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國營事業「搶分系列」【政府採購法規(含概要)】(核心考點全面突破.最新考題完整精解)(5版)

為了解決統包家評價的問題，作者胡劭安 這樣論述：

　　☆一本精讀主義‧唯一推薦首選☆ 　　☆體系清晰精要‧核心考點掃描☆ 　　☆最新相關試題‧詳實精準解析☆ 　　一、本書特色 　　◎大綱速讀： 　　融合政府採購法及其施行細則之篇章節內容，以最精確簡明之文字標題，建構出完整之法規體系。非常適合初學者入門學習之用。 　　◎內容精研： 　　則係根據政府採購法、政府採購法施行細則之法規章節，詳實編輯而成。提綱挈領的編排方式，將使讀者對此規範，更能融會貫通。 　　◎政府採購相關法規彙編： 　　根據近年相關國家考試考題所涉及之政府採購相關規範，蒐集彙整而成。並以命題之重要性，將該法規區分為「主要法規」、「次要法規」。便於讀者研習

、參閱，以掌握法條之最新脈動。 　　◎精選題庫： 　　由本社編輯群參照歷年「政府採購法規」命題模式，精心編製「申論題型」、「測驗題型」試題供讀者自我演練、自我評量之用。 　　◎歷屆相關試題與解析： 　　搜羅103年至110年「政府採購法規」國營事業相關試題，並依最新法規條文編寫正確而詳實之解析。而且每年度皆附有「命題配分表」，便於讀者掌握及預測本項考試之命題趨勢。 　　◎線上討論： 　　發現內容闕漏或有任何疑問，可立即上本社討論區回應與討論。 線上系統將提供最新考試資訊、書籍內容增補即最新法規動態。 　　二、應試要領 　　【步驟一】 　　在準備研讀本書前，建議讀者儘可能先花時間熟記第一

部分第一篇「大綱速讀」，以確實建立政府採購法及其施行細則之整體體系架構。掌握此骨幹後，對於接下來第二篇「內容精研」相關內容之延伸學習，便能獲得更深入而精準的理解，及厚實之基礎。 　　【步驟二】 　　讀完第一部分後，請務必精研第三部分「精選題庫」。除可給予自己模擬演練的機會，更可藉此之自我評量，找出學習上之盲點，儘早補強之。 　　【步驟三】 　　最後，建議讀者再預留考前三天之時間，勤作第四部分「歷屆相關試題與解析」之考古題。正所謂「鑑往知來」，透過歷屆相關考古題之研習及演練，必能使讀者之應試實力，獲得更進階之提昇！  

統包家評價進入發燒排行的影片

辦桌菜零售化之成功因素分析

為了解決統包家評價的問題，作者葉翠雯 這樣論述：

「辦桌」文化早在日治時期形成，是當時鄰里間的互助民俗活動，台灣經濟蓬勃走向「工商轉型期」，便發展為經濟活動。辦桌是台灣社會上一種很重要的飲食文化，大家透過宴席聯繫增進情感。近年來民眾飲食習慣改變，年節外帶辦桌菜的需求增多，及COVID-19疫情影響下，出現能夠在家簡易烹調的調理包需求，表現出辦桌菜零售化的趨勢。本研究探討辦桌菜在零售化市場成功的關鍵因素，採用層級分析法進行專家問卷調查，以從事餐飲市場開發及經常性決策購買者為標準，篩選了19位專家做為研究對象。經由文獻探討、專家訪談與研究者實務經驗結果顯示，在四大構面之中「餐點品質」的評價高於其他構面; 十三項評估準則中，依重要性排序前面五項分

別以「食材新鮮度」為考量之最關鍵因素，其次為「總舖師口味」的影響，第三「價格」、第四「售後服務」、第五「菜色創新」。

全中文自然語言處理：Pre-Trained Model方法最新實戰

為了解決統包家評價的問題，作者車萬翔,郭江,崔一鳴 這樣論述：

★★★★★【全中文自然語言處理】★★★★★ 還在對huggingface上的預訓練模型(bert-base)等都是針對歐美語系感到困擾嗎？ 本書就是為中文世界讀者專屬打造的，讓你一窺中文模型的自然語言處理！ 　　自然語言處理(NLP)號稱「人工智慧皇冠上的珍珠」，是AI世界中最先進也是應用最廣的領域。從早期的知識模型，到中間的統計模型，一直到最新的神經網路模型，早已服務於你所看到的任何大型系統，包括Google的關鍵字排名、Google翻譯、購物網站推薦系統、Siri/OK Google等，都是NLP產出的精華。如果你還以為CNN、GAN等圖型處理的AI架構很有趣，換到NLP領域中，你

會發現更多驚奇！ 　　本書從預訓練模型的角度對理性主義和經驗主義這兩次重要的發展進行了系統性的論述，能夠幫助讀者深入了解這些技術背後的原理、相互之間的聯繫以及潛在的局限性，對於當前學術界和工業界的相關研究與應用都具有重要的價值。本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。 　　本書技術重點 　　✪詞的獨熱表示、詞的分散式表示、文字的詞袋表示 　　✪文字分類問題、結構預測問題、序列到序列問題 　　✪NLTK 工具集、LTP 工具集、大規模預

訓練資料 　　✪多層感知器模型、卷積神經網路、循環神經網路、注意力模型 　　✪情感分類實戰、詞性標注實戰 　　✪Word2vec 詞向量、GloVe 詞向量 　　✪靜態詞向量預訓練模型、動態詞向量預訓練模型 　　✪預訓練語言模型、GPT、BERT 　　✪模型蒸餾與壓縮、DistilBERT、TinyBERT、MobileBERT、TextBrewer 　　✪生成模型、BART、UniLM、T5、GPT-3、可控文字生成 　　✪多語言融合、多媒體融合、異質知識融合 　　✪VideoBERT、VL-BERT、DALL·E、ALIGN 本書特色 　　◎不只英文，還有中文模型的自然語言處理 　　以

往的自然語言處理專書多以處理歐美語系為主，令使用中文為母語的我們甚感遺憾，如今，本書就是你第一本可深入了解「中文模型的自然語言處理」最棒的書籍！ 　　◎中文自然語言處理的首席單位專家親著 　　本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成，其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型，由這些專家親著的內容，絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。 　　◎精美圖表、專業講解 　　本書內含作者精心製作的圖表，有助於讀者理順思緒、更好地學習自然語言處理的奧妙。

應用沉浸式虛擬實境(VR)訓練對口衛系學生在失能高齡者口腔照護知識、態度、自我效能及行為意圖改變之成效

為了解決統包家評價的問題，作者章璦華 這樣論述：

研究目的：虛擬實境(VR)是可以實現沉浸式模擬學習的一種新型態教學工具；本研究為國際上第一個融入口腔照護課程模組的VR訓練，目的為評價口衛系學生在學習失能高齡者口腔照護之成效。研究方法：採隨機對照試驗。研究對象為109學年度高雄醫學大學口腔衛生學系三年級學生。參與者被隨機分配到實驗組(EG; n =11)與對照組(CG; n=12)。VR口腔照護系統包含3D眼鏡、手持遙控器及模擬教案。實驗組學生在研究開始後兩週、四週及六週接受了3次兩小時失能高齡者之VR口腔照護訓練課程；對照組未接受任何介入。採自填式結構式問卷收集前後測資料。使用廣義估計方程(GEE)比較兩組之間學習成效之差異。研究結果：實

驗組在介入後六週口腔照護知識得分從18.4 ± 1.1分提升至19.6 ± 0.5分(p = 0.004); 口腔照護自我效能得分從46.0 ± 3.7分提升至51.8 ± 4.2分(p = 0.006); 口腔照護行為意圖得分從51.6 ± 4.8分提升至56.7 ± 4.5分(p = 0.011)。與對照組相比，實驗組在介入後六週的口腔照護知識[β = 1.19; effect size (ES) = 1.32]、態度[β = 2.89; ES = 0.75]、自我效能[β = 4.98; ES = 1.05]及行為意圖[β = 4.42; ES = 0.89]得分有顯著提升。結論：應用V

R於失能高齡者口腔照護訓練上對口衛系學生在六週後能有效提升其口腔照護知識、態度、自我效能和行為意圖。關鍵字：失能、高齡者、醫學教育、口腔衛生、虛擬實境