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為了解決台中高爾夫練習場的問題，作者鄭芸 這樣論述：

2019年12月起中國湖北省武漢市發現不明原因肺炎群聚，在2020年1月公布其病原體為新型冠狀病毒。此疫情隨後迅速在中國與世界各地擴散。在全球疫情爆發初期，我國立即採取邊境管制措施以預防COVID-19，因此截至2021年5月初，我國大多為境外移入案例。然而在2021年5月中，由於飛行員群組爆發集體感染，國內開始出現大量本土案例，造成醫療量能的負擔，並由中央流行疫情指揮中心定出應對的行政措施，對民眾生活產生很大的影響，許多防疫措施大幅度地改變了原先的生活。 在政府限制人民基本權利時，我國政府勢必是基於防疫的考量，然而除了公共衛生、醫療的知識以外，能否結合其他專業領域，依據各行為

造成的風險大小，判斷何種行為應該被禁止，並且將降低風險作為目標、醫療量能作為衡量依據，試圖討論出人民的基本權利與政府得以限制的界線，嘗試找出最佳化結果。因此本篇論文結合社會學上風險社會學之概念建立風險原則，並藉由區別原則與規則找出原則之特性，以我國憲法保障之生存權與健康權為基礎，論述風險原則之目的、憲法基礎、衡量方式與適用可能的結果。而後概覽我國的防疫措施，藉由風險原則檢視防疫手段是否符合追求最佳化利益，也就是以降低風險為核心，並同時兼顧權利保障。期望經歷這幾波疫情後，我國的防疫行政能夠運作得更完善。

為了解決台中高爾夫練習場的問題，作者蘇惠昭、駱亭伶、方雅惠 這樣論述：

為了解決台中高爾夫練習場的問題，作者彭季堯 這樣論述：

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。