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clarify釐清的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦提姆.赫森寫的 換掉你的鱷魚腦袋 可以從中找到所需的評價。

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國立屏東大學 教育學系課程與教學碩士在職專班 李雅婷所指導 楊雅雯的 一所原住民族實驗小學教師觀察之敘說探究-以巴楠花部落中小學為例 (2021),提出clarify釐清關鍵因素是什麼,來自於實驗教育、戶外行動學習、民族教育、課程設計。

而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 (2021),提出因為有 人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療的重點而找出了 clarify釐清的解答。

最後網站您好: 謹通知本公司總代理之MFS 全盛系列基金的公開說明書擬則補充:債券工具」一節,會就使用評等機構的固定收益證券評等一事做釐清說明; ... an enhancement to clarify an implication of the Funds' investment ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了clarify釐清,大家也想知道這些:

換掉你的鱷魚腦袋

為了解決clarify釐清的問題,作者提姆.赫森 這樣論述:

  想要智勝競爭對手嗎?就學學如何發揮創見巧思吧! 「豐富思考模式」是幫你發揮創見巧思、讓你更有效思考的架構。許多公司以這套模式來為事業難題尋找新奇解答,許多人依賴這套模式解決迫切的個人問題。 在這兩種情況下,創見巧思都能改變人生。本書的目的是要教你豐富思考的程序,原則很簡單:把思維分成創意思考與審慎思考;鎖定問題;想出許多點子,努力達到「三分之三」;尋找意外的關聯。 這套模式包含六個環環相扣的步驟: 第一步:發生什麼事? 探索及真正了解挑戰。 第二步:何謂成果? 想像理想的結果及設定成功的標準。 第三步:問題是什麼? 找出真正的問題或契機。 第四步:提出解答。 列出許多可能的解決方案。 第五

步:研擬解決方案。 決定哪個方案最好,再加以改善。 第六步:配置資源。 規劃行動方案。 提姆.赫森一開始先說明我們的內心如何產生妨礙有效思考的障礙,他指出嚴重限制我們行為的思考習慣,從「心猿意馬」到「鱷魚腦袋」等等,然後再說明如何克服這些障礙。 豐富思考是讓你正視問題並把問題化為契機的態度,經過這個規律的腦力激盪過程,你就能得出具體的行動方案,還有時間表與截止時間。 書中有許多赫森原創的腦力激盪工具,可以幫你想出點子,加以組織與處理。例如,你可以使用五C找出最棒的點子:Cull(挑撿)、Cluster(匯集)、Combine(結合)、Clarify(釐清)、Choose(選擇);也可以用POW

ER(肯定(Positives)、否定(Objections)、另解(What else?)、強化(Enhancements)、補救(Remedies))把初步概念轉變成扎實的解決方案。 要開創未來,必須先發揮想像,豐富思考正是幫你做到的方法。 本書特色   依循舊模式可能是思考的一大阻礙 我們的模式代表我們是什麼樣的人,我們對模式的喜愛就像我們對生活的喜愛一樣。畢竟,我們已經花了一輩子的時間養成這些模式,難過會那麼難改!但是如果我們真能改變模式,或許可以因此開啟許多種可能。 就好像心猿意馬與鱷魚腦袋的瞬間反應一樣,依循舊模式可能是思考的一大阻礙。在印度,養象人為了防止小象亂跑,把牠們的腳用鍊

子綁在深深嵌入地底的木樁上。小象不管再怎麼用力,都還沒有足夠的力氣扯斷腳鍊或移動木樁。這麼做不僅徒勞無功,也會因為腳鍊緊拴著牠們的腳而感到不舒服,很快他們就不再嘗試了。等小象長大後,是用一段麻繩(比鍊子便宜與方便)把牠們拴在木樁上,木樁只往地下搥幾次而已。大象可以輕易拉斷麻繩,但是牠們不會這麼做。根深柢固的模式告訴他們,他們是不可能逃脫的。對大象來說,模式的效力已經比資料更強大。 本書的內容就是要教你如何控制心猿意馬,駕馭鱷魚腦袋,以及切斷大象的拴繩。 作者簡介 提姆.赫森   是思考X次方智慧資本公司(thinkx intellectual capital (www.thinkxic.com

))的創辦合夥人,該公司為全球企業提供豐富思考與創新方面的訓練、引導、與諮詢。赫森在創意教育協會(Creative Education Foundation)任教並擔任理事,也是無限引導者協會(Facilitators Without Borders)的創會董事。 譯者簡介 洪慧芳   國立台灣大學國際企業學系畢業,美國伊利諾大學香檳分校MBA。曾任職於西門子公司與花旗銀行,目前為專職譯者,譯著包括《eBay網路拍賣實作手冊》、《主管大變身》、《網路拍賣也要做行銷》。 序言 謝辭 第一篇 豐富思考的情境 第一章 為什麼要發揮創見巧思 第二章 心猿意馬、鱷魚腦袋、與大象拴繩 第二篇 豐富

思考的原則 第三章 改善 vs. 革新 第四章 持續質疑 第五章 三分之三的奇蹟 第三篇 豐富思考的理論 第六章 刻意豐富思考 第七章 第一步:發生什麼事? 疑惑、探究、可能性 第八章 第二步:何謂成果? 未來牽動原則 第九章 第三步:問題是什麼? 好答案(錯問題) 第十章 第四步:提出解答 多次失敗 第十一章 第五步:研擬解決方案 正宗刀 第十二章 第六步:配置資源 審慎規劃 第四篇 豐富思考的落實 第十三章 複習豐富思考 第十四章 訓練vs.掌握 附錄 豐富思考的範例 六步驟個案分析

:捷航(Jetways) 術語彙編 第二章 心猿意馬、鱷魚腦袋、與大象拴繩傷害你的,並不是你不知道的事,而是你知道的事,卻不是那麼一回事。 威爾˙羅傑斯(Will Rogers)這本書談的是思考,所以我想請大家在研讀的同時,跟我一起做點思考。我刻意用「研讀」這個字眼,因為思考是件苦差事,亨利˙福特(Henry Ford)曾說:「思考是最難的事,或許這也是那麼少人用心思考的原因。」有一種有趣的生物指標稱為RMR,亦即休息代謝率(resting metabolic rate),是身體維持生命所需的能量。大腦是

由神經節、神經元、軸突、樹狀突、灰質與白質、腦葉、突觸(還有空白的空間!)等組成的神秘組合,約佔身體總質量的二%(為了了解那比例的大小,想像在一杯標準大小的咖啡中加入的一茶匙糖)。但是光是讓你維持生命,大腦所需的能量卻不成比例。休息時,它消耗你吸入的二十%氧氣及燃燒的卡洛里(想像你的咖啡裡加進十茶匙的糖!)。那個比例比心臟(十%)、肺臟(十%)、腎臟(七%)還多。而且大腦只有在休息狀態下才消耗二十%。當你真正思考時,比例還高出許多。例如,據說棋藝大師在兩小時的對奕中約排出三到四‧五公斤的液體。 所以思考(真正的專注思考)真的是件苦差事,包括觀察、記憶、懷疑、想像、詢問、解釋、評估、判斷、識別、

推想、組成、比較、分析、計算、甚至後設思考(思考如何思考)等動腦活動。就像福特說的,或許這也是那麼少人實際思考的原因。你可能會說:「別傻了,我始終都在思考啊,從沒停過。我工作時思考,說話時思考,開車時思考。事實上,我現在閱讀這些字的時候也在思考。」雖然看起來好像你隨時都在思考,但是大腦跟身體的其他器官一樣,會用多種策略與訣竅來減低所需的能量。大腦最有效的節能策略就是完全不思考。事實上,大腦大多時候只做以下三種活動中的一種:分心、反應、或是依循老模式。

一所原住民族實驗小學教師觀察之敘說探究-以巴楠花部落中小學為例

為了解決clarify釐清的問題,作者楊雅雯 這樣論述:

  巴楠花部落中小學於106學年度改制實驗學校後開始於課程中加入四祭戶外行動課程,學生態度的表現令研究者感到興趣,思考要改善學生的學習狀態,只要實驗教育就行了嗎?所謂的實驗教育又是什麼呢?因此,令研究者有了興趣想要進一步探討該現象的發生與學生現場的學習狀況之關聯。  本研究以敘說探究為研究方法,以巴楠花部落中小學為例,訪談校內教師及學生來探討置身在偏鄉學校的孩子們如何敘說學習經驗,了解釐清巴楠花教師對於實驗教育之詮釋與想像,以及孩子學習經驗的多重面貌,揭露學生的學習置身處境,探索自我學習本質面貌歷程。  研究結論如下:巴楠花教師體識到實驗教育注重理念也注重實踐,並且精神意涵大於文字解釋。再者

,教師對於課程的設計除了持開放的態度之外,也必須以人為出發點。在戶外行動學習方面融入文化、場域及議題更能讓學習更有深度。除此之外,課程的滾動也能提供學生多元的學習歷程,與此同時,教師間的共備也更加重要。最後根據研究過程與結果,提出本研究也希望提供想要接觸實驗教育的家長及偏鄉服務的老師參考。

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決clarify釐清的問題,作者邱云莉 這樣論述:

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式,透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等,人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後,再次將人工智慧發展推向另一波高潮,惟在新技術問世後,許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式,甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題,對於傳統刑法體系將可能造成衝擊,例如人工智慧是否具有法律人格的問題,以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清,本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況,應採取否定說,唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時,才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域-自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外,也將分別提出人工智慧將帶來的影響,以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時,刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解,並提出個人見解,希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態,為了促進人工智慧的發展,政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外,目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備,若未來發生有關人工智慧的法律爭議,將可能會是相當棘手的問題,因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。