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輔仁大學 財經法律學系碩士班 郭大維所指導 賴侑承的 論我國加密貨幣洗錢防制之監管規範 （2021），提出hybrid working意思關鍵因素是什麼，來自於加密貨幣、虛擬貨幣、虛擬資產、反洗錢、區塊鏈、防制洗錢金融行動組織。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 陳良弼所指導 吳東澤的 外部分詞知識強化下基於白話文的古詩生成 （2020），提出因為有 白話文、古詩、深度學習、文本生成、中文分詞的重點而找出了 hybrid working意思的解答。
論我國加密貨幣洗錢防制之監管規範
為了解決hybrid working意思 的問題，作者賴侑承 這樣論述：
隨著比特幣問世以來，加密貨幣產業也跟著蓬勃發展，加密貨幣除了支付與投資用途，也常被用於犯罪。由於其流通性、跨境性及匿名性的特點，從2017年至今，有330億美金的金額用於洗錢犯罪，也因此如何防制加密貨幣的洗錢犯罪，是國際所關注的焦點，防制洗錢金融行動組織（FATF）也為此發布了多個關於加密貨幣洗錢防制的相關指南。 本文一共分為六個章節，第一章為本文的緒論，說明研究目的、範圍、方法。第二章從加密貨幣的底層技術–區塊鏈開始介紹，接著陸續說明虛擬貨幣與加密貨幣的差異與種類。在了解何謂加密貨幣後，在第三章說明FATF對於洗錢防制的相關指南以及針對加密貨幣制定了何種洗錢防制指南供各國遵循。第四章
則以美國、日本、中國、香港等為制度的比較對象，探討各國有何種洗錢防制措施。第五章則針對我國的洗錢防制措施進行探討，從修法後的法制與加密貨幣反洗錢的監管現況出發，對比我國與比較法、FATF之間的差異，從中提出我國制度缺失之處，並於第六章嘗試提出本文的淺見當作結論。
外部分詞知識強化下基於白話文的古詩生成
為了解決hybrid working意思 的問題，作者吳東澤 這樣論述：
近年來，隨著深度學習的迅速發展，自然語言處理在許多方面取得了巨大的進步。在文本生成領域，中文古典詩歌作為中華文化的重要組成部分，也日益受到重視。然而，現有基於神經網路對中文古典詩歌生成所進行的研究忽略了中文詞語中蘊含的語義資訊。中文句子是一個沒有空格的漢字序列，能否正確地分割句子對於正確理解原文是非常重要的。因此，如果模型知道如何分割句子，就可以更好地理解句子的意思。本文提出了一種新的基於白話文的古詩生成模型WE-Transformer（Word-Enhanced Transformer），該模型能夠結合外部中文分詞知識。我們的模型透過雙向LSTM學習基於字嵌入的詞語義，並透過額外的詞編碼器
提高Transformer生成的中文古典詩的質量。經過實驗的自動和人工評估，可以證明，與Baseline和最先進的模型相比，我們的方法能夠帶來更優越的模型表現。