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數學建模ptt的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊善茜寫的 像科學家一樣做專題研究：從「發想」到「發表」的探究實作指引 可以從中找到所需的評價。
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國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 （2021），提出數學建模ptt關鍵因素是什麼，來自於情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT。
而第二篇論文元智大學 社會暨政策科學學系 丘昌泰所指導 許伊萱的 大專青年低薪議題之社群媒體資料初探：非結構化資料探勘技術 （2019），提出因為有 非結構化資料、大數據分析、網路輿情、網路聲量、資料探勘、青年低薪、大專青年的重點而找出了 數學建模ptt的解答。
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像科學家一樣做專題研究：從「發想」到「發表」的探究實作指引
為了解決數學建模ptt 的問題，作者楊善茜 這樣論述：
培養科學素養，從專題研究開始！ 從「議題形成」、「方法擬定」、「問題解決」到「分享成果」 助你踏出小論文競賽、科展、科學獎第一步， 觀摩優秀實例，學習更有效率！ 勇於探究、尋找方法、自我管理、學習表達，已是高中生不可或缺的能力，更是進入大學的重要基礎。 高中108新課綱，新增了一門必修的「探究與實作課」，強調 「發現問題」、「規劃與研究」、「論證與建模」與「分享與表達」四個部分，也就是培養高中生進行獨立研究的能力。高中教師每年均需對此提出課程計畫，並交由地方教育局審核。 新課綱重視學習歷程與課外多元表現。在理科類競賽中，除了傳統科展，近年來參加「小論文競賽」、「旺宏科學獎」、「青
年尬科學」，或「Win the Pride用指標說故事」以及「公民科學計畫」等科學競賽且有作品產出的活動日益蓬勃。 本書可做為探究與實作的補充教材、參考指引，甚至是小論文與微專題的自學書籍。北一女中數理資優班教師、104年教育卓越銀質獎楊善茜老師，悉心分享自身指導學生專題研究的多年經驗，深入淺出介紹如何從「探究與實作」培養競賽實戰能力，換得亮眼成果與收穫。 各界熱烈推薦—— 中央研究院院士、中央大學天文所教授 葉永烜 國立臺灣師範大學物理學系助理教授、國立臺灣師範大學師資培育學院組長 陳育霖 臺北市立第一女子高級中學校長 陳智源 110年師鐸獎得主、臺北市立第一女子高級中學化學教師 周芳
妃 國立中興高中地球科學科教師、資優教育推行擁護者 李欣珮 臺中市立惠文高中天文臺臺長、教師、地球科學學科中心種子教師 吳秉勳 國立興大附中教師、2020年全國科展地科及環境科學全國第一名作品指導老師 林士超 高雄市立高雄女中教師 張家齊 臺北市立建國中學教師 葉昭松 國立嘉義高中教師 黃冠夫 國立金門高中教師 薛郁潔 臺中市立臺中女中教師 劉承珏 新北市立板橋高中教師、地球科學學科中心種子教師 劉麗純
運用BERT於稅制改革輿情分析，探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例
為了解決數學建模ptt 的問題，作者李忠憲 這樣論述：
過往政府推動稅制改革時，為了確保能夠多方參考不同意見，多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案，再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現，民眾在網路上發表評論與意見，形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式，透過對網路輿情的分析，能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革，往往批評多過於建議，使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中，最後模糊了政策討論的焦點。因此，在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論，才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見，運用
BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類，並評估分類模型的有效性及性能後，將有用的評論進行主題建模，提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗，結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%，且平均準確率達到82.20%，代表所建構的模型具有分類預測能力。其次，為了優化模型，將不平衡資料集加以調整，使有用及無用的評論筆數以1：1的比例進行實驗，在準確率幾無差異的情形下，平均精確率來到80.19%，大幅提升了12.26%，代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現，民眾最關心的主題表現在
「囤房稅」及「房價」上，說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法，希望能加入囤房稅等配套措施，以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示，本研究所建構的評論品質分類模型，對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情，可以篩選出真正有用的評論與意見，希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情，並做為制定公共政策時的參考。
大專青年低薪議題之社群媒體資料初探：非結構化資料探勘技術
為了解決數學建模ptt 的問題，作者許伊萱 這樣論述：
受全球化趨勢影響，全球產業結構轉變，釋出大量的剩餘勞力，在自由市場的運作下，企業為追求最大利益為主要考量，紛紛遷移到勞動力相對廉價的國家。為因應多變的市場需求與降低成本支出，傳統的長期雇用關係也逐漸被「非典型聘僱」取代，而這波勞動市場結構的轉變所帶來衝擊，首當其衝的便是初入職場的青年族群。我國整體實質平均薪資比19年前低，許多職位的薪資比幾年前同樣能力的職位低，青年在勞動市場所面臨的困境，可能進一步影響其在社會參與、人際互動等其他面向的行為反應，甚至使其產生自我懷疑、缺乏生活目標、喪失生活的希望。國內自2008年金融大海嘯後，歷任的總統都將青年低薪視為重要的國家問題，根據文獻回顧，多數學者將
青年低薪問題歸咎於1994年「高等教育擴充政策」與2009年至2011年實施的「大專畢業生至企業職場實習方案」。近年來，資訊技術的條件許可，大數據分析逐漸興起。在社群媒體上，因為虛擬的社群網路空間，使用者容易隱藏真實身分，更願意對對於社會現象、生活經驗、訊息交換暢所欲言，讓研究者更容易收集到更為真實的情緒與見解，故研究者將運用社群媒體分析的方法進行我國大專青年低薪議題的初探性研究。本研究主要是針對教育部大專教育政策中的「高等教育擴充政策」與「大專畢業生至企業職場實習方案」進行青年低薪議題之探討，並透過社群媒體分析的方法對大專青年低薪的社會觀感做初探性研究，透過台灣地區的社群媒體平台資料，以大數
據分析中的文字資料探勘技術，將網路聲量數據進行量化數據與質性內容分析的多重分析，瞭解大專青年在社群媒體上的發言聲量與情感趨向等變化，以掌握青年對於低薪化議題的社群意見分佈情況，作為決策當局制訂青年相關政策之決策參考。