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健行科技大學 電子工程系碩士班 廖炯州、葉雲奇所指導 余婉瑜的 以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器 (2021),提出電子書ptt 2021關鍵因素是什麼,來自於費氏線性鑑別分析演算法、智慧家庭、老人照護。

而第二篇論文靜宜大學 財務工程學系 林國豪所指導 呂承恩的 植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例 (2021),提出因為有 情緒分析、增廣中文意見詞詞典、中研院斷詞系統、皮爾森相關係數的重點而找出了 電子書ptt 2021的解答。

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盗まれた笑う水牛を無事発見 https://youtu.be/7fUWw15AJt4
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海軍の父の日(wikipedia タイ語) https://th.wikipedia.org/wiki/วันอาภากร

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สถาบันการแพทย์ฉุกเฉินแห่งชาติ タイ救急医療研究所(バンコクのみ) 1669
ศูนย์บริการการแพทย์ฉุกเฉิน กทม. バンコク救急医療サービスセンター 1646
กรมสุขภาพจิด 精神衛生局1323
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メンバー制度やってます。動画投稿継続のため支援してくださる方は是非登録お願いします。限定動画の試聴もできるようになります。↓
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この動画は、自身のタイ語の勉強と、タイの状況を知りたいというリクエストを元に作成してい
ます。タイで放映されている民放放送のニュースを翻訳しているため、内容はタイ人向けとなっており、日本人向けの内容ではありません。
その代わりにタイ人がどんなニュースを見ているかを知る事ができるかと思います。
動画という体裁ですが、ほぼ音声だけのコンテンツなのでラジオとして、運転中、洗濯物でもたたみながら、料理中でもお聞きいただけます。
なお、できるだけ正しく翻訳するように努めていますが、間違ってしまう事もありますので、ご了承ください。また、元にしているニュース自体が間違っていることもあります。

朝のニュース紹介で新型コロナの感染者数を説明していますが、タイのニュースや新型コロナ情報センターではติดเชื้อ(感染)という言葉で解説しており、PCR検査陽性と感染を分けて説明はしていません。このためこの動画でも全てひとまとめに感染や感染者とだけ説明しています事ご了承ください。


主に参考にしているニュース番組はこちら↓
เรื่งเล่าเช้านี้
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日本語:バンコク在住ダイさんのチャンネル
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以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器

為了解決電子書ptt 2021的問題,作者余婉瑜 這樣論述:

本篇論文提出「以費氏線性鑑別分析演算法(Fisher’s Linear Discriminant Analysis, FLDA)實現智慧家庭系統中之老人照護的心電圖訊號辨識器」。老人居家照護,它是智慧家庭之應用領域中的重要一環。簡單的說,居家照護就是要讓那些沒有與老人同住在一起的家人,他們也能夠隨時的照顧與關心到獨居在外的親人,其主要之目的就是要降低意外發生的風險。本文將心電圖訊號辨識器,分成如下的三大部份說明,分別是:(a)心電圖訊號的擷取:主要用途是說明從人的身體上取得心電圖訊號的過程及心電圖訊號的前置處理;(b)心電圖訊號的分析:主要用途是分析從Wi-Fi信號接收器中所接收到的心電圖訊

號,亦即是計算心電圖訊號之每個主要特徵點在各種心跳類別的特徵值範圍;及(c)辨識心電圖的所屬類別:主要用途是以費氏線性鑑別分析演算法辨識心電圖的所屬類別。本文能辨識五種心跳類別(NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC)的心電圖,經多次的測試,測試結果如下:心跳種類NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC的正確辨識率分別為94.97%、91.03%、78.84%、94.38%、及93.82%。總正確辨識率平均為92.60%。

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決電子書ptt 2021的問題,作者呂承恩 這樣論述:

隨著網際網路發展普及,使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密,文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介,人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法,這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上,人們可持個人意見來相互探討股市議題,因每個人的立場不同,而產生了帶著鮮明個人情緒之討論,因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎,並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解,藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞,計算出評論情緒值,是以,字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件,本研究透過自然語言處理問題,進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析,並辨識出正面或負面等情緒。此外,為了更進一步地提升系統評價的能力,藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值,並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數,並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力,其中,主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關,主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。