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ontology examples in的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Mazzola, Guerino,Noer, Jason,Pang, Yan寫的 The Future of Music: Towards a Computational Musical Theory of Everything 和Gaskell, Ivan的 Paintings and the Past: Philosophy, History, Art都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立清華大學 資訊系統與應用研究所 許聞廉所指導 楊庭豪的 基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究 （2021），提出ontology examples in關鍵因素是什麼，來自於參考元數據、準則式方法、自動模板生成。
而第二篇論文國立陽明交通大學 經營管理研究所 鄭辰仰所指導 王子維的 特徵挑選方法對於財報舞弊偵測模型之影響 （2021），提出因為有 財務報表舞弊、特徵挑選、機器學習的重點而找出了 ontology examples in的解答。
The Future of Music: Towards a Computational Musical Theory of Everything
為了解決ontology examples in 的問題，作者Mazzola, Guerino,Noer, Jason,Pang, Yan 這樣論述：
Part I Introduction.- 1 General Introduction.- 2 Ontology and Oniontology.- 3 The Basic Functions of Music.- 4 Historicity in Music.- 5 Only One Restriction: Quality.- Part II Technological Tools.- 6 Software Tools and Hardware Options.- 7 New Concepts of Musical Instruments.- 8 Musical Distribut
ion Channels: New Networks.- 9 Big Science in Music.- Part III Mathematical Concepts.- 10 Mathematical Music Theory.- 11 Serialism: Failure of New Concepts without Musical Impact.- 12 Mazzola’s Sonata Construction: A Technical Approach and its Limits.- 13 Imaginary Time.- 14 Mathematical Gesture The
ory.- 15 Future Theories (Counterpoint etc.).- Part IV Cultural Extensions.- 16 A Critique of the Western Concept of Music.- 17 Improvisation and the Synthesis Project on the Presto Software.- 18 Art Making as Research.- 19 Human and Machine Music.- 20 Music in the Diversifying Cultures.- 21 Cultura
l Theories of Gesture.- Part V Creative Strategies.- 22 Recapitulation of Creativity Theory.- 23 The Specifically Musical Walls Against Creativity.- 24 Examples of Creative Extensions in Music.- 25 Performance and Composition.- 26 Are Aesthetics and Business Antagonists?.- Part VI COMMUTE.- 27 ComMut
e-Towards a Computational Musical Theory of Everything.
基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究
為了解決ontology examples in 的問題，作者楊庭豪 這樣論述：
出版物字串是描述資源資訊以讓其他研究者可以搜尋到該資源的一種特殊格式字串，通常用於論文最後引用資料描述以及研究者個人的著作資料整理。我們延續過去的研究基礎，提出結合統計技術與知識規則的方法，透過自動化的準則生成演算法與匹配演算法將出版物字串資料轉換為結構化資訊。出版物參考元數據提取作為學術資料結構化的基本任務，除了用於文獻檢索的精確資訊萃取以外，對於研究學術社群活動網路關係也有助益。然而文獻引用格式的變化性大，且文獻格式也以驚人速度增加，這對於出版物參考元數據提取造成障礙。在這一篇論文中，我們將針對此議題作探討，尋求方法來提升參考元數據提取的效果。此篇論文將研究方向集中在兩個議題上：(1)
整合統計技巧與知識本體之系統設計：我們建構了一套知識表達與應用的環境。該環境包含了知識管理環境與整合式方法核心模型，整合式方法核心模型結合了階層架構式的知識本體與統計方法。在簡化了標記工作的同時仍可以保有資訊提取效能。結合知識的系統架構也使得專家能夠分析各階段的錯誤,並針對關鍵處快速改善系統。我們以此環境開發了出版物參考元數據提取模型。(2) 以統計準則式方法(Statistical Principle-Based Approach, SPBA)強化出版物參考元數據提取： 過去實驗室發展了幾個系統來處理出版物參考元數據提取的任務，在發展過程中我們針對準則產生方式改進並嘗試用於不同任務，最後發展
出了SPBA。SPBA方法有三個步驟，第一步為建立知識本體(Ontology)，並用這些知識對文本進行語意標注(Semantic Labeling)。第二步將前一步驟生成的樣板(Pattern)透過準則生成演算法(Principle Generation Algorithm)將樣板們整合成具有代表性的準則(Principles)。最後用準則批配演算法(Principle Matching)提供彈性比對機制以處理多變的引用格式在本論文中，我們以出版物參考元數據提取任務的公開資料集與專家編輯過的雜訊資料集來驗證SPBA方法的可用性，實驗測試了四個期刊論文引用字串資料集跟一個會議論文引用字串資料集。
我們也比較了當前技術的CRF與Bi-LSTM-CRF方法，SPBA方法在元數據提取任務的效能上在各資料集都獲得了改進。在使用較少訓練資料的實驗中也驗證了SPBA的強健性。大多數的出版物參考元數據提取研究少有提出整合機器學習與知識規則的方法，SPBA可填補此空缺。本研究的貢獻可歸納為下列幾點：第一是結合精簡標記與批配，可以減輕標記工作的負擔。第二是讓從資料中生成準則，可以減輕專家撰寫準則的負擔。第三是我們分享了新的出版物參考元數據提取任務資料集，讓後續研究可以有新的發展材料。SPBA作為一個結合知識本體與統計方法的的技術，能夠產生有可讀性的準則，也能夠讓從各步驟中理解出錯誤的原因，這種具可解釋性
的特性將有助於拓展到未來其它需要細緻處理語意的資訊萃取任務。
Paintings and the Past: Philosophy, History, Art
為了解決ontology examples in 的問題，作者Gaskell, Ivan 這樣論述：
This book is an exploration of how art--specifically paintings in the European manner--can be mobilized to make knowledge claims about the past. No type of human-made tangible thing makes more complex and bewildering demands in this respect than paintings. Ivan Gaskell argues that the search for
pictorial meaning in paintings yields limited results and should be replaced by attempts to define the point of such things, which is cumulative and ever subject to change. He shows that while it is not possible to define what art is--other than being an open kind--it is possible to define what a pa
inting is, as a species of drawing, regardless of whether that painting is an artwork or not at any given time.The book demonstrates that things can be artworks on some occasions but not necessarily on others, though it is easier for a thing to acquire artwork status than to lose it. That is, the mo
vement of a thing into and out of the artworld is not symmetrical. All such considerations are properly matters not of ontology--what is and what is not an artwork--but of use; that is, how a thing might or might not function as an artwork under any given circumstances. These considerations necessar
ily affect the approach to paintings that at any given time might be able to function as an artwork or might not be able to function as such. Only by taking these factors into account can anyone make viable knowledge about the past.This lively discussion ranges over innumerable examples of paintings
, from Rembrandt to Rothko, as well as plenty of far less familiar material from contemporary Catholic devotional works to the Chinese avant garde. Its aim is to enhance philosophical acuity in respect of the analysis of paintings, and to increase their amenability to philosophically satisfying hist
orical use. Paintings and the Past is a must-read for all advanced students and scholars concerned with philosophy of art, aesthetics, historical method, and art history.
特徵挑選方法對於財報舞弊偵測模型之影響
為了解決ontology examples in 的問題，作者王子維 這樣論述：
財務報表舞弊偵測對於投資人、監管機關以至整體社會大眾存在一定的重要性，近年來隨著技術的進步，越來越多研究將資料探勘技術應用於此領域，然而大部分研究將重點放在預測模型的應用與開發，而忽略特徵挑選的重要性，儘管特徵挑選作為資料前處理中重要的一環，但在建構財報舞弊偵測的相關研究中，鮮少研究探討特徵挑選方法對於偵測結果的影響。因此本研究將會把重點放在特徵挑選方法對偵測結果的影響，藉由組合5種特徵挑選方法及7種預測模型，探討各種特徵挑選方法與預測模型的組合效果。本研究樣本包含美國所有的上市公司，研究期間為1991年至2009年，其中，樣本特徵共有42種，包含28種原始財報數據，及14種財務比率。另外，
由於本研究樣本存在嚴重的類別不平衡問題，因此在評估模型表現的部分，本研究同時以準確度(Accuracy)、靈敏度(Sensitivity)、精準度(Precision)及AUC (Area under curve)進行全面的衡量。實驗結果顯示，特徵挑選方法普遍可以改善支持向量機模型(Support vector machine)的預測結果，且即使特徵挑選方法並非一定能改善所有的預測結果，但平均而言其對預測結果具有正面的效果，若更進一步地將降維比率納入考慮，其中又以羅吉斯迴歸有最佳的表現。