龔千芬;郝沛毅;
頁: 239-276
日期: 2024/04
卷期: 31(2)
關鍵字: 敗血症早期預測;深度學習;模糊支持向量機;醫學訊息學;生成對抗網路;
Keywords: : Sepsis early warning model;Deep learning;Fuzzy support vector machines;Medical informatics;Generative adversarial network;
摘要: 敗血症是一種可能導致死亡的嚴重疾病，根據世界衛生組織的統計，每年大 約有 600 萬人因為敗血症休克而死亡，死亡率高達 50％。敗血症發作的早期預 警和及早的干預治療，可以避免絕大多數的敗血症休克死亡的發生。人工智慧演 算法的蓬勃發展與重症監護病房的大量病患...

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許文錦;李牧衡;呂明聲;
頁: 27-44
日期: 2022/01
卷期: 29(1)
關鍵字: BERT;深度學習;衛生教育;謠言檢測;
Keywords: BERT;deep learning technique;health education;rumor detection;
摘要: 近年來網路上流傳大量衛生教育謠言已為醫療照護人員帶來嚴重困擾，不實謠言除了誤導病患、造成恐慌外，更可能造成錯誤用藥、延誤治療等嚴重後果，更甚者，還可能造成醫病關係惡化，傷害醫師與醫院形象, 因此發展新的闢謠與防範機制成為急需研究的重要議題。關於謠言防範...

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楊亨利;李博逸;
頁: 215-246
日期: 2021/04
卷期: 28(2)
關鍵字: 語音助理;決策實驗室分析法;模糊網路層級分析法;消費者價值;手機;
Keywords: Voice Assistants;DEMATEL;FANP;Consumers Value;Cellphone;
摘要: 在資訊科技的蓬勃發展下，語音助理已有長足的發展。它結合自然語言處理、機器學習以及人工智慧，透過語音互動式介面，幫助人們在手機上處理事務，並逐步運用至不同情境。本研究以消費者價值與風險為基礎，建立影響使用者持續使用語音助理的因素架構，包含五大構面、十七...

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洪新原;洪幼力;劉晴;
頁: 341-375
日期: 2020/07
卷期: 27(3)
關鍵字: 金融科技;理財機器人;影響因素;使用意圖;態度三元論;
Keywords: FinTech;financial Robo-advisor;influencing factor;intention to use;model of attitude;
摘要: 在金融科技應用的衝擊下，傳統金融機構面臨全新的改革，隨著人工智慧的發展與應用，顛覆了許多傳統的觀念，理財機器人即為金融科技服務中最受矚目的應用領域之一，理財機器人是一個數位平台，透過線上問卷的調查，了解顧客的財務狀況、風險偏好、預計投資期限、偏好的投...

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陳宗義;蔡健鴻;蔡秀琴;
頁: 235-263
日期: 2020/04
卷期: 27(2)
關鍵字: 居家照顧服務;行動技術;層級分析法;協同照顧;
Keywords: home care services;mobile technology;analytic hierarchy process (AHP);collaborative care;
摘要: 隨著社會高齡人口的增加，對健康照護系統帶來極大的壓力，且老人照顧的問題複雜多元。而符合被照顧者心中期待的社區或居家照顧服務模式，則有成本過高及人力不足的障礙。近年來，隨著行動科技（mobile technology）的發展，照顧者能夠透過行動裝置的支援，監控被照顧者的...

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王慶豐;李俊賢;
頁: 413-450
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 複數模糊類神經;複數模糊集;特徵選取;粒子群最佳化演算法;遞迴最小平方法;
Keywords: complex neuro-fuzzy;complex fuzzy set;feature selection;particle swarm optimization;recursive least squares estimator;
摘要: 面對現今的國際化環境，投資已成為許多企業與人們的獲利方式，股票為此領域相當普遍的交易模式，但股價波動所牽涉層面廣泛，固然難以估計與預測，人工智慧中的深度學習即為當今預測的最佳工具之一。本研究提出一種新形態之複數模糊類神經分類模型（Complex Neuro-Fuzzy ...

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邱瑞科;王祥安;吳建樺;張彥群;
頁: 255-281
日期: 2018/07
卷期: 25(3)
關鍵字: 慢性腎臟病;人工智慧;模糊專家系統;風險評估;雲端運算服務;
Keywords: chronic kidney disease;artificial intelligence;fuzzy expert system;risk assessment;cloud computing service;
摘要: 根據行政院衛生福利部國民健康署所公布的民國105年國人主要死因之統計資料顯示，腎炎、腎病症候群及腎病變位居十大主要死因之第九位。又根據2015年美國腎臟登錄系統（the United States Renal Data System；USRDS）年度報告，以洗腎作為指標，台灣末期腎臟病的發生率為世...

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蘇國瑋;許蒞彥;吳旻霙;黃博信;
頁: 111-141
日期: 2009/07
卷期: 16(3)
關鍵字: 人工智慧;本體論;教育行政法規;決策支援系統;
Keywords: Artificial Intelligence;Ontology;Educational Administrative Regulation;Decision Support System;
摘要: 一般法規草擬時在結構上及內容的安排上，最易發生錯誤的情形有以下三種：結構不完整是最常見的情形，它極易造成閱讀及檢索上的困擾。內容不一致也是另一常見的情形，使得前後的法規互相矛盾。術語不統一也是另一常見的情形，造成法規含混或模稜兩可的情形，導致使用者對...

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施人英;陳文華;吳壽山;
頁: 155-178
日期: 2007/07
卷期: 14(3)
關鍵字: 信用評等;支持向量機器;倒傳遞類神經網路;
Keywords: credit ratings;support vector machines;backpropagation neural networks;
摘要: 信用評等制度在金融市場已行之有年，其在企業籌資、投資人資訊取得、銀行授信參考，以及規範一般機構投資標的上，均扮演著相當重要的角色。信用評等的主要目的乃在評量債券、票券發行機構或存款機構信用品質的良窳，以利投資人做出合理的決策。過去信用評等的研究大多針...

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楊亨利;應嗚雄;
頁: 39-71
日期: 2006/01
卷期: 13(1)
關鍵字: 線上測驗;電子化學習;填充題;模糊評分機制;回饋訊息;
Keywords: Computer On-Line Testing;Fill-in-Blank Type Items;Fuzzy Scoring Mechanism;Feedback Message;E-Learning;
摘要: 線上測驗已成為電子化教育學習的重要議題，少數系統雖可支援填充題及其他非選擇題型測驗，但卻以非對即錯的二元樣形比對進行評分，而影響測驗系統的評分效力。目前系統缺乏提供教師設定個人化評分風格及相似語意詞庫，對於多位教師共用測驗系統平台環境時所產生的評分規...

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曾明性;
頁: 91-111
日期: 2004/01
卷期: 11(1)
關鍵字: 橋樑沖刷災害;圖形使用介面;資料庫管理系統;專家系統;地理資訊系統元件;
Keywords: Bridge Scour Disasters;Graphic User Interface;Database Management System;Expert System;Geographic Information System Object;
摘要: 近年來橋樑沖刷災害時有所聞，每逢暴雨時期常造成人民生命財產的損失。橋樑沖刷災害吾人雖然無法確知何時會發生，但何處可能易生災害，吾人可經由專家知識預先評估而得知。因此，本研究應用圖形使用介面開發程式結合資料庫管理系統、專家系統、及地理資訊系統元件，研發...

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蔣肇慶;陳奕明;
頁: 71-84
日期: 2000/07
卷期: 07(1)
關鍵字: 代理人程式;門診醫療資訊作業系統;效能分析;智慧型程式;
Keywords: Agent;Out-Patient Medical Information System;Performance analysis;Intelligent program;
摘要: 「門診醫療資訊系統」是醫院電腦化的第一步，其所建立的資料是醫院整體醫療資訊作業電腦化資料庫的一部份，可作為成本分析、病患疾病分析、及保險申報的主要依據，此外門診醫療作業的收入，也是醫院最主要的收益來源。因此，門診醫療作業電腦化的良窳，對醫院經營效率的...

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邱昭彰; 楊子青;
頁: 19-38
日期: 1998/01
卷期: 04(2)
關鍵字: 案例庫推理; 模糊邏輯; 財報分析; 過程追蹤; 智慧型教學系統;
Keywords: Case-based reasoning; Fuzzy logic; Financial statement analysis; Process tracing; Intelligent tutoring system;;
摘要: 決策過程中，若能納入學習元素，並針對基本知識不足的決策者予以加強，將能增強決策者的分析能力及提昇決策支援系統之價值。唯有透過追蹤使用者與系統對話的過程來獲知使用者的目標·計劃等相關資訊，才能適時調整人機互動策略，以適應不同程度的使用者。因此本研究在超...

引用     導入Endnote

張顯洋;黃明和;蔣臺舟;莊玉瑛;黃淑娟;
頁: 48-54
日期: 1994/12
卷期: 02(2)
關鍵字: 人工智慧;專家系統;知識庫;推論邏輯;
Keywords: Artificial intelligence;Expert system;Knowledge base;Inference logic;
摘要: ...

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