系統化學習的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

好策略的關鍵：策略大師從觀念到實作完整教戰，教你一步步擬訂好策略

為了解決系統化學習的問題，作者RichardP.Rumelt 這樣論述：

一本從心法到實作的完整策略教戰書！ 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》，暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀！   　　★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物 　　★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」 　　★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師 　　★ 多次入選全球「50大管理思想家」   　　策略到底是什麼？經理人在研擬策略，往往難在以下的挑戰： 　　•是不是套用其他企業的成功策略就好？ 　　→因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同，強行套用只會得到不實用的流程計畫。 　　•可把把財務目標，

例如年成長率15％當成策略？ 　　→策略必須包含連貫一致的行動，而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。 　　•策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一？ 　　→策略是持續的旅程，想要有成功的策略就須時時衡量決策成果，以十八個月為期最佳。 　　•好策略模型與演算法可以經制定最佳策略？ 　　→理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是，理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢，以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡，長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。 　　實際上策略不是管理、不是財務績效，複製成功策略，只會得到不實用的流程計畫。量化策略，不一定

能找到因果模型。就算好的策略，也無法保證提振股票市值。 　　本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式！ 　　策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾，告訴你好策略──從紛亂的情況中，找出阻礙前進的最大挑戰，將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上，好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰： 　　【導入案例培養好策略的思維與執行：】 　　●Space X突破傳統商業模式的創新做法： 　　1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢？ 　　2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。 　　3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴，增加燃油來減緩火箭外層炭化，

使火箭可以回收再使用，解決單次發送火箭往返的成本。 　　●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針： 　　1.診斷問題→龐雜的併購，導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。 　　2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務，決定把財金資料做為公司的核心。 　　3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼，只保留與相關的事業，二度改名來專注經營標普全球公司（S&P Global）事業。 　　●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動： 　　1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊，後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady（老太太的油）」，無法吸引現今消費者。 　　2.關鍵點→寶僑

總公司認為，不是設法為這品牌注入新生命，就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。 　　3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌，把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作，創造「大眾精品」通路，重新包裝定價。   　　策略實施之後，人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處，只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到！ 本書特色 　　•建立策略思考觀念： 　　很多決策者既不了解策略是什麼，也不知道該如何擬定，經常誤把財務目標與願景當成策略，本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。 　　•帶領讀者實踐策略三部曲： 　　策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」，並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。 　　•透過案例培養策略腦： 　　從作者自身輔導中小企業，到眾多知名企業，包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。 　　•策略鑄造流程與演練： 　　額外運用一家企業的擬定策略過程，展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等，讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。 　　•十年淬鍊的策略精華：

　　繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作，書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成，讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評 　　本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威，這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境，從網飛公司的串流事業，到美國軍方的制定作戰教條，到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南，獻給最困難的課題之一：面臨棘手的挑戰時，如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪．布萊恩（Andy D. Bryant） 　　魯梅特在這本強大的新作中告訴我們：「策略不是魔法」，但這本書確實施展了魔法，身為策略顧問，我

感覺受到挑戰與啟發，把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯．布萊德利（Chris Bradley），《曲棍球桿效應》（Strategy Beyond the Hockey Stick）一書合著者 　　魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家，他使我的工作變得更加有趣，也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步，「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司（Redgate Software）共同創辦人暨執行長西蒙．蓋爾布瑞斯（Simon Galbraith） 　　魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們，策略並

不是訂定財務目標的流程，而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰，運用創造力來找出變革性的解決方案，魯梅特引用廣泛引人入勝的例子，展示如何做，以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡．韓德森（Rebecca Henderson），《重新想像資本主義》（Reimagining Capitalism in a World on Fire）作者 　　在一片漫談事業目的空洞聲中，魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰．凱爵士（Sir John Kay），《玩別人的錢》（Other People’s Money and Obli

quity）作者  

系統化學習進入發燒排行的影片

成語、俗諺教學教材設計－以日語母語中級學習者為例

為了解決系統化學習的問題，作者江宜璇 這樣論述：

成語、俗諺內容豐富，僅短短幾字卻包含了深遠的寓意或故事，同時蘊含華人文化重要的價值觀、思想、歷史等豐富文化價值。對於華語學習者來說，學習成語、俗諺不僅能提升詞彙水準，更有助於掌握華人文化知識。日語熟語多源自於中文，因此日語母語學習者能較快掌握中文的成語、俗諺。然而它們的發音及表現型態和日語不盡相同，當今使用的意義可能也有所差別，使得學習者容易產生偏誤。 目前學界缺乏針對日語母學習者設計的成語、俗諺教材，且教材程度多偏向高級。更少有以中日相近的成語、俗諺作為切入點開發的教材。筆者認為基於日語母語學習者的優勢，在中級時就能接觸更多的成語、俗諺。故此本研究透過文獻爬梳確立教材編寫原則

，並分析日本高中國語科「古典Ｂ」課程教材中的漢文選文，統整出學習者在母語中就可能接觸過的中文成語、俗諺，最後依據學習者的學習特徵編寫教材。 本研究以開發之教材實際進行教學實驗。結果顯示本教材確實能使學習者在中級階段就系統化學習中文成語、俗諺，且清楚其發音、語義、型態。另外，中文成語、俗諺的文化內涵，也能使學習者願意深化對中華文化的瞭解。

全能女夫子(下)

為了解決系統化學習的問題，作者滄海月明 這樣論述：

　　她得到的每一分力量，任何一點成長， 　　都慢慢豐富了自己， 　　讓她有無窮的力量，照亮他人──   　　父親高中解元，蘇明月一行高高興興進京。 　　蘇家在京城可謂出盡鋒頭，卻沒想到不過一年，就得黯然離開。 　　因為祖父過世，父親辭官回鄉丁憂， 　　為了讓父親打起精神，分散心思，加上族人再三請託， 　　蘇明月協助父親打點蘇氏族學，擴大課堂規模， 　　培養學生系統化學習，訂做制服，擬定能力分級制度，  　　更不藏私的開放祖傳書房作為圖書館，完全是專業等級的辦學。 　　可他們安分守己過日子，卻因昔日風光遭人嫉恨， 　　在毫無防備的狀況下，落進別人下的連環套。 　　蘇明月的父親和未婚夫婿更遭誣

陷，鋃鐺入獄。 　　哪怕曾是朝中新貴，畢竟根基不穩，如今也只能任人拿捏， 　　蘇家四處奔走，卻求助無門，無計可施。 　　蘇明月決定帶著御賜牌匾，上京告御狀，擊鼓伸冤──

Using multiple windows scanning and natural language processing techniques to study electron transport proteins

為了解決系統化學習的問題，作者胡光泰 這樣論述：

大自然是人們發現和重現精彩發明的無限靈感來源，受到神經元在人腦中工作方式的啟發，卷積神經網絡 (CNN) 被提出並成為影像相關研究任務中強大且廣泛使用的工具。卷積神經網絡及其結構變體的快速發展，在計算機影像分類領域與許多其他領域都取得了許多很不錯的成果。此外，卷積神經網絡也認為是提取影像數據中隱藏信息的有效工具。在生物資訊領域，CNN 在過去十年中也獲得了極大的興趣，尤其是在生物醫學影像方面。然而，目前將 CNN 應用於非視覺數據（如蛋白質序列）的研究分析仍然相對較少。本論文希望使用多種不同的窗口大小和許多過濾器來提取序列片段內特徵序列屬性，並進而發展出一種將CNN中的過濾器轉化成序列特徵片

段的可視化方法，希望除了能夠提升運輸蛋白本身鑑別與其中功能結合位置的預測效能之外，還希望能夠更進一步的分析這些序列特徵片段，來協助了解這些運輸蛋白生物意義。最近，自然語言處理領域在成功應用Transformer網路幫助研究人員將注意力模型應用到各問題上有效提升了效能，在此論文中我們也嘗試的應用相關的技術來幫忙分析電子傳遞蛋白當中的功能結合位置。此論文的研究在三部分的工作中使用多重窗口掃描和自然語言處理技術來系統化學習了電子傳遞蛋白中的幾個問題。首先，我們使用多窗口掃描技術來預測運輸蛋白中的電子運輸蛋白。在獨立的測試資料集中，我們的模型的平均靈敏度為 92.59%，特異性為 98.19%，準確度

為 97.41%，馬修相關係數 (MCC) 為 0.89。此外，我們的方法可以識別電子傳遞蛋白中具有不同分子功能的複合物。在五個獨立的數據集中，MCC 分別為 0.86、0.80、0.88、1.00 和 0.92。在第二項工作中，我們將從Transformer的雙向編碼器表示 (BERT) 預訓練模型中提取的特徵集與位置特定分數矩陣配置文件 (PSSM) 和氨基酸索引數據庫 (AAIndex) 相結合，以識別黃素腺嘌呤二核苷酸 (FAD)電子傳遞蛋白中的結合位點，平均靈敏度為 85.19%，特異性為 85.62%，準確度為 85.60%，獨立數據集的 MCC 為 0.35。在最後的研究部分，我

們嘗試使用多窗口掃描技術來解決墊子傳遞蛋白FAD結合位置的識別問題。為了解決自然界中數據量不大的問題，我們首先使用轉運蛋白中FAD結合位點的PSSM配置文件訓練模型。然後，我們使用該模型來預測電子傳遞蛋白中的 FAD 結合位置。在我們的分析中，我們發現獨立數據集的性能平均敏感度為 92.59%，特異性為 98.19%，準確度為 97.41%，MCC 為 0.89。我們方法的性能在所有測量指標上都優於其他已發布的方法。