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這兩本書分別來自全華圖書 和楓葉社文化所出版 。
國立臺灣大學 社會學研究所 劉仲恩所指導 吳岱陵的 「再見」大林蒲：從在地視角解構遷村政策的環境正義 （2020），提出賠案號碼查詢關鍵因素是什麼，來自於大林蒲、環境正義、睦鄰制度、圍牆外社區、遷村政策。
而第二篇論文嘉南藥理大學 職業安全衛生系 黃小林所指導 陳重志的 鐵路安全教育訓練成效之評估-以某鐵路公司為例 （2019），提出因為有 鐵路公司、鐵路安全教育訓練、安全態度、鐵路安全知識、訓練成效的重點而找出了 賠案號碼查詢的解答。
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懂專利才能擁有突破低薪的競爭力(第五版)
為了解決賠案號碼查詢 的問題，作者卓胡誼 這樣論述：
本書以生活化的題材來介紹『專利』，並引用一些小故事讓讀者了解『發明與專利制度』的重要性，加深對專利權的印象。作者亦期待能以此書協助讀者具備專利基本知能，進而提升競爭力，擺脫低薪的困境，進而開創美好的人生。 本書適合各大專院校及相關工程師使用，是一本具有學習及參考價值之專業用書。 本書特色 1.作者彙整十餘年的研發、競賽與教學經驗，期待能以本書協助讀者具備專利基本知能，提升自我競爭力，擺脫低薪的困境。 2.本書列舉許多淺顯易懂的案例說明，可供初學或已從事研發者來參考及防範。 3.作者分享許多有關專利的相關知識，以問答習作的方式來加深印象。
「再見」大林蒲：從在地視角解構遷村政策的環境正義
為了解決賠案號碼查詢 的問題，作者吳岱陵 這樣論述：
有別於常見的反迫遷土地運動，大林蒲居民在2017年政府民調中，呈現高達九成的遷村贊成率，本研究主要回答九成遷村民調贊成率的成因。既有研究多以環境保護、對抗污染的角度切入大林蒲，在地需求、關懷、情感與社會脈絡等卻被概括為「受污染的在地居民」、或成為輔助環境正義論述的客體，然如此卻忽視居民間的異質性，與其對污染事實的差異想像。本研究透過微觀視角檢視遷村想望的在地起源與變遷，並討論紅毛港遷村案對大林蒲人的影響；接著分析畢ye高雄城市發展政策，指出二十一世紀的高市府仍延續1970年代國民黨政府的開發主義，而在地環境運動者與外來環境團體在反開發的環保訴求下，建構出大林蒲環境不正義敘事，然透過田野調查，
卻發現環境正義與反開發運動並非在地日常關懷，反而，1990年代中期至今，在地居民更與周遭工廠發展出近二十年相對穩定的共處關係，顯然單一的環境正義敘事並無法解釋高度遷村民調贊成率之成因，遷村意願更是鑲嵌於地方歷史經濟脈絡中，並受到多方行動者與宏觀政策發展的影響。本研究發現，大林蒲遷村政策在民調中呈現的高贊成率，主要奠基於內部因素上，並受到外部因素的強化：內部因素為紅毛港遷村案為當地帶來的深刻影響，外部因素則為近代城市發展政策下，加諸於高雄西南沿海地區的居住推力，而內部因素更是在地居民視遷村為最終依歸的主要原因，反而，原旨在追求環境保護的環境不正義敘事，卻為政府與偏好遷村者所策略性挪用，以賦予遷村
政策推動的正當性。
統計學關鍵字典
為了解決賠案號碼查詢 的問題，作者石井俊全 這樣論述：
～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！ 生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。 尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。 但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。 儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。 實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人
，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。 本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。 書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別： ●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ ●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數
與睡眠時數的相關性 ●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ ●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ ●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ ●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 ●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ ●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 ●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 ●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 ●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 從國高中學習的「資料整理」
與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。 本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。 據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。 本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。 在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。 本書特色
◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 ◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 ◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。 ※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※
鐵路安全教育訓練成效之評估-以某鐵路公司為例
為了解決賠案號碼查詢 的問題，作者陳重志 這樣論述：
人言到「鐵路為交通之母」，鐵路影響社會的脈動與安定，鐵路安全端賴從業人員的支持。為確保鐵路安全，依「鐵路法」規定鐵路機構需提供人員訓練，使其具備鐵路專業與作業安全之能力。某鐵路公司辦理鐵路安全教育訓練至今未曾評估訓練成效及瞭解影響訓練成效因子，因此，本研究透過問卷調查來探討教育訓練對員工的「安全態度」、「鐵路安全知識」與「訓練成效」之影響。本研究設計「鐵路安全教育訓練前測及後測問卷」作為調查工具，以某鐵路公司之參訓員工為研究對象，總計789位員工。問卷資料以SPSS軟體採用描述性統計、差異分析、皮爾森積差相關及迴歸分析等統計方法處理。結果指出在教育訓練前後，員工的「安全態度」具有顯著差異(p