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Windows 11 重磅登場：雲端、影音、設計、自媒體、商務、線上會議 全方位打造專屬你的工作平台(全彩)

為了解決Emoji text的問題，作者沈文雅 這樣論述：

　　最新一代Windows 11的作業系統，帶來更多驚豔與創新技術。 　　本書使用全彩圖解步驟，帶您超快上手最新技術，並結合實務操作，輕鬆整合應用技巧！ 　　無論是「商務應用」或「個人自媒體創作者」，都能現學現用相關的最新功能，速速完成專屬你的個人平台規劃與設置。   　　●本書精華內容： 　　商務必備 　　．Windows 11 隱藏功能大公開 　　．Microsoft Teams 會議聊天一鍵搞定 　　．輕鬆管理工作清單 TO DO 　　．多任務桌面自動化管理 　　．中文輸入語音自動識別 　　．高效能快速鍵 　　．OneDrive 雲端資源管理術 　　．雲端資源共享技巧   　　娛樂＆

社群連結必備 　　．Photos 精彩生活相簿管理 　　．超視覺桌面佈景主題 　　．靈感集錦 Microsoft Edge 　　．Widgets 生活實用小工具 　　．剪取繪圖一鍵分享社群   　　自媒體創作者必備 　　．Video Editor 影片剪輯 　　．3D 特效濾鏡轉場影片配樂 　　．Photoshop Express 風格化濾鏡 　　．Canva 快速上手視覺平面設計 　　．你也可以成為當紅 Youtuber    　　作者擁有30+年的企業教育訓練與電腦技職培訓經驗，更能了解學習者對於各項學習的問題所在，因此本書最大特色即是，教您應用最新功能與商務整合。而文中用語都將以最簡易的

文字說明，一步步完成操作，配合著圖片解說步驟，輕鬆了解文字的定義、電腦的學習邏輯與操作技巧。

Emoji text進入發燒排行的影片

社群媒體限時動態對使用者疫情因應行為的影響

為了解決Emoji text的問題，作者陳于庭 這樣論述：

研究的注意力一直集中在社群媒體和健康的交叉點上，但人們對社群媒體上的短暫性內容使用如何通過塑造公眾對社會問題的反應來影響使用者線上和線下的參與知之甚少。本研究的目的是利用Instagram限時動態功能，探討疫情流行期間年輕人的 Instagram限時動態使用、風險感知、第三人效應、敘事說服效果和因應行為之間的關係。首先，透過線上問卷蒐集 819 份樣本，以調查用戶的 Instagram 限時動態使用情況以及它如何影響台灣 COVID-19 爆發期間 18 至 35 歲人群的用戶對防疫行為的態度。該調查包括人口統計細節、Instagram限時動態使用情況、敘事說服效果、風險感知、關於疫情期間的

第三人效應和因應行為。調查結果強調了政府和公共衛生部門透過“限時動態”功能有效傳播官方訊息來加強其社群媒體運營和政策實施的有益影響。研究更發現，Instagram限時動態參與度和因應行為之間的正向聯繫是由敘事說服效果和第三人效應所調節的。該研究針對往後研究不同平台以及組織如何將其用作疫情大流行中的健康溝通指南提供建議。

Regular Expression：橫刃萬解程式的關鍵語言-正規表示法 (第二版)

為了解決Emoji text的問題，作者余晟 這樣論述：

　　本書精解【正規表示法】，不只讓您構建起夯實基礎，更能讓您高端掌握絕佳應用技術 　　正規表示法（Regular Expression；簡稱regex、regexp、RE），又稱正規表達式、正規表示式、規則運算式、常規表示法；本書針對作者在開發中遇到的實際問題，以及其他開發人員諮詢的問題，歸納總結出一套巧妙用運用正規表示法解決問題的辦法，並透過具體的實例指導讀者進一步拆解、分析問題。 　　全書三大部分： 　　第一部分－主要說明正規表示法的基礎知識，涵蓋常見的正規表示法中之各種功能與結構。 　　第二部分－主要解說關於正規表示法更深入的知識，詳細探討了編碼問題、比對原理、解題思路與想法等

。 　　第三部分－將前述介紹的各種知識實際運用於8種常用的程式語言：.NET、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Objective-C、Golang中，不但詳細介紹這些程式語言中正規表示法的具體用法，更辨析了版本之間的細微差異，既可以作為專門學習的教材，也可以作為有用的參考手冊。 　　本書適合經常需要進行文字處理（例如記錄檔分析或網路運行維護）的技術人員、熟悉常用開發語言的程式設計師，以及已經對正規表示法有一定了解的讀者閱讀。 本書特色 　　準確高效、簡潔規律，超強靈活性、邏輯性和功能性 　　幾乎遍及所有操作系統與程式語言皆能支援與應用

運用定量漸增式分類法與機器學習進行情感傾向分析

為了解決Emoji text的問題，作者連家儀 這樣論述：

隨著電腦資訊科技的快速發展，透過網際網路上發表意見、經驗、評論已經在台灣普及，社會大眾也已習慣在部落格、社群網路上發表意見，這些由使用者留下的文字可以反應使用者對於各類議題的感受及情感回饋，若能透過相關技術對所有使用者於網路上留下的句子、文章進行輿情分析，則可以有利於我們快速瞭解社會大眾對現今各種議題的情感反應，進而協助相關單位、主管或有需要利用網路聲量來進行決策的人擬定適合的策略，也能減少相關人士對網路輿情調查時所耗費的人力資源。本研究將利用定量漸增式分類法進行模型製作，選擇演算法為Random Forest、Naïve Bayes、Decision Tree、SVM並透過集成式演算法Ba

gging和Voting來提升準確度，並評估是否使用集成式演算法搭配演算法可以擁有更高的準確度，本研究也與網路相似之方法進行比較，並會針對兩者的人工檢視數量及準確度進行分析。本研究透過分析發現利用定量漸增式分類法以準確度為探討SVM有較好的分類效果，以時間為探討Naïve Bayes能以較快的時間進行訓練，以效能為探討SVM能以較佳的效能進行模型訓練，以提升準確度為探討Decision Tree搭配集成式演算法能有效的提升準確度，以人工檢視數量為探討定量漸增式分類法能使人工檢視部分的數量大幅減少，以定量漸增式分類法與倍數漸增式分類法的準確度為探討定量漸增式分類法準確度也優於倍數漸增式分類法。