蕭國倫;劉柏辰;蔡泊均;
頁: 177-207
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 股票預測;深度學習;時間卷積網路(TCN);長短期記憶(LSTM);
Keywords: Stock prediction;Deep learning;Temporal Convolutional Network (TCN);Long Short-Term Memory(LSTM);
摘要: 股價預測一直是一個很棘手的問題，由於許多因素都會影響股價，因此簡單的模型無法準確預測。但添加太多的特徵將增加模型的複雜度，若能找到關鍵的特徵，模型的準確性將會更好。在股票預測領域中，許多使用長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)的研究顯示了良好的結...

引用     導入Endnote

龔千芬;龔嘉德;蘇志民;郝沛毅;林奕儒;
頁: 445-476
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;臨床決策支持系統;醫學資訊學;
Keywords: Sepsis early prediction;deep learning;fuzzy support vector machines;clinical decision support systems;medical informatics;
摘要: 敗血症是全世界的主要死亡原因，敗血性休克的死亡率高達50％。根據世界衛生組織估計，每年有超過600萬人死於敗血症，早期診斷和治療可以預防大多數的敗血性休克發病與死亡，但是，目前缺乏可靠的早期敗血症智能預測系統。時至今日，在大數據分析的快速發展和重症監護室的...

引用     導入Endnote

郝沛毅;龔千芬;張俊陽;蔣榮先;鄭詠恆;
頁: 495-535
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 事件嵌入;興趣點推薦;矩陣分解;深度學習;卷積神經網路;
Keywords: event embedding;POI recommendation;matrix factorization;deep learning;convolutional neural networks;
摘要: 基於位置的社群網路（LBSN）近來變得十分流行，這歸功於智慧手機的爆炸式增長，使得用戶可以輕鬆地執行LBSN程序。越來越多使用者在這些平台上與好友分享打卡資訊跟生活點滴。興趣點（POI）推薦系統是LBSN的核心服務，也是最近熱門的研究焦點。目前研究主要是分析用戶的打...

引用     導入Endnote

林文暉;王平;吳保樺;周明勝;蔡東霖;蔡一郎;羅濟群;
頁: 465-494
日期: 2020/10
卷期: 27(4)
關鍵字: 網路入侵偵測;時間卷積神經網路;卷積神經網路;行為分析分類器;
Keywords: network intrusion detection;temporal convolutional networks;convolutional neuron networks;behavior analysis-based classifier;
摘要: 資安防護思維模式已逐步朝向整合度高且具有機械學習和認知運算（cognitive computing）技術的資安平台，透過將威脅資料篩濾增加威脅辨識、詮釋及預測精度，並藉由預測性分析（predictive analysis）可視化顯示提高對企業網路的即時安全監控與認知，以期協助企業降低資安...

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陳美如;王渝薇;范錚強;
頁: 217-245
日期: 2016/04
卷期: 23(2)
關鍵字: 雙重處理模式;計劃行為理論;非計劃行為;沉浸經驗;線上遊戲;描述性規範;
Keywords: dual process model;theory of planned behavior (TPB);unplanned behavior;flow experience;online game;description norms;
摘要: 雖然計劃行為理論（Theory of Planned Behavior, TPB）對意圖與行為的解釋能力，已在眾多實徵研究中受到相當程度支持與重視。但是，真實世界中人類有許多行為卻不全然都是計劃行為，單純使用計劃型的理論並無法對人類行為解釋完全。因此，本研究以雙重處理模式（Dual Pr...

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曹偉駿;鄭博元;李建邦;
頁: 167-192
日期: 2013/04
卷期: 20(2)
關鍵字: 網路服務;角色為基礎的存取控制;資訊安全;情境感知;決策樹;
Keywords: Web services;RBAC;Information security;Context-aware;Decision tree;
摘要: 以角色為基礎的存取控制（Role-based Access Control; RBAC）方式應用於網路服務中，雖然可使管理者有效率地檢視使用者目前所擁有的權限，然而隨著網路的發展與普及，網路安全問題層出不窮，現有存取控制機制是不足以確保網路服務的安全性。因此，本研究除了以情境感知機...

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蕭瑞麟;侯勝宗;歐素華;
頁: 91-118
日期: 2011/10
卷期: 18(4)
關鍵字: 科技意會;科技採納;持續意會;調適學習;質性研究;
Keywords: technology sensemaking;technology adaptation;qualitative research;user-centre innovation;GPS dispatch system;
摘要: 科技中隱含新穎的功能與運作模式，常令使用者感到陌生與驚訝。因此，使用者除了一邊應用科技新穎的功能，一方面也必須去意會、了解科技中隱藏的運作模式。雖然科技意會文獻對初始意會的議題已有深入的討論，但我們其實很少去想，使用者會如何對新科技產生第二度、甚至第...

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苑守慈;謝宜錚;
頁: 39-66
日期: 2005/07
卷期: 12(3)
關鍵字: 行動車輛資訊服務;時空資料庫;類神經網路;屬性導向歸納法;
Keywords: Telematics;spatial-temporal databases;neural network;attribute-oriented induction;
摘要: Telematics乃是結合通訊及資訊，主要概念是指汽車的通訊及資訊技術，在生活應用上是指以汽車作為與外在環境資源的互動，結合無線通訊技術將資訊及多媒體等內容作單向或雙向傳輸的系統。而Telematics之內容與服務提供部分則扮演著服務是否獲得消費者青睞的關鍵角色。本研...

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吳欣怡;劉瑞瓏;
頁: 35-60
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 遞增式探掘;序列探掘;企業環境資訊;資料探掘;事件時間順序;
Keywords: incremental mining;sequences mining;business environmental information;data mining;temporal order of events;
摘要: 對於多數企業管理者而言，企業環境資訊的搜集與分析是相當必要的。適切地分析出管理者關心之事件出現之順序關係，可讓管理者及早預測重要事件的發生，及時做出適當的應對與防範。由於環境多變，遞增式探掘(incremental mining)對企業環境事件序列探掘而言相當重要。然而...

引用     導入Endnote

李昌雄;陳禹辰;
頁: 1-18
日期: 2000/07
卷期: 07(1)
關鍵字: 物件導向技術;技術變遷;技術關連性;技術累積;組織學習;
Keywords: innovation adoption;object-oriented technology;technological inter-relatedness;technology accumulation;technological maturity;
摘要: 雖然物件導向技術極有可能成為軟體開發程序的產業標準，可是大部分企業在採用物件導向技術的態度上仍然保守，部分已採用者仍屬小規模的試驗。為理解上述現象，本研究從檢視新興資訊科技的浮現特質入手，引用並擴充技術關連性這個新概念，也就是組織整合在不同時點所採用...

引用     導入Endnote