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臺北市立大學 教育行政與評鑑研究所 黃旭鈞、吳清山、單文經所指導 郭文裕的 臺北市國民中學智慧走察與學校組織氣氛關係之研究 （2019），提出walkthrough document關鍵因素是什麼，來自於教室走察、智慧走察、學校組織氣氛。
而第二篇論文臺北醫學大學 大數據科技及管理研究所 張詠淳所指導 李宇璇的 用機器學習方式預測心絞痛病人長期的死亡率 （2019），提出因為有 機器學習、心導管、血糖異常的重點而找出了 walkthrough document的解答。
walkthrough document進入發燒排行的影片
PS4 PRO版のTHE LAST OF US PART 2の難易度サバイバル、ノーダメージ＆100%収集品攻略動画です、Part 9。
ストーリー上での必ず敵の矢に当たってしまう仕様(強制ダメージ23:26)のイベント以外は、一切ダメージ受けてないので、ノーダメージと記載しています。
*You can't avoid the arrow damage from the Scar event, other than that, I got no hit from the enemies so I still will count it as no damage.
過激なムービーシーンがYouTubeのガイドライン違反になる可能性があるため、そういうシーンは編集でカットします、申し訳ございません。
PART 9
・CHATPER 18: The Seraphites
・CHATPER 19: St. Mary’s Hospital
・NEW GAME
・SURVIVOR DIFFICULTY
・NO DAMAGE（EXCEPT FROM THE STORY ARROW EVENT）
・STEALTHY WAY
・100% COLLECTIBLES（127 Artifacts, 20 Journal Entries, 48 Trading Cards, 32 Coins, 14 Safes, 8 Training Manuals, 25 Workbenches, 12 Weapons）
収集品/COLLECTIBLES：
CHAPTER 18 - The Seraphites（全20個+サバイバルガイド）
1) Trading Card: Randy Styles（34/48）1:31
2) Artifact: WLF Target List（66/127）3:53
*敵全員を倒すことが必要/Need to kill all the Infected
3) Journal Entry（12/20） 5:24
4) Artifact: Last Letter to Husband（67/127）7:03
5) Trading Card: Shift（35/48）7:19
6) Artifact: Evacuation Letter（68/127）9:13
7) Safe (Password = 08-10-83) 9:39
8) Trading Card: Star Sign（36/48）9:59
9) Workbench（8/25）10:44
10) Training Manual: Explosives 11:15
11) Artifact: WLF Deserter Letter（69/127）11:56
12) Journal Entry（13/20） 15:33
13) Trading Card: Arch-Enemy（37/48）16:09
14) Journal Entry（14/20） 26:48
*敵全員を倒さないと出現しない/The Scars have to be killed for the collectible appears
15) Trading Card: Doppelganger（38/48）28:02
16) Artifact: Dying Husband’s Plea（70/127）29:34
17) Trading Card: Bhat M’Andarr（39/48）36:17
18) Artifact: Pharmacy Note（71/127）36:41
19) Safe (Password = 38-55-23) 37:05
20) Workbench（9/25）37:39
21) Artifact: Hospital Supply List（72/127）44:57
収集品/COLLECTIBLES：
CHAPTER 19 - St. Mary’s Hospital（全0個）
---(Text Document 58:36)
*Text Document doesn’t count as a Collectible.
サムネイル製作：K.K
LAST OF US PART II - SURVIVOR DIFFICULT NO DAMAGE 100% COLLECTIBLES WALKTHROUGH PLAYLIST:
⇒https://www.youtube.com/playlist?list=PL4fd59i0eA3Vh4HZ0-w3Ro53FJSA-AQnd
LAST OF US REMASTERED - GROUNDED DIFFICULT NO DAMAGE NO UPGRADE 100% COLLECTIBLES WALKTHROUGH PLAYLIST:
⇒https://www.youtube.com/playlist?list=PL4fd59i0eA3X7ueDVvMwh_kZ_1Pm2VvOz
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- ゲームタイトル： ラストオブアス パーツ２/THE LAST OF US PART 2（PS4版）
- 発売日： 2020年6月19日
- 価格： PS4版：6,900円＋税
- ジャンル ： サバイバルアクション
- ESRB : Cero Z
- 開発: NAUGHTY DOG
- 発売: (株)ソニー・インタラクティブエンタテインメント
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#LastOfUsPart2 #SURVIVOR #AllCollectibles
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"Copyright Disclaimer Under Section 107 of the Copyright Act 1976,
allowance is made for "fair use" for purposes such as criticism,
comment, news reporting, teaching, scholarship, and research.
Fair use is a use permitted by copyright statute that might otherwise
be infringing. Non-profit, educational or personal use tips the balance
in favor of fair use."
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臺北市國民中學智慧走察與學校組織氣氛關係之研究
為了解決walkthrough document 的問題，作者郭文裕 這樣論述：
本研究旨在了解臺北市國民中學智慧走察與學校組織氣氛之現況，進而分析與討論不同背景變項教師知覺智慧走察與學校組織氣氛之差異情形，最後探討兩者間關係及智慧走察對學校組織氣氛之預測力。本研究採用問卷調查法，以107學年度10所推動智慧走察之臺北市國民中學教師為研究對象，並以自編之「國民中學智慧走察與學校組織氣氛調查問卷」為研究工具，抽樣235位國民中學教師，進行資料分析，回收有效樣本數為224份。資料分析部分採平均數、標準差、t考驗、單因子變異數分析、皮爾遜積差相關分析、多元逐步回歸分析等統計方法進行分析與處理。結論以下分述之：ㄧ、臺北市國民中學教師知覺智慧走察與學校組織氣氛程度皆屬於「良好」程度
。二、臺北市國民中學教師知覺智慧走察之實施情形會因不同性別、服務年資、教育程度、學校規模、是否參與走察而有顯著差異。三、臺北市國民中學教師知覺學校組織氣氛會因不同性別、學校規模而有顯著差異。四、臺北市國民中學智慧走察與學校組織氣氛有中低度正相關。五、臺北市國民中學智慧走察對學校組織氣氛有正向預測力。 最後根據結論，本研究提出相關建議，俾供教育行政機關、各級學校單位及教師參考，以及後續研究者做參考。
用機器學習方式預測心絞痛病人長期的死亡率
為了解決walkthrough document 的問題，作者李宇璇 這樣論述：
目前常運用在心血管疾病病人的預測模型很少加入“血糖”這個變項。本研究目的在於建立可預測不同血糖範圍的心絞痛病人心導管後長期死亡率的預測模型。收案期間為2009年4月至2018年12月,並追蹤至2019年12月。收案條件為因心絞痛症狀住院做心導管的病人。所有的病人出院後都做了口服葡萄糖耐量試驗。本研究總共收案1479人，在追蹤期間共157人死亡。我們採用 least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)正規化的方式合併Cox proportional hazard model選取重要特徵(feature)，並比較不同機器學習方法的預
測效能。評估效能方法為量測一致性指數（Harrell C index）和計算Brier score評估模式預測值與實際觀察值之間的一致性。使用Lasso-derived Cox proportional hazard model選出的重要特徵值為年紀，住院時心跳，是否使用ARB，是否使用利尿劑，是否有心血管疾病史，口服葡萄糖耐量試驗120 分鐘血糖，口服葡萄糖耐量試驗30 分鐘血糖。效能最高的模型為只使用重要特徵的隨機存活森林，其Harrell C index 為0.829，Brier score 為0.08。此模型可以幫助預測不同血糖範圍的心絞痛病人的長期死亡率。未來此模型需要在不同的病人族
群上驗證，以確定其真實臨床效能。