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元智大學 社會暨政策科學學系 劉宜君所指導 黃永鎮的 住宿式長照機構轉型制度之可行性評估研究 （2020），提出論文口試 PPT 頁 數關鍵因素是什麼，來自於長期照顧服務法、長照2.0、住宿式長照機構、可行性、法人化。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊管理學研究所 莊裕澤所指導 林瑋鴻的 以Instagram資料實做一套餐飲評分機制 （2019），提出因為有 情緒分析、社群聆聽、線上評分機制、評論探勘的重點而找出了 論文口試 PPT 頁 數的解答。
最後網站【學生事務】112學年度碩士班招生口試簡報上傳公告則補充：有關申請本所112學年度碩士班一般招生口試，口試日期為112年02月25日，煩請各位同學將口試簡報上傳，以利口試當天換場順遂，若無上傳，請於口試當日自行將簡報存入進行 ...
台灣流行歌：日治時代誌
為了解決論文口試 PPT 頁 數 的問題，作者林良哲 這樣論述：
特殊裝幀設計，多幀歷史照片、珍貴文獻，一起走進日治時代重溫流行音樂故事與當代庶民生活 ◎特殊裝幀設計，書盒上的留聲機圖像，巧妙呈現臺灣處於特殊年代的音樂氛圍。 ◎以輕鬆易讀的故事行文，輔以多幀歷史照片、珍貴文獻，講述日治時代的音樂事，庶民生活、音樂情調躍然紙上。 ◎對黑膠有興趣、深深著迷各式音樂，或對日治時代的大眾文化有興趣的讀者，不容錯過。 「人生相像桃花枝，有時開花有時死， 花有春天再開期，人若死去無活時。」──《桃花泣血記》 從一九三○年到一九三九年間，是台語流行歌燦爛輝煌的歲月。 1898年留聲機及蟲膠唱片傳入； 19
14年台灣開始錄製第一批唱片； 1928年新民謠唱片陸續推出； 1930～1931年古倫美亞唱片公司發行首批台語流行歌唱片； 1932年第一首轟動的台語流行歌《桃花泣血記》誕生，也開啟影片主題歌的流行； 1937年隨著戰爭日熾，與戰爭有關的流行歌出現……。 本書針對日治時期台灣所發行的唱片為主軸展開論述，作者藉由蟲膠唱片、歌詞本及日治時期音樂報導的收集與整理，間雜輔助性的註解以及相關的照片、文獻資料，提供讀者一個簡單、有趣的內容，完整呈現日治時期台灣歌謠的歷史背景。 現在我們將轉緊留聲機的發條，透過唱針與唱片間的接觸，回到那個令人懷念的音樂時代！ 名人推薦
詩人向陽、音樂創作人陳明章、作曲家姚讚福之子姚香山 專文推薦
住宿式長照機構轉型制度之可行性評估研究
為了解決論文口試 PPT 頁 數 的問題，作者黃永鎮 這樣論述：
因應2025年台灣邁入超高齡社會，中央政府於2015年制定《長期照顧服務法》，2016年提出〈長期照顧十年計畫 2.0〉，以實現在地老化，提供居家、社區到住宿式照顧之多元連續服務。長照政策與相關子法部分，則有2016年的「長照2.0」計畫，2017年行政院也陸續頒布施行長照服務等相關子法。長照政策施行至今，新設立住宿式機構及小型機構轉型法人化之機構仍不足以應付人口老化的速度，住宿型長照機構設立與轉型制度實有探討必要。本研究探究住宿型機構設立及轉型之困難，研究方法除文獻資料蒐集外，透過深度訪談桃園市及新北市法人附設住宿式機構負責人3位、小型機構負責人3位、桃園市議員及桃園市與台南市政府地方政府
執行業務之相關人士共10位，瞭解住宿型機構設立和轉型困難原因，進一步提出住宿式長照機構制度的修正與簡化行政流程之建議。本研究發現住宿型機構設立及轉型困難主因包括設立門檻過高、機構樓地板面積要求過嚴、地方收費標準扼殺機構獲利空間、欠缺中央統一收費標準、重複評鑑浪費資源、政策資源配置不當、地方政府行政程序不明確及長照業務分散各機關。其中尤以收費標準及機構樓地板面積法規的限制造成住宿型長照機構轉型更加困難。建議衛福部應給予都會區建置住宿式機構成本較高之單位適當補助。各地方縣市政府應依市場機制與評鑑高低作為審核住宿式機構提出之收費標準。
以Instagram資料實做一套餐飲評分機制
為了解決論文口試 PPT 頁 數 的問題，作者林瑋鴻 這樣論述：
隨著網際網路的發達，各種社群平台如雨後春筍般的興起，如：facebook、instagram、ppt、twitter、dcard...等，大眾僅需透過手機連上網即可隨時隨地發表自己的評論意見，討論著每一件事、每一個事物，因此對於美食愛好者而言，能夠透過大眾的意見找到真正的美食更是省下了自行搜尋的麻煩，也因此關於美食的評分與評論機制變的更加普及，如：google評論、愛食記、大重點評網、yelp、menu美食誌...等，然而，在眾多被推薦的店家中，該如何快速選擇最想造訪的店家儼然變成了一道難題，此時綜合大眾評價的店家排名即顯得相當重要。 因此本篇論文欲以公認排名推薦較準的社群平台為標準，
設計餐飲評分機制學習此社群平台排名的計算方式，日後不再需要透過大眾投票的問卷調查或是美食社群的調查便能找出符合大眾心中的最佳餐廳排行。 本研究利用社群聆聽(social listening)的概念結合情緒分析技術，分析Instagram社群上用戶對於100間店家的評論資料，以公認推薦排名較準的menu美食誌top10餐廳排行榜，作為本研究餐飲評分機制的模型訓練資料，嘗試各種方式預測出趨近於menu美食誌top10的餐廳排名，並進一步探究預測排名準確或不準確之原因，最後驗證排名預測的準確度。