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另外網站第十四屆中小企業國際研討會也說明：第十四屆中小企業國際研討會. 國立中正大學聯絡人: 黃品瑜先生電話: +886-5-2720411 分機: 24308 電子信箱: [email protected].
這兩本書分別來自PCuSER電腦人文化 和前程文化所出版 。
銘傳大學 資訊工程學系碩士班 顏秀珍所指導 羅隆晉的 以集群為基礎之多分類器模型對不平衡資料預測之研究 （2009），提出sme中小企業關鍵因素是什麼，來自於抽樣技術、集群分析、類神經網路、分類、不平衡資料集。
最後網站2019年及2020年中小企業發展概況則補充：附註：. 1.2019 年以舊標準定義。舊標準之中小企業，係按經濟部於2015 年3 月30 日修正發布之〈中. 小企業認定標準〉規範 ...
FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全
為了解決sme中小企業 的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：
★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構
好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。
以集群為基礎之多分類器模型對不平衡資料預測之研究
為了解決sme中小企業 的問題，作者羅隆晉 這樣論述：
在資料探勘(Data Mining)與機器學習(Machine learning)的領域中，分類(Classification)技術受到相當廣泛的研究，並應用於各領域的實務中。一般來說，當訓練資料集中的目標類別分佈越均勻時，分類器(Classifier)通常會有比較好的分類效能。然而，在許多實務的應用中，卻經常牽涉到目標類別分佈不平衡的問題(Imbalanced Class Distribution Problem)。目標類別分佈不平衡所造成的問題是，當大多數的訓練資料是屬於某一類別(我們稱之為多數類別(Majority Class))，而只有極少數的訓練資料是屬於另一個類別(我們稱之為少數
類別(Minority Class))時，其所訓練出來的分類器通常會傾向將所有的測試資料預測為多數類別，完全忽略少數類別，而少數類別的預測效能又是決策者最重視的部分。因此對於不平衡資料探勘進行研究就顯得相當重要。本論文將提出一個過濾多數類別資料的方法流程，利用類神經網路模型把預測為高機率值的多數類別資料過濾掉，進而提高少數類別資料所佔的比例，以降低資料不平衡的程度，藉此達到多數類別資料與少數類別資料的平衡。之後分為兩個方法流程：流程一為利用集群分析把資料分多群並且每群各自建立分類模型；流程二則不分群而直接建立分類模型，並且對分類模型做效能最佳化。實驗的結果顯示我們所提出的方法確實能提昇傳統不平
衡資料之分類預測方法的分類效能。
SSD企業創新策略管理技術(二版)
為了解決sme中小企業 的問題，作者顏敏仁 這樣論述：
第二曲線（Second Curve）指出了企業必須創新的道理 “WHY”。我們進一步需要解方。 亞馬遜飛輪效應（Amazon Flywheel Model）分享了企業創新系統模式的Know “HOW”。我們仍想知道明確的未來發展落點。 AI及大數據分析提供強大演算法預測未來 “WHERE”。然策略規劃需要有開放系統的人機互動決策支援。 洞察企業組織的過去和未來，我們需要從WHY, WHERE, HOW全面協助企業組織創新發展和動態經營管理。本書所介紹的創新管理思維和系統科學方法論，希望協助您發掘機會創造價值，建立共同願景，付諸創新實踐，鏈結城市創新與地
方社會永續發展。 本書適合專業經理人、新創企業家、中小企業主、產業領導人、社會創新推動者、政策制定者、大專校院教師、博碩士生、EMBA、MBA或即將成為社會新鮮人之大學生，以及有志提升國際競爭力者。 本書內容包含四大章及SSD實務案例附錄，為政府單位產業輔導、大學及國際系統動態學臺灣分會推廣系統思考與系統動態學教材。 Description for readers The Second Curve has pointed out the reason "WHY" companies must innovate, but we still need further sol
utions. The Amazon Flywheel Model has shared the Know "HOW" of the enterprise innovation system model, but we still want to know to what specific performance might reach in the future. AI and big data analysis have provided powerful algorithms to predict the "WHERE" in the future; however, str
ategic planning still requires support from decisions made by open systems of human-computer interaction. To gain insight into the past and future of an enterprise/organization, we need to focus on the WHY, WHERE, and HOW, so as to comprehensively assist strategic management and business innovati
ons for sustainable development. This book helps you discover opportunities for global values, establish a shared vision, develop a good strategic architecture, innovate with entrepreneurial thought & actions, and better connect with the sustainable developments of cities and local communities.
This handbook is particularly recommendable to professional managers, entrepreneurs, SME owners, industry leaders, social innovation promoters, policy makers, educators, PhD and master students, EMBA, MBA or college students who are about to become new graduates, and those who aspire to enhance
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