徐智慧running man的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

應用語言模型於線上招募詐欺偵測

為了解決徐智慧running man的問題，作者洪英皓 這樣論述：

隨著網路科技的快速發展與進步，眾多生活型態也隨之改變。在人才招募方面，也逐漸從傳統的平面媒體轉成網路媒體來進行招募。雖然改善過去在招募人力時的成本，卻導致衍生許多網路求職陷阱，造成不少民眾受害。儘管過去政府與人力招募平台大幅的宣導詐騙防範理念，但詐騙手法日新月異的變化，改善的幅度非常有限。 近年來人工智慧的技術快速發展，在不少的領域中皆有許多的突破。而本研究發現過去針對於網路招募詐欺偵測議題，較少研究提出深度學習的方法來應對。因此本研究基於語言模型(BERT, Word Embedding, Topic Model)來提出兩種模型架構(BERT-DNN, GRU-DNN)，藉此

來探索適合應用在網路招募詐欺偵測的語言模型為何。 本研究以EMSCAD作為模型訓練與測試資料集，並使用維基百科的語料庫作為預訓練詞向量模型之語料庫，並交互實驗以及比較不同的詞向量模型(fastText, word2vec)對所提出的模型架構之影響力。在研究結果中，發現以RNN為基礎的模型總體表現皆優於以BERT為基礎的模型，兩者在平衡後的準確率方面分別取得97.33%與94.33%，在f1_score則是77.13%與59.76%。此結果也優於過去研究採用的機器學習模型表現，因此未來若使用本研究所提出的模型架構進行偵測，能有效的降低民眾受害之機率。

直播觀看者之參與動機、休閒滿意度、成癮性與忠誠度關係之研究 -以主持導向為例

為了解決徐智慧running man的問題，作者陳芝羽 這樣論述：

隨者科技迅速成長及網路媒體的普及，近年來直播(Live streaming)活動越來越興盛，其多樣化且便利性之特性亦能吸引大眾感興趣產生欲參與的動機。從過去相關研究發現當參與社群投入在其中，建立良好互動關係，進而提升對該社群的滿意度，了解到相關研究大部份著重探討以使用者之使用行為為觀點。然而，隨著直播普及化且受到大眾喜愛，本研究另以身心方面角度著手，從網路社群觀點發現，當直播觀看者過度沈迷於直播平台活動時，進而忽略是否有類似於網路成癮之情形，因此應更加重視觀看者其身心方面的狀況。故本研究旨在探討直播觀看者之參與動機、休閒滿意度、成癮性與忠誠度之關係。透過網路問卷以便利取樣方式於2018年1月

進行調查，共取得有效樣本249份，有效問卷回收率為79.5%，資料經SPSS 20.0 和結構方程式(SEM)驗證模式之因果關係分析資料統計軟體進行統計分析與檢定。研究結果顯示直播觀看者之人口統計變項之年齡分佈以15-34歲族群比例佔八成為最多數；而未婚者佔76%為最多數，可以得知直播觀看者以青少年年輕族群為主，此與相關文獻之調查資料相符。本研究結果為直播觀看者之參與動機與休閒滿意度有正向影響關係；參與動機與成癮性有正向影響關係；成癮性與忠誠度有正向影響關係。結果發現根據隨著直播活動發展普及化，而直播觀看者多為青少年族群，其心智不成熟難以判斷是否有過度沈溺直播產生成癮之情形，故建議藉由家長、學

校老師介入給予適當教育，避免青少年過度參與觀看直播，進而產生成癮之情形。