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債法題型破解(8版)

為了解決券卷ptt的問題，作者張璐 這樣論述：

　　1.本題關鍵字──培養爭點敏銳度 　　本書在體例上延續原有的「本題關鍵字」的設計，試圖將每題重要的關鍵字句各自應該對應到何種法律上爭點以表格呈現，使讀者能夠由本書培養基本的對於題目所述法律事實的反應能力。   　　2.審題意識──透析題目及層次鋪陳 　　審題意識部分，以較為口語的方式說明，協助同學學習應如何審題。由教學者及應考者的角度出發，教導同學面對題目時，如何分析題目，以及決定下筆的結構。   　　3.參考擬答──簡潔扼要的文字輸出 　　本書於答題內容上力求文字的精確與簡潔，以便能供讀者模擬如何在時間的限制下，簡要的表達出答題的內容。以一個受有時間限制的答題者以及快速閱卷的閱卷者的

角度來觀察、寫作答題的內容。   　　4.Tips and Warnings──疑難索解 　　Warnings及Tips是筆者基於過去教學積累的經驗，預先針對同學常有的問題所撰寫的討論，希望發揮有如參加讀書會一樣的功效。可能是提供另外一種書寫模式，也可能是說明何以不應採某種思考方向，希望能夠與各位讀者達到更進一步的溝通。

券卷ptt進入發燒排行的影片

以UTAUT2模型探討LINE Bank使用者行為意圖-高雄市及台南市為例

為了解決券卷ptt的問題，作者鄭婷方 這樣論述：

純網路銀行於2021年正式在台開業，目前開戶數最多之純網銀業者為LINE Bank。為了解民眾願意使用新興金融科技的原因，本研究使用延伸整合型科技模型（UTAUT2）探討高雄市及台南市居住者對使用LINE Bank之行為意圖，且過去研究顯示數位生活型態亦可能對行為意圖產生不同影響，因此將數位生活型態列為可能影響LINE Bank行為意圖的考慮因子，納入研究架構中一同探討。研究資料採用問卷蒐集，研究對象為居住於高雄市以及台南市，且有使用LINE Bank經驗者，分別發放於Dcard、PTT、Facebook，總計回收421份資料，其中有效問卷為407份。使用集群分析（cluster analy

sis）將高雄市及台南市居住者之數位生活型態做出分群，並透過多元迴歸分析（multiple regression analysis）及單因子變異數分析（ANOVA）檢定UTAUT2各構面及數位生活型態對LINE Bank行為意圖之影響。結果顯示：(1) LINE Bank 行為意圖會受到績效預期、便利條件、價格價值、習慣的正向影響；(2)不同的數位生活型態集群，對LINE Bank 行為意圖會產生顯著差異；(3)使用者年齡在績效預期、便利條件對行為意圖之影響間具調節效果；(4)使用者性別在績效預期對行為意圖之影響間具調節效果；(5)本研究多元迴歸模型解釋力56.7%，研究結果可作為相關業者參考

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證券交易法解題書(1、2試)(二版)

為了解決券卷ptt的問題，作者曉墨 這樣論述：

　　◎體系表：本章爭點一目了然，方便記憶及複習。 　　◎前言：建立立法理由模板，實例題加分，與隔壁同學高下立判。 　　◎爭點羅列：主題是以在國考上必須要會的爭點，不論複習或臨時抱佛腳，都十分受用。 　　◎參考模板：筆者考試的精華，一年4榜的好夥伴，通通與你分享。 　　◎考題收錄：收錄110-105年司律1、2試及研究所考題，附上解題架構與擬答，練習之餘也可調整自我解題架構。"

運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究

為了解決券卷ptt的問題，作者林威震 這樣論述：

近年來，由於各國政府的量化寬鬆政策，導致股市湧入大量熱錢，各大國際金融指數屢創新高。過程中吸引不少民眾參與股票投資，股市討論度也伴隨著這股熱潮不斷升高。因此本研究為了解社群股市討論能否影響股價走勢，透過文字探勘-情緒分析的技術，將PTT Stock版的非結構化文字量化為情緒變數，加入至預測模型中驗證是否能夠作為預測股價漲跌的關鍵指標。此外，也透過台灣證券交易所-公開資訊觀測站，蒐集每日盤後的籌碼面數據，做為預測股價漲跌的特徵。為建立出完整的股票預測模型，本研究將基因演算法結合支持向量機(SVM)、決策樹(DT)以及邏輯斯迴歸(LR)三種不同機器學習工具以篩選出最佳指標組合，並透過長短期記憶(

LSTM)進行預測，同時採用田口方法優化LSTM超參數配置，可得60%預測準確率。嘗試利用情緒變數加入至LSTM預測模型後發現，可得出62.22%預測準確率，改善幅度達2.22%。並以該預測模型進行數據回測實驗，得到新台幣18,238元的獲利表現。