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Tobacco stock的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦愛瑪 陳林 編譯寫的 每天听一點VOA︰听懂1分鐘慢速新聞英語這本就夠（附贈光盤） 可以從中找到所需的評價。
臺北醫學大學 醫學資訊研究所碩士班 SHABBIR, SYED ABDUL所指導 卡拉姆的 以機器學習模型訓練臨床資料預測臺灣成年人肝癌與過重或肥胖之關聯性 （2021），提出Tobacco stock關鍵因素是什麼，來自於Liver Cancer、Overweight、Obesity、Machine Learning、Feature selection。
而第二篇論文國立臺中科技大學 資訊工程系碩士班 黃馨逸、陳民枝所指導 張倉銓的 深度學習訓練效率的模糊驗證模式-以田口優化的卷積神經網路在辨識肺癌醫學影像為例 （2021），提出因為有 卷積神經網路、田口方法、辨識效能指標、三角形態模糊數、模糊檢定的重點而找出了 Tobacco stock的解答。
每天听一點VOA︰听懂1分鐘慢速新聞英語這本就夠（附贈光盤）
為了解決Tobacco stock 的問題，作者愛瑪 陳林 編譯 這樣論述：
本書由100篇VOA新聞+ 60 個BonusVOA新聞組成。本書所選的英語新聞正文既注重題材的廣泛性，實用性，知識性，趣味性，又注重其時尚性和前衛性。它涵蓋了包括時事政治，財經金融，軍事外交，文化藝術，體育娛樂，科技教育，環境健康及社會生活等諸多方面的內容。新聞單元001-100 為VOA原聲慢速英語。新聞單元101—160作為Bonus給出，非VOA原聲錄音。這使得讀者有機會聆听廣播以及更接近現實生活的發音，從而提高听力。每個新聞單元由以下五部分構成︰1．語感純正，地道的英語新聞正文；2．關鍵詞寶典；3．地道，精準的全文中文翻譯；4．語言貼士；5．音質優美，語音地道純正的MP3音頻文件。
愛瑪，原名宋博，現為加拿大永久居民。曾經的大學教師的職業背景和十五年的海外工作和生活經歷促使作者編寫了這本書。希望它對您有用。 News 001 Quake，Tsunami May Only Add to Economic Struggles for Japan 地震和海嘯使日本經濟雪上加霜 News 002 China Aims to Improve Peoples’Living Conditions 中國旨在改善民生 News 003 Japan﹀s Disaster Could Hurt Plans for Nuclear Energy Indus
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以機器學習模型訓練臨床資料預測臺灣成年人肝癌與過重或肥胖之關聯性
為了解決Tobacco stock 的問題，作者卡拉姆 這樣論述：
Background: Liver cancer has become one of Taiwan’s increasingly vital public health problems due to an ageing population and environmental changes in lifestyle behaviour. The increase in the "overweight and obesity epidemic" may provide means for understanding why liver cancer is one of the few ma
lignancies with rising incidence in developed countries over the last decades. With the increased liver cancer incidence and mortality in developed countries, the prevalence of overweight and obesity has also grown markedly over the past two decades. It has been estimated that approximately 1.9 bill
ion adults are either overweight or obeseResearch Aim: The main aim of this study is to develop and validate a machine-learning algorithm (XGBoost) to establish a 1-year liver cancer risk prediction model among Taiwanese adults with overweight or obesity using clinical dataMaterials and Methods: We
conducted a retrospective study on 4,149 patients from the MJ Taipei database between 2008 and 2017. We used stepwise logistic regression with both forward selection and backward elimination to select features. Akaike Information Criterion (AIC) was used as the selection method. The performance of t
he models was assessed using accuracy, sensitivity, specificity, AUROC, and the F1 score.Results: The stepwise regression identified 13 predictors for liver cancer. There were 133 patients who developed liver cancer within one year of follow-up and 4,016 with non-liver cancer. Of those with liver ca
ncer, 80% were men. The XGBoost had an AUROC of 90%, RF of 89%, and LR of 67%. In multivariate analysis, age, gender, BMI, total bilirubin, creatinine, body fat, lactate dehydrogenase, sGOT and waist circumference acted as independent predictors of liver cancer.Conclusions: The XGBoost model had th
e optimal performance in predicting liver cancer compared to RF and LR. These findings represent an important step in the accurate prediction of liver cancer using ML techniques. If validated in prospective studies, the XGBoost model could serve as a useful approach for the prediction of liver cance
r associated with overweight or obesity and may be potentially beneficial in implementing early preventive and therapeutic measures.
深度學習訓練效率的模糊驗證模式-以田口優化的卷積神經網路在辨識肺癌醫學影像為例
為了解決Tobacco stock 的問題，作者張倉銓 這樣論述：
隨著人工智慧技術的突破性發展，LeNet-5卷積神經網路近年已被各產業廣泛用來解決產業問題與提升作業效率及準確率，然而，卷積神經網路必須藉由大量影像資料來訓練所考量的因子及其參數值，因而多少會產生不穩定的預測與分類結果，且實驗次數隨著所考量的因子及水準參數值的增加而據增，亦增加成本及耗費時間。而田口方法僅需以較少的實驗次數來找出最佳化的參數組合，因此，利用田口方法來優化卷積神經網路的模式被提出，並應用於肺癌的醫學影像進行良性和惡性腫瘤的辨識與分類，且透過混淆矩陣計算準確率指標，做為評估與判斷模型在辨識分類的效能之優劣程度。但值得注意的是，準確率指標會隨著模型每次學習訓練的優劣程度會有不同的數
值，以至於準確率指標為一個不確定性的變數，即便以指標的平均數做為判斷標準，亦容易受到極端值的影響而存在著誤判的可能性。有鑑於此，根據LeNet-5卷積神經網路的參數優化前後的準確率為例來定義一個辨識效能指標IACC，並推導IACC的100(1-α)%信賴區間，而在考量準確率為一個不確定性的變數的情況下，IACC的三角形態模糊數進一步被提出，並用於發展IACC的模糊統計檢定模式，以更可靠地確認田口方法優化參數的卷積神經網路模型在辨識肺癌醫學影像上有較佳的辨識效能。