字字解說字源由來、背後小故事、字根聯想法， 　　單字意象如故事般鮮明映入腦中，宛如用十倍的效率記憶單字！    　　高頻衍生字

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以特徵值及深度學習為基底探討社區老年人跌倒風險之評估:統計特徵值、熵特徵值以及堆疊自編碼器

為了解決vest in中文的問題，作者陳世海 這樣論述：

台灣社會人口老化愈加嚴重，其65歲老人人口佔比已超過 14.6%，而老人因跌倒易產生較大的傷害，導致長期照護需求與家庭社會沉重的負擔，故預防跌倒一直是臨床預防醫學以及我們需要去重視的課題。而本研究整體研究目的，主要分別從以特徵值為基底（Feature-based）及深度學習為基底（DNNs-based）兩種模式，探討步態不穩和平衡感較為常見兩大的跌倒風險因子並評估老年人跌倒風險。在特徵值為基底（Feature-based）部份，透過統計特徵值（SF）、排列熵（PE）及加權排列熵（WPE）組合之特徵值集合並搭配「單變量篩選再逐步邏輯斯迴歸」方法進行特徵值篩選及分類判別，其結果SF、PE+WPE

之AUC分別為0.857及0.846，而SF+PE+WPE之AUC可達0.924，大幅提昇原SF為基底下之AUC值與分類效能，顯見PE+WPE可提供另外一種角度之特徵面向來評估受測者是否有跌倒風險，且確認PE/WPE在TUG在不同族群之跌倒風險之評估是具顯著性，對預測模型有其相當高之利用性（Availibity）。而在深度學習為基底（DNNs-based）部份，先透過時頻分析（TFA）技術將時間序列資料轉成時頻圖像（TF image），並於TUG 的各個階段提供了豐富的”具判別能力”的信息，可明顯地觀察兩個不同族群之動作細節。除此，我們亦透過堆疊自編碼器（SAE）之深度學習架構進行學習與分類，

其X(V)、Y(ML)以及Z(AP)正確率分別為 89.1%、93.4% 和 94.1%。綜上，不管是以特徵值為基底或深度學習為基，均呈現Z軸（AP軸）之最重要性，顯示下肢肌力之重要性。另外，深度學習之SAE的架構與作法，是有效之特徵值擷取與分類預測模型，再結合特徵值為基底的方式之綜合研判，期能建置即時監控生理訊號系統，並發展人工智慧跌倒評估與跌倒風險之輔助工具。