BPR的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

台積電工作法：我在台積電學到的經營思維和工作技巧

為了解決BPR的問題，作者 這樣論述：

這是一本告訴職場人士如何解決工作中的問題的書，前台積電營運效率主管彭建文，以標桿學習一流企業的功力介紹了不斷革新的經營思維和最有邏輯的解決問題的能力。 本書結合了作者實際工作經驗和企業輔導案例，介紹了多種在職場中提高工作效率、取得工作成果工具，具體包括：產品思維、市場思維、財務思維、競爭者思維，職場人士只有掌握這四種思維才能站在企業經營者的角度思考問題；8D問題解決法、3ｘ5Why解題法、5W2H等實用的職場拆解問題的方法，以便改善流程、提高執行力和工作效率；如何準備開會、如何提問、如何做簡報、如何考核績效、如何升遷及面對職場瓶頸等方面的問題。 本書條理清晰，邏

輯嚴謹，內容充實，既有方法論，又有實戰演練，可以幫助讀者養成正向的工作態度，切實培養解決實際問題的能力。 彭建文，曾任台積電營運效率部門主管、內部講師，持續改善活動內部顧問，曾獲台積電“卓越工程師獎”與內部講師“師鐸獎”。他現為品碩創新管理顧問執行長，《商業周刊》專欄作家、台灣清華大學工業工程博士候選人。他帶領一群出身於台積電的志同道合的顧問講師輔導眾多企業，致力於問題分析與解決關鍵人才的培養、創新改善文化養成與組織變革。他是國際PJ法（Problem & Judgement)的發明人，主要授課與輔導項目包括“問題分析與解決/決策”“創新思維突破”“敏捷項目管理”“BPR流程改善

與創新”“教練式領導”“組織變革”“持續改善文化”“關鍵人才培養”等，著有《高效工作者的問題分析與決策PJ法》。 他服務的客戶包括台積電、鴻海科技、聯想集團、索尼、星巴克、58同城、巴斯夫、康師傅等，獲得高滿意度評價。他授課與輔導的企業已超過150家。

BPR進入發燒排行的影片

基於翻譯序列推薦模型於跨領域推薦系統之強化方法

為了解決BPR的問題，作者王均捷 這樣論述：

若我們有足夠多的歷史資料，就可以用很多不同的方法去建立一個聰明的推薦系統。但在某些情況下，比如一個新的社交媒體平台或電商平台上線時，我們沒有足夠的使用者物品互動資料來建構出好的推薦系統。其中一個強化跨領域推薦（cross-domain recommendation）的解決方案，是藉由將「來源領域（資訊含量較多之領域）」的資料加入「目標領域（資訊量相對較少的領域）」來提升資訊量，然後對「目標領域」進行推薦。本論文採用圖形學習表示演算法，結合改良並善用翻譯序列推薦模型（Translation-based Recommendation，TransRec）的推薦優勢，特化模型訓練時採樣方法、改變翻譯

序列合併方法，並引入貝氏個人化推薦（Bayesian Personalized Ranking，BPR）中負採樣（negative sampling）的概念，訓練得到推薦系統任務導向之表示向量，藉此改善推薦結果。本研究旨在通過改良後的翻譯序列推薦模型「TransRecCross」來強化跨領域推薦效果。驗證本論文的新方法時，使用了 Amazon Review 系列資料集中的其中四個，並在論文最後比較了加入不同比例的來源領域資料後的推薦結果，以驗證本論文提出之方法的可靠程度。

牙材力：大師們的百寶箱

為了解決BPR的問題，作者林茂雄 這樣論述：

　　Top 100 Plus 經典臨床牙科器材，142項臨床牙科珍珠；牙醫師、牙技師與牙材商溝通的橋梁。   　　◎《牙材力：大師們的百寶箱》就是你的超能力── 　　● 濃縮數千篇文獻的精華，快速提升你的《牙材力》　　 　　● 牙醫學生、牙醫師、牙材廠商，每人必備牙材手冊 　　● 牙科材料超速學習，一次搞懂牙材分類、選擇標準及臨床使用 　　● 142 項牙科珍珠產品優缺點、臨床應用時機，與使用訣竅 　　● 牙醫師、牙技師與牙材廠商共同的語彙、溝通的橋梁      　　材料學在牙醫科學研究範疇內更見其精髓，任何一項新產品的推出，都是一項挑戰！牙醫界近幾年

的突飛猛進，更容易考驗這項說法！ 《牙材力：大師們的百寶箱》精選Top 100 Plus 經典臨床器材，根據分類順序排列方式，一一介紹每個產品的特點、臨床應用和操作訣竅，是學生的基本修煉，醫師的臨床寶鑑。

基於使用者表示法轉換之跨領域偏好排序於推薦系統

為了解決BPR的問題，作者陳先灝 這樣論述：

隨著電子商務、影像串流服務等線上服務平台的發展，各大服務供應商對於「精準掌握用戶喜好」等相關技術的需求也逐季提升。其中，推薦系統作為這類方法的核心技術，如何在多變的現實問題中，提出符合特定需求的解決方式，也成為近年來相關研究的主要方向。在本研究中，我們特別關心的是推薦系統中的冷啟動 (Cold Start) 問題。 冷啟動問題發生的主要原因，是因為特定情況造成的資料稀缺，比如推薦系統中的新用戶/物品等等。由於其困難性和實際應用中的無可避免，一直是推薦系統研究中，的一個具有挑戰性的問題。其中，緩解此問題的一種有效方法，是利用相關領域的知識來彌補目標領域的數據缺失問題，即所謂跨領域推薦 (Cro

ss-Domain Recommendation)。跨領域推薦的主要目的在於，在多個不同的領域中實行推薦演算法，從中描繪出用戶的個人偏好 (Personal Preference)，再利用這些資訊來補充目標領域缺少的數據，從而在某種程度上解決冷啟動問題。在本文中，我們提出了一個基於用戶轉換的的跨領域偏好排序方法（CPR），它讓用戶從源域 (Source Domain) 和目標域 (Target Domain)的物品中同時擷取資訊，並據此進行表示法學習，將其轉化為自身偏好的表示向量。通過這樣的轉換形式，CPR 將除了能有效地利用源域的資訊之外，也能直接地以此更新目標域中用戶和物品的相關表示，從而

有效地改善目標域的推薦成果。在數據實驗中，為了能有效證明 CPR 方法的能力，我們將 CPR 方法實驗在六個不同的工業級資料上，並在差異化的條件設定 (目標域全體、冷啟動用戶、共同用戶) 中進行測試，也以先進的跨領域和單領域推薦演算法做為比較基準，進行比較。最後發現，CPR 不僅成功提高目標域整體的推薦效能，針對特定的冷啟動用戶也達到相當好的成果。