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一看就懂！NBA夢幻傳奇

為了解決洛杉磯快艇 鳳凰城太陽的問題，作者趙天明 這樣論述：

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者簡介 趙天明 　　畢業於國立大學體育系，現任大學講師，長期從事體育教學和理論研究，發表過多篇學術論文，對籃球和NBA情有獨鍾。 序言第一章  NBA大百科NBA的歷史NBA的比賽規則一NBA的比賽規則二NBA籃球術語一覽球隊主要位置詳解NBA的賽制激動人心的NBA全明星賽NBA的新秀選拔制度NBA各球隊主要收入介紹NBA的球員收入和著名的薪資上限 第二章  NBA夢幻隊全方位透視西區：西南組紐奧良黃蜂隊休士頓火箭隊聖安東尼奧馬刺隊達拉斯小牛隊曼斐斯灰熊隊西北組猶他爵士隊丹佛金塊隊明尼蘇達灰狼隊奧克拉荷馬雷霆隊（西雅圖超音速隊）波特蘭拓荒者隊太平洋組鳳凰城太陽隊洛杉磯快艇隊洛杉磯湖人隊金州勇

士隊沙加緬度國王隊東區：東南組奧蘭多魔術隊 邁阿密熱火隊 亞特蘭大老鷹隊 夏洛特山貓隊 華盛頓巫師隊 中央組芝加哥公牛隊 克里夫蘭騎士隊 印第安那溜馬隊 底特律活塞隊 密爾瓦基公鹿隊大西洋組紐約尼克隊波士頓塞爾蒂克隊 紐澤西籃網隊 費城76人隊 多倫多暴龍隊 第三章 NBA傳奇巨星喬治．麥肯（George Mikan） 比爾．夏曼（William Walton Bill Sharman） 鮑勃．庫西（Bob Cousy） 薩姆．瓊斯（Sam Jones） 比爾．羅素（Bill Russell） 奧斯卡．羅伯森（Oscar Robertson） 威爾特．張伯倫（Wilt Chamberlain）

傑瑞．韋斯特（Jerry West） 約翰．哈夫利切克（John J. Havlicek） 大衛．賓（David Bing） 維農．厄爾．門羅（Vernon Earl Monroe） 衛斯理．昂塞爾德（Westley Unseld） 卡里姆．阿布杜勒．賈霸（Kareem Abdul Jabbar） 朱利斯．厄文（Julius Erving） 喬治．葛文（George Gervin） 比爾．華頓（Bill Walton）羅勃．派瑞許（Robert Lee Parish） 摩西．馬龍（Moses Malone）賴瑞．博德（Larry Bird）凱文．麥克海爾（Kevin Mchale）埃文．強森

（Earvin Johnson）詹姆士．艾基．渥錫（James Ager Worthy）伊塞亞．湯瑪斯（Isiah Thomas） 丹尼斯．羅德曼（Dennis Rodman） 約翰．史托克頓（John Stockton）克萊德．崔斯勒（Clyde Drexler）派崔克．尤英（Patrick Ewing）哈金．歐拉朱萬（Hakeem Olajuwon）麥可．喬丹（Michael Jordan）查爾斯．巴克利（Charles Wade Barkley）卡爾．馬龍（Karl Malone）大衛．羅賓森（David Robinson） 史考特．皮朋（Scottie Pippen） 俠客．歐尼爾（S

haquille O'Neal）傑森．基德（Jason Frederick Kidd）艾倫．艾佛森（Allen Iverson） 提姆．鄧肯（Tim Duncan） 凱文．賈奈特（Kevin Garnett）柯比．布萊恩（Kobe Bryant） 崔西．麥格雷迪（Tracy McGrady）安德列．基里蘭柯（Andrei Kirilenko）雷霸龍．詹姆士（LeBron James） 多明尼克．威金斯（Dominique Wilkins） 蓋瑞．裴頓（Gary Payton） 保羅．加索（Paul Gasol）史帝夫．納許（Steve Nash）瑞吉．米勒（Reggie Miller）克里斯．

波許（Chris Bosh）德韋恩．韋德（Dwyane Wade）卡麥隆．安東尼（Carmelo Anthony）倫尼．威肯斯（Leonard Randolph Wilkens）姚明（Yao Ming）附錄

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加權圖神經網路建立肺癌知識圖

為了解決洛杉磯快艇 鳳凰城太陽的問題，作者紀政廷 這樣論述：

肺癌為全球嚴重的疾病與死亡原因，許多研究人員投入肺癌相關研究，人們難以短時間閱讀大量文獻，針對自動建構肺癌文獻之重要字詞知識圖的需要，提出了一種建立肺癌關聯強度知識圖的方法，本研究於Web of Science文獻資料庫收集2016年到2021年共六年的肺癌相關文獻，透過隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation，LDA)方法對資料集進行語意建模取得最佳主題數為三群，並以此主題群別做為文本的類別標籤，再採用修改後的點間互資訊(pointwise mutual information, PMI)演算法處理資料集建構文本圖，另外透過圖神經網路(graph neura

l network, GNN)基於已建構之文本圖預測新的邊，進而將文本圖與新的邊組合為知識圖，最後，對此圖個別以四種圖神經網路進行節點分類任務，使用accuracy、precision、recall、F1對分類任務結果進行比較，在本研究收集的肺癌文獻資料集上，所提出的PMI2+link對比原PMI演算法的邊數量減少到約五分之一，代表可以大幅減少訓練時間，F1績效0.9162於實驗結果中也為最佳，從而證實了自動建立知識圖演算法的有效性，對於已建立的肺癌知識圖則以Neo4j圖形資料庫做儲存、查詢與視覺化呈現，此肺癌知識圖可用於幫助肺癌相關領域的研究人員，從這些肺癌文獻中了解其肺癌文本、字詞與主題之

間的交互關係。