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國立臺灣科技大學 設計系 唐玄輝所指導 蘇堤瑜的 以服務設計觀點探討森林療癒體驗－以溪頭自然教育園區為例 （2021），提出TW711關鍵因素是什麼，來自於森林療癒、服務設計、服務隨創。

而第二篇論文國立臺北商業大學 資訊與決策科學研究所 楊東育、李興漢所指導 柯廷叡的 應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究 （2021），提出因為有 流程稽核、異常檢測、深度學習、遞迴神經網路、長短期記憶神經網路的重點而找出了 TW711的解答。

最後網站Tractatus de iurisdictione per, et inter iudicem ...則補充：TW711 . 2 num . 6 . 5 7 8 9 > > I 1 Via nullus clericus , etiam fi. Quia nein . . 4 Cleri.us DE IVRISDICTIONE PARS IV . CENT . II . CAS . CLII . 255.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了TW711，大家也想知道這些：

TW711進入發燒排行的影片

🌟黃建秦 音樂-FB粉絲專頁：https://www.facebook.com/jack3964280.tw/
☆曲名：【孤獨的熱情】 ◎作曲/編曲/混音：黃建秦
簡介：此曲2021年8月製作、或許大多數人認為正常的人需要多與人互動、相處！不過有的人確實喜愛獨處，畢竟獨處的人不一定覺得孤獨，有時獨自聽著喜愛的音樂、影集、望著喜愛的風景、就是美麗的一天！
🌟國際ISRC代碼 International ISRC：【TWP012162803】
🌟線上音樂專輯發行平台(Online music album distribution platform)：KKBOX 、myMusic 、friDayMusic (Omusic) 、Netease 、網易雲音樂、Tencent Music 、騰訊音樂集團（QQ，酷狗，彩虹等）、Amazon 、iTunes / Apple Music 、Spotify 、Shazam 、MOOV 、Tidal 、Deezer 、JOOX 、Pandora 、TikTok 、Line Music TW 、Playnetwork 、YouTube Music
🌟線上音樂代理發行(Online music agency distribution)：Soundscape
照相「地點：新北市-九份」：黃建秦『歡迎非商業的分享轉貼』
★ Title: 【Lonely enthusiasm】◎ Composing /Arrangement/Mix：Huang,Chien-Chin
★ Photo 「Location: New Taipei City-Jiufen 」: Huang,Chien-Chin
★『Welcome non-commercial share and repost』
◎主要樂器：鋼琴、合成器、愛爾蘭笛、蘇格蘭笛 Main musical instruments: Piano, synthesizer, Irish flute , Scottish flute
🌟【黃建秦-音樂創作輯清單 Huang,Chien-Chin List of music creations】：https://www.youtube.com/watch?v=7e1imiku_Tk&list=PL_cLMrDlMf1980n5dzYpSHCXM31wfkP_y

以服務設計觀點探討森林療癒體驗－以溪頭自然教育園區為例

為了解決TW711的問題，作者蘇堤瑜 這樣論述：

森林療癒為透過森林體驗達到促進身心健康的方法。台灣60%面積為森林覆蓋，豐富資源適合發展森林療癒。由於缺乏認識，台灣森林療癒服務發展不完善，無法提供持續性的健康效益。本研究以服務設計思維與方法，探討如何執行完善森林療癒服務體驗，以溪頭自然教育園區為個案。研究目標為（1）透過服務設計了解溪頭所面臨的問題，結合服務隨創思維建構服務概念。（2）測試顧客對概念的花費意願及概念滿意度，評估管理者對概念的可行性，提出森林療癒服務建議。（3）比較成功模式，討論溪頭森林療癒介入服務設計帶來的改變、影響及價值。目前園區無森林療癒特色、缺乏健康服務。運用專家共創設計工作坊發展健康概念，轉化在地資源。透過362份

問卷調查潛在客群，高花費意願參與項目為體驗式健康的深呼吸療癒木屋、森林療癒專屬活動、季節性食療餐。約70%受測者喜歡自然類別體驗活動，如療癒步道、夜間感官、季節性活動。退休、商業、服務業客群較願意花費健康檢測規劃。綜合質量化結果，提出完善森林療癒服務建議：確定目標客群、擬定使用者為中心的服務項目、建立對外與對內利害關係人合作、增加數位服務渠道。並以服務隨創轉化在地資源，使森林療癒得已永續經營，提升大眾健康意識。

應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究

為了解決TW711的問題，作者柯廷叡 這樣論述：

企業流程是營運核心價值，對企業而言，管理、制度、工作流程、開發等都有相對應的流程表現。流程會留下執行軌跡，也就是所謂工作日誌，傳統日誌分析仰賴逐步定點式檢測，除工作量大外，也只對固定內容報錯進行改進，許多未報錯的錯誤於流程系統中未被注意。本研究將採用深度神經網路(Deep Neural Network)中的遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks ,RNN)、適合時間序列資料的長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)方式進行建模，建置的模型會根據日誌內容預測接下來會發生的事情，由於本身文字並不能直接拿來訓練，於是在資料前處理的過程中，將使

用Label Encoding的方式將日誌文本轉換為鍵值，而建構的模型可以透過測試時的loss值異常升高來尋找可能異常的流程內容，也可以透過Decode後的實際日誌鍵與真實日誌鍵進行比對，藉此分析是流程異常或是判斷錯誤，作為改善流程的參考依據，模型中以該模型以LSTM模型有較佳的表現。另以VOLVO公司提供於9th International Workshop on Business Process Intelligence 2013的服務流程資料集進行分析，藉此做為驗證，其流程預測最終結果準確率71.57%，也意味可降低傳統逐筆檢查日誌的數量至28.43%，另延伸使用Kaggle上的系統流程

資料集來延伸測試該模型可應用於不同型態資料，並有一定效果預測及檢測異常。

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