論文proposal範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

研究設計：質化、量化及混合方法取向(中文二版)

為了解決論文proposal範例的問題，作者JohnW.Creswel 這樣論述：

　　熱切期待的全新版本終於問世了！本書創新的標題：研究設計──質性、量化及混合方法取向。對於三種研究取向，John W. Creswell在書中納入了研究的先前考量，包括哲學的基本假定、文獻的回顧、三種研究取向中理論運用的評估，以及反思學術探究中關於寫作和倫理的重要性等。本版的內容也包括擴大修正混合研究法的涵蓋範圍，增加研究中倫理議題的涵蓋範圍，以及擴展世界觀的重點。 對本書的讚美 　　「本書提供研究需要的資訊與工具，指引了博士生撰寫博士論文（研究）計畫。每一章節都提供豐富內容，展示運用內容的範例，寫作的建議，以及額外的資源，將這些整合在一本教科書中是非凡的成就。」－R

. M. Cooper, Drake University 　　「本書較全面性的討論研究設計。大多數的教科書多以單一議題來撰寫研究設計，通常不是質性研究法，就是量化研究法。此外，我的學生相當欣賞其所用的語言，雖然並不簡單，但是書中所用的語言和語調都相當合宜且具吸引力。」－Gilberto Arriaza, California State University, East Bay 　　「本書的關鍵優勢就是內容平易近人。學生們指出，課程結束後，他們仍將繼續使用本書做為研究資源。」－Heather J. Brace, Whittier College

英文段落寫作範例

為了解決論文proposal範例的問題，作者陳怡真,王鶴巘 這樣論述：

　　兩位英文教學經驗豐富的大學教師，精心編撰的英文作文段落寫作祕笈。 　　本書兩位作者陳怡真老師與王鶴巘老師皆在科大應英系任教多年，陳老師本身又是教授英語寫作的課程與擔任碩士班研究生論文指導教授，多年的教學經驗，發現學生在英文寫作上遇到的困難包括用字不適當、文法不正確、文章句子缺乏連貫性、不知如何組織全篇文章等等。因此一直希望能編寫一本「英文段落寫作範例」的書，期望能改善學生的英文寫作能力。 　　本書每篇作文是以學生的日常生活事物作為題材，提供段落寫作的範文，同時每篇範文之後王老師會就重要單字、句子、表達語做文法分析解釋。 　　總之，希望本書的出版不僅是提供科技大學應

用英語系一、二年級的學生學習寫作之用，還能成為教授寫作的老師一本實用的英語寫作教學教材。

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決論文proposal範例的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。