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【111年中華電信應考必備用書】計算機概論速成總整理

為了解決演算法 PTT的問題，作者蔡宏恩 這樣論述：

　　★幸福企業中華電信111年預計招募925人。把握機會提早準備，贏在起跑點★ 　　報名日期：111.06.17~111.06.29 　　筆試日期：111.07.24 　　口試日期：111.09.4 　　★本書由榮獲ptt、dcard上榜考生口碑推薦的名師蔡宏恩編著，天羅地網掌握計算機概論最重要命題焦點，輔以大量圖表解說，易懂好記。2022迎戰中華電信招考計算機概論，「1本打天下」就靠它！★ 　　計算機概論此一考試科目的範圍相當廣泛，其中包括數位邏輯、計算機組織與結構、資料表示法、程式設計、作業系統、資料庫、資料結構、電腦通訊及資訊安全等考科，因考科內容相當繁多，可供

出考題的重點繁多、變化莫測，相較之下考試難易並不會來得困難，國家考試及各類國營事業皆會以參考歷屆試題命題，考生應將歷屆試題加以熟讀、整理及演練，找出考試的題型及出題方向。   　　計算機概論一科看似複雜難懂，但只要掌握住學習方法，很快就能得心應手！本書特別針對讀者的困難編寫整理相關概念，以條列式重點，大量簡明易懂的表格圖解，搭配簡單扼要的說明，讓您輕易的從表格中掌握住必考重點。   　　計算機概論此科要拿高分並不困難，只要多一分努力，即可多一分收穫，考生可藉由本書掌握重點外，並有計劃性的研讀及演練複習，便能事半功倍，求取功名。   　　筆者所學有限，整理歸納這幾年來考古題型的重點，計算機概論內

容範圍廣大，如有內容不足或錯誤之處在所難免，還請各位前輩先進能不吝指教，來信告知。

演算法 PTT進入發燒排行的影片

社群平台間的游動：從符擔性角度看記者分化使用之戰術

為了解決演算法 PTT的問題，作者李岱瑾 這樣論述：

社群平台走向多元化，記者受個人不同因素影響，發展出相異的分化使用平台策略。本研究為瞭解記者在社群平台間的行動脈絡，從中發掘如何在平台戰略體制下執行戰術，創造反體制的生存空間，對其人際關係的影響。因此，以符擔性理論（Affordance Theory）為基礎，透過深度訪談十二名不同世代的記者，探究記者如何感知社群平台符擔性以操作戰術，在互動中又創造哪些平台新意義。研究發現，記者操作戰術時有一個既定的邏輯，以臉書作為使用社群平台之開端，當記者感知臉書內涵的轉變後，試著先調整自身行為的合適性，改變發文內容、降低貼文頻率、增設隱私設定，直到無法滿足個人使用慾望，以跨平台至Instagram和創建臉書

新帳號為最多記者採用的戰術。記者在多重情境之下，並不會完全消失在臉書中，而是以臉書為本，其他社群平台為輔。這顯示，記者不願破壞臉書經營已久的人際關係，運用臉書原始科技的設計翻轉為有用資源，知覺臉書龐大的使用者和資訊量之優勢，從單純交友軸線轉變成輔助新聞工作的工具，以經營弱關係和獲取資訊管道為主，Instagram則成為私人的生活實記；記者游移在社群平台之間的差異行為，彰顯出記者的戰術因應科技變遷不斷地適應，也深受日常生活和工作經驗影響。

假新聞政治：台灣選舉暗角的虛構與欺騙

為了解決演算法 PTT的問題，作者林照真 這樣論述：

假新聞玩弄新聞、詭辯真假， 在社群媒體上利用平台科技進行政治動員， 已使假新聞成為選舉與公投時的政治武器。 　　2016年先後發生英國公投、美國總統大選令人震驚意外的投票結果後，假新聞已成為全球政治傳播的重要課題。本書針對國內2018年、2020年兩次選舉進行研究，試圖探討假新聞對國內選舉的影響。 　　林照真認為，「假新聞政治」說明假新聞為政治化名詞，已經成為民主社會的難題。臺灣更特別的現象是，混淆的國家認同製造政治對立，提供假新聞得以擴大政治操弄的舞台。源自中國大陸的陰謀論與宣傳，更隨時企圖崩解臺灣的社會秩序與民主價值。 　　全書共十四章。除全面梳理假新聞相關文獻外，另分別以傳播科

技、政治對抗、平台產業等不同視角，聚焦分析國內外的假新聞現象。

基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式

為了解決演算法 PTT的問題，作者張邦育 這樣論述：

近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃

取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問

題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意

見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。