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2023年海洋保育月曆：海洋，您好

為了解決商品攝影推薦的問題，作者海洋委員會海洋保育署 這樣論述：

　　我們與海的距離，有多遠？您對海的認識，有多深？喜歡海洋生態，關心海洋保育的您，千萬不要錯過2023年海洋保育月曆「海洋，您好！」。迎接2023年，讓科學家們帶大家一同走進海洋，也一窺大海的奧秘。   　　海保署在新一年的月曆特地企劃安排大家跟著各領域的海洋生態調查科學家們，攜帶各式樣框、相機、攝影機，或身著潛水設備，從臺灣北部的岩礁到南部的珊瑚礁生態系、東沙國家公園探索環礁。從東部海域的深海熱泉跟表層優游的鯨豚，到西海岸的桃園藻礁、彰化泥灘地跟臺南紅樹林，記錄豐富多樣的海洋生物，當然也包括即時影像監控設備、衛星標識器、水下聲學設備、遙控載具等，以捕捉唯美唯肖的海洋生

物動態，此外，在悠閒享受友善垂釣樂趣時，順便也可以做生物資源調查喔，值得與您分享，特別在此推薦給您。   　　【商品規格】 　　月曆大小：74*52cm 　　包裝紙盒大小：6.5*6.5*55cm  

商品攝影推薦進入發燒排行的影片

撈影的人：前往他者的折射路徑 ──以台灣移民工文學獎為例

為了解決商品攝影推薦的問題，作者曾稔育 這樣論述：

本研究發想於台灣社會對移民工文學作品的態度轉變：從2000年龔尤倩向媒體副刊提議移工詩合作被拒，至2012年《逃，我們的寶島，他們的牢》出版，並獲同年中時開卷年度好書「評審特別推薦獎」，再到2014年台灣移民工文學獎首次舉辦。在這段歷史中，移民工文學在台灣社會是逐漸受人看見？本研究感到好奇的是移民工作品的文學價值如何被台灣社會所承認，以此紀錄現今台灣移民工文學的發展過程。經過考查，影響移民工作品的文學價值被台灣社會所看見的原因有兩點：（1）、移民工藝文歷史在人權爭取與認識移民工的需求上，保留著移民工作家的創作空間，尤其以《四方報》的營運，更使移民工作品的文學價值被台灣社會所看見；（2）、解嚴

後，身份文學在台灣文學形成的眾聲喧嘩，影響著移民工文學的發展適性。在這兩點互相作用下，台灣社會於2014年首次舉辦移民工文學獎，使移民工作品擁有穩定的翻譯、出版資源，豐富台灣移民工文學的發展。因此，本研究的後半部是聚焦於移民工文學獎如何影響移民工文學發展，並以文學獎內部的翻譯與評選制度，作為重要的切入面向。於翻譯制度中，它影響作品文學性的表現，甚至影響文學獎評審在評斷作品時，無法以文學性作為單一評選標準，而以作品所呈現的移民工形象為主。在後者的評選判斷裡，台灣移民工文學獎使台灣移民工形象得以不斷展現出彼此之間的差異性，維持「移民工」字詞裡的多樣性。另外，本研究也發現，移民工文學的發展不僅受移民

工文學獎影響，由移民工文學獎所呈現的文學作品，藉著紙本、網路媒體、友善移民工非營利組織與影視戲劇作為傳播點，自成傳播網絡，使台灣移民工文學能被更多台灣讀者所看見。

2023年海洋保育桌曆

為了解決商品攝影推薦的問題，作者海洋委員會海洋保育署 這樣論述：

　　我們與海的距離，有多遠？您對海的認識，有多深？喜歡海洋生態，關心海洋保育的您，千萬不要錯過2023年海洋保育月曆「海洋，您好！」。迎接2023年，讓科學家們帶大家一同走進海洋，也一窺大海的奧秘。      　　海保署在新一年的桌曆特地企劃安排大家跟著各領域的海洋生態調查科學家們，攜帶各式樣框、相機、攝影機，或身著潛水設備，從臺灣北部的岩礁到南部的珊瑚礁生態系、東沙國家公園探索環礁。從東部海域的深海熱泉跟表層優游的鯨豚，到西海岸的桃園藻礁、彰化泥灘地跟臺南紅樹林，記錄豐富多樣的海洋生物，當然也包括即時影像監控設備、衛星標識器、水下聲學設備、遙控載具等，以捕捉唯美唯肖的海洋生物

動態，此外，在悠閒享受友善垂釣樂趣時，順便也可以做生物資源調查喔，值得與您分享，特別在此推薦給您。   　　【商品規格】 　　桌曆大小：21*14.8 　　包裝信封大小：18*30  

多技術模型分類長照失能險問題

為了解決商品攝影推薦的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。