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台北海洋科技大學 海空物流與行銷管理系 傅衡宇所指導 楊曜謙的 貨運承攬業從業人員對社群媒體消費者行為影響之研究 (2021),提出nba ptt關鍵因素是什麼,來自於貨運承攬運送業、社群媒體行銷、消費者行為。

而第二篇論文淡江大學 資訊管理學系碩士班 梁恩輝所指導 邱茂軒的 一個主題式多輪對話系統-以NBA為例 (2020),提出因為有 聊天機器人、問答系統、多輪對話、BERT的重點而找出了 nba ptt的解答。

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武林舊事‧卷一:青城劣徒

為了解決nba ptt的問題,作者賴魅客 這樣論述:

二十五年磨一劍!《武林舊事》再重現! PTT鄉民一致盛讚,武俠網友一致推崇 ◆經典武俠文學作品◆ 這是一個「習武奇才」那些年被看扁的武林故事! 各方名人推薦(按姓名筆劃順序): 乃賴(編劇,武俠評論)、何敬堯(小說家,《妖怪臺灣》作者)、沈默(武俠作家)、林保淳(武俠小說研究專家,臺師大國文系退休教授)、星子(知名暢銷作家)、張草(知名暢銷作家)、戚建邦(武俠名家)、陳郁如(暢銷作家)、鄭丰(知名暢銷作家)、螺獅拜恩(人氣作家) ******     青城派少年古劍,資質愚鈍低劣、一套入門劍法學得七零八落、更遭同門欺辱,一次比劍被峨嵋派小孩童羞辱大敗,氣得師父邱廣平盛怒一陣耳光將之打聾、掌

門商廣寒將其逐出師門。      萬念俱灰的古劍,跳崖尋死不成,反遇當世第一高手狐九敗。性格孤僻冷絕的狐九敗發現古劍居然有特別的解劍天賦,百無聊賴下逼迫他自創劍法來跟自己挑戰,否則將成劍下亡魂,古劍只能孤注一擲...... 【目錄】 第一章  大雪 第二章  戰帖 第三章  悟劍 第四章  驚蟄 第五章  暴雨 第六章  鐵鍊 第七章  殘丐 第八章  花宴 第九章  盲女 ****** 媒體名家網友好評: 「整本《武林舊事》正如一把古劍,樸實而精準地指向了武林的核心:天人交戰的心性世界。我總以為,作品寫到最後,真正好看的是書寫者的人生體悟。《武林舊事》在劍法的設想上極其出色,唯確實打動我的仍

是小說裡蘊含的情感、思維。」 ——沈默(武俠作家) 「繼金庸、鄭丰之後,又有武俠小說可以看了!而且還是好看、精彩的武俠小說。主角古劍在被師門欺負霸凌後,怎麼在特殊機緣下,靠自己的毅力,跟著前輩狐九敗學藝。在這複雜多變、險惡詭異的江湖中,他的屹立不怕苦的精神,讓人看得心驚膽跳,又萬分心疼。精彩推薦。」 ——陳郁如(暢銷作家) 「二十五年磨一劍,根本跟故事主人翁共同成長!」 ——張草(知名暢銷作家) 「文筆精湛、武打快意,一路讀下來酣暢淋漓,精彩無比!」 ——螺獅拜恩(人氣作家) 「十五年了,我依然在等著那個叫古劍的少年。」 ——何鵬(網路讀者) 「樸實細膩的筆觸、淒清感人的愛情、不動聲色的劇情鋪

陳、看似簡單實而龐大的結構、還有那融入自己感情的創造,無不讓人凝神長思,久久回味。」 ——蠢災非q8546(網路讀者) 「乍一看來,武林舊事是一部非常不起眼的作品。毫無花俏的文字,平淡無奇的故事,中規中矩的敘事手法,還有毫不起眼的主角。在追求眼球效應的網路武俠中,簡直可以用樸素來形容了。可是,讀起來卻有一種熟悉而親切的感覺,讓你不知不覺中沉入故事,欲罷不能。就仿佛一杯清茶,初時淡淡的不覺其味,細細品嘗才漸入佳境,最後只留下滿口餘香。」 ——慧傑(網路讀者) 「《武林舊事》在文風上無疑深得金庸武俠神韻,在平淡而親切的節奏中,將讀者不知不覺的引入其中,欲罷不能。」 ——酒話桑麻(網路讀者) 「論設

定,論格局,論筆法,《武林舊事》當為近三十年武俠第一。」 ——大雨(網路讀者)

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貨運承攬業從業人員對社群媒體消費者行為影響之研究

為了解決nba ptt的問題,作者楊曜謙 這樣論述:

海空運承攬運送業者屬於貨物承攬運送業其服務範圍遍及全球,必須面對世界各地同業的競爭,因此從業人員也須面臨極大的工作壓力。根據董氏基金會彙整2018年上班族壓力及紓壓方式資料顯示,男性較偏好則習慣用「玩電動或線上遊戲」的方式來紓壓。台灣目前主要的社群媒體有Facebook、Instagram、PPT…等等,許多手機遊戲業者會在社群媒體向消費者進行推廣。因此,本文以貨運承攬運送業從業人員為研究對象,探討社群媒體行銷對消費者行為的影響。本研究採「問卷調查法」進行資料蒐集,總計發出問卷90份,有效問卷共計90份,有效回收率為100%。本研究根據實際調查所得資料利用描述性統計分析、信度分析、內容效度分

析、獨立樣本T檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析、層級迴歸分析法。研究結果發現: 消費者之購買遊戲商品頻率在社群媒體行銷及消費者行為有顯著的差異性。社群媒體行銷之構面對消費者行為均有顯著正向影響。

一個主題式多輪對話系統-以NBA為例

為了解決nba ptt的問題,作者邱茂軒 這樣論述:

本研究結合閒聊系統與問答系統的優點嘗試實現一個NBA主題的多輪對話系統。答案回應方面使用Bert的問答模型,該模型是由台達電研究所的公開數據集訓練而成。聊天機器人背後的問答語料則使用網路爬蟲,爬取PTT NBA板上的文章。當用戶輸入一個問題,系統將依據BM25演算法從問答語料庫中檢索一篇與問句最相關的文章,之後將問句與該篇文章一起送進問答模型,從文章中擷取與問題最適合的答案回覆用戶。此外在多輪對話方面,本研究設計了一套判斷規則來解決對話中發生的指代與信息遺漏問題。