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淡江大學 國際事務與戰略研究所博士班 莫大華所指導 呂光耀的 美中在印太地緣戰略競逐對地區影響之研究—新古典現實主義的觀點 （2019），提出Free png background關鍵因素是什麼，來自於印太戰略、一帶一路、地緣戰略競逐、新古典現實主義。

而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 鄒慶士、許晉雄所指導 吳信宏的 機器學習與深度學習於短文本摘要與分類之研究–以信用卡帳單與企業名錄為例 （2019），提出因為有 機器學習、淺層學習、深度學習、深度神經網絡、自動摘要、自動分類、短文探勘、自然語言處理、信用卡帳單、企業名錄、短文摘、支援向量機、天真貝氏、隨機森林、梯度提升樹、C5.0決策樹、全連結層神經網路、多層感知器、卷積神經網路、遞歸神經網路、自動編碼器、詞嵌入、字元嵌入的重點而找出了 Free png background的解答。

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美中在印太地緣戰略競逐對地區影響之研究—新古典現實主義的觀點

為了解決Free png background的問題，作者呂光耀 這樣論述：

2017年11月美國川普總統首次訪問亞洲，提出「自由開放印太願景」(Free and Open Indo-Pacific Vision)，將美國在亞太的地緣戰略利益拓展到印太，藉以制衡中國國家主席習近平2013年提出的「絲綢之路經濟帶」與「21世紀海上絲綢之路」倡議，美中在印太地區的戰略競逐於焉成形。區域國家面對美中的戰略競逐，多力求避免陷入選邊或聯盟困境，以維護最大國家利益；但臺灣囿於錯綜複雜的美中臺及兩岸關係，而更難在美中之間取得平衡。本研究透過新古典現實主義途徑，從國際體系、國內政治及決策者因素，並結合制衡、避險、扈從等地緣戰略選項，綜合分析地區國家及臺灣面對美中地緣戰略競逐的因應策略

與作為。研究發現，美中基於緊密的雙邊經貿關係及全球議題合作需求，即使在美國總統川普及中國國家主席習近平等強人主政下，仍維持可控的競爭關係；但美中日益突出的競爭壓力，則加大地區國家的選邊與聯盟困境，臺灣更多了兩岸關係困境，以致挑戰更鉅。惟面對美中在印太地區競逐的高度不確定性，雙向動態平衡的避險戰略仍是較佳的地緣戰略選擇。

機器學習與深度學習於短文本摘要與分類之研究–以信用卡帳單與企業名錄為例

為了解決Free png background的問題，作者吳信宏 這樣論述：

資料是新能源，但是就跟石油一樣，它需要被提煉、萃取才能轉換成有價值的商品，在銀行多種業務的客戶往來資料中，以信用卡資料量最多，同時客戶的資訊含量也最為豐富，傳統上以資訊科學手法將這些資料賦予消費類別或彙整為特定商家，皆為工人智慧所累積出來的規則集，既無法全面也不易維護，運用資料科學手法建立自動摘要、自動分類，將可大幅提高處理效率以及包含更廣泛範圍。本研究之短文摘自動摘要為對信用卡帳單摘要，運用自訂詞性標記與標準詞性標記提取特徵，形成特徵向量空間，再運用機器學習包含隨機森林(Random Forest)、梯度提升樹(Gradient Boosting)、天真貝氏、類人工神經網路與C5.0決策樹

等演算法，自動摘要出商店名稱，實驗結果以決策樹系列的Random Forest模型與C5.0模型表現最佳，F1度量95%以上、ROC曲線下面積99%以上。本研究之短文摘自動分類為對中華黃頁企業名錄之公司行號名稱，以分別以監督式字詞層級編碼(詞頻卡方)及字元層級非監督式編碼(word2vec)建立向量特徵空間，再各自運用機器學習(包含Gradient Boosting與支援向量機(SVM))與深度學習(包含多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN)、長短期記憶網路(LSTM)、門控循環單元(GRU)、雙向遞歸神經網路等)演算法建立自動分類器，並混合深度學習之Autoen

coder提取特徵後再運用機器學習之C5.0演算法建立分類器，實驗結果監督式字詞層級編碼SVM模型F1度量82.5%表現最佳，但其因特徵空間建立於重要關鍵字詞之上，可運用於該模型的資料集大幅減縮，而字元層級word2vec的深度學習演算法所建立的模型，以RNN系列的LSTM、GRU與雙向LSTM表現最佳，F1度量81%以上。

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