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crf的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 Biomaterials in Tissue Engineering and Regenerative Medicine: From Basic Concepts to State of the Art Approaches 和RobertCamp的 【撲克命牌套書(二冊)】：《撲克命牌・我的流年》、《撲克命牌・我的愛情》都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和橡實文化所出版 。
國立清華大學 資訊工程學系 許聞廉、陳宜欣所指導 王鳳鐸的 詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用 （2021），提出 crf關鍵因素是什麼，來自於去識別化、語言模板、深度學習、語意編碼、實體命名識別、詞嵌入。
而第二篇論文國立清華大學 資訊系統與應用研究所 許聞廉所指導 楊庭豪的 基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究 （2021），提出因為有 參考元數據、準則式方法、自動模板生成的重點而找出了 crf的解答。
Biomaterials in Tissue Engineering and Regenerative Medicine: From Basic Concepts to State of the Art Approaches
為了解決 crf 的問題，作者 這樣論述：
Dr. Birru Bhaskar works at Prof Brien Holden Eye Research Centre, LV Prasad Eye Institute, Hyderabad, India. Previously he had worked at the Indian Institute of Technology, Guwahati, towards the development of novel biomaterials. He has completed his graduation in Biotechnology from the National Ins
titute of Technology Warangal, India, where he has developed novel biomaterials & bioreactors for tissue engineering. He was a Newton Bhabha fellow and he had also undertaken a sabbatical in the ’Department of Materials science and Engineering’ at ’The University of Sheffield’. His thrust area of re
search is Biomaterials and Tissue engineering. He has several publications to his credit.Dr. P. Sreenivasa Rao is an Associate Professor at the Department of Biotechnology, National Institute of Technology, Warangal. He was bestowed as Associate Fellow by Telangana Academy of Sciences and honored wi
th ’Established Scientist Award’ by Scientific Planet Society. Earlier, he has served as the Head of the Department of Biotechnology at the National Institute of Technology, Warangal. His research group works toward the development of biomaterial scaffolds that can be utilized in tissue engineering.
He is entrusted as a scientific advisor to various Biotech industries includes Syngene, Lonza International, ATGC International Gland Pharma, Vcare Biolabs, and BVTL Pvt Ltd. He is a reviewer and editorial board member of renowned international journals. He has a patent to his credit and has publis
hed more than 40 research articles in journals of international repute and has also authored 5 book chapters. Dr. Naresh Kasoju is a Scientist at the Department of Bio-Medical Technology (BMT) Sree Chitra Tirunal Institute for Medical Sciences and Technology (SCTIMST), Thiruvananthapuram, India. He
has earlier obtained his Ph.D. from the Indian Institute of Technology, Guwahati, India (2012) and post-doctoral training from the Institute of Macromolecular Chemistry, Prague, Czech Republic and University of Oxford, Oxford, United Kingdom (2012-2017). His research areas are focused on developing
novel biomaterial structures, unraveling molecular organization in polymeric biomaterials, and understanding cell-material interactions at the molecular level. Till now, he has published more than 40 research articles and is associated with many international journals as a reviewer, guest editor, an
d editorial board member. He is a member of the prestigious National Academy of Sciences, India and Royal Society of Biology, United Kingdom.Nagarjuna V is an alumnus of UOH and is a member of various scientific organizations (SBCI, ISCA, etc). He has worked as a Scientist at the NIAB, Hyderabad and
as a research fellow at CCMB (CRF-NIMS) Medical Biotechnology Centre & NITW. His research interests are in cellular and molecular pathobiology, chemical biology, cancer biology, stem cells, and regenerative medicine. His research contributions include pioneering work on mitochondrial-targeted curcu
min, which is highly acclaimed and cited. Dr. Rama Raju Baadhe is an Assistant Professor at the Department of Biotechnology, National Institute of Technology, Warangal. He has been honored with various awards, including the Young Scientist award from Telangana Academy of Sciences (2016), Scientific
Planet Society (2015), K V Rao Scientific Society Hyderabad (2013). He is bestowed as an Associate Fellow of Telangana Academy of Sciences (TAS) in 2015. His research is focused on the development of natural biomaterial which can be utilized in tissue engineering through the biorefinery concept. He
is serving as an editorial member of Journal of Enzymology and Metabolism. He has published more than 20 research articles in peer-reviewed international journals and has authored 10 book chapters.
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詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用
為了解決 crf 的問題，作者王鳳鐸 這樣論述：
現今網路的發展下，要取得大量的訓練資料，並非是一件難事，但如果是要取得一些會涉及到個人資訊的資料 (如：合約、病例)，就會衍生出相關的法律問題，舉例來說健保署於2016年時，就有因公布健保資料，導致發生行事訴訟。因而，要在這些資料上，去衍生出模型或是應用，往往需要把含有個人訊息的資料（如:人名,身分證字號,地址,電話,年齡…等等)去做改寫或是替換。例如: 可以把原年齡都往上增加十歲，假設原年齡為20歲，便可改成30歲。便能保護原資料者的個人訊息 ，同時在使用這些資料時 ，不會破壞掉原資料的架構與內容。本研究提出以語言模板(Linguistic Patten)為基礎，結合深度學習的做法，建構命
名實體識別(Named Entity Recognition)模型，相較於現今實驗大多以深度學習為主，此方法能有較好的可讀性且容易維護，並同時兼具高準確率的優點。我們將以此研究方法建構病例去識別化模型，同時將模型與現今實體識別模型去做比較。
【撲克命牌套書(二冊)】：《撲克命牌・我的流年》、《撲克命牌・我的愛情》
為了解決 crf 的問題，作者RobertCamp 這樣論述：
本套書組合：《撲克命牌・我的流年：從生日，預知一生的年月運勢》+《撲克命牌・我的愛情：從生日，找到我的天作之合》 超神準！台灣第一本「撲克命牌」解讀命運＆愛情、人際關係！ 《撲克命牌・我的流年：從生日，預知一生的年月運勢》 源自古埃及的祕傳智慧，首度大公開！ 無需大師解盤，自己即可查閱，輕鬆就上手！ 何時我的工作會上軌道，開始賺大錢？ 何時我會展開新戀情，甚至步入婚姻？ 這一年會發生哪些重要事件？誰會是我的貴人？ 我該如何為下一年的運勢預作準備？ ★結合「占星學」與「靈數學」的獨特新系統 ★不是占卜，無需牌卡，自己流年自
己算！ ★附錄「個人流年一覽表」（0-99歲每年運勢） ★每一年「七段運勢週期」的重要提醒 【我的流年・查詢步驟】 Step1：查出自己的「本命牌」及「守護星牌」 Step2：從本命牌，查出你這一年的「流年牌陣」 Step3：解讀你這一年「流年牌陣」的牌義 Step4：從守護星牌，查出這一年的次要「流年牌陣」 【四種花色意涵】 紅心：關係與情感 梅花：心智與溝通 方塊：價值與財務 黑桃：工作與健康 【我的流年・長期影響牌】 ・長期牌：這一年中最重要的一張牌，讓你大致掌握一整年的概況。 ・冥王星牌：這一年中你最大的挑戰是什麼，將面
臨哪些人生課題。 ・結果牌：這一年結束時，你將會獲得什麼成果或成長。 ・環境牌：這一年最重要的祝福之牌，為你形成一整年保護性的影響。 ・置換牌：這一年你必要的付出，或是改變人生的事件。 【我的流年・短期影響牌】 ・水星週期牌：生日過後第一個週期的運勢（以下每週期各為52天） ・金星週期牌：生日過後第二個週期的運勢 ・火星週期牌：生日過後第三個週期的運勢 ・木星週期牌：生日過後第四個週期的運勢 ・土星週期牌：生日過後第五個週期的運勢 ・天王星週期牌：生日過後第六個週期的運勢 ・海王星週期牌：生日過後第七個週期的運勢 撲克牌其實是一套曆法系統，在
古埃及之前就已存在，數世紀以來一直是祕傳的古老科學。其背後原理是一套神祕的數字法則，並且與人世間的生活息息相關。 這是一本完全揭露這套祕密系統的書，將鉅細靡遺地展示，如何使用這套占運系統學習關於自己的一切，包括你的過去、現在或未來。本書的目的，是教你如何使用這套神祕數字系統來預測命運，幫你學會自己做流年運勢解讀。 在書中，你會先找到自己的「本命牌」。知道了本命牌，你便能查看你人生中的任何一年，閱讀你「流年牌陣」的牌，它們會就你生命中的每個重要區塊給予具體而詳細的資訊。你會先知道在愛、浪漫戀情、家庭、工作、財務、健康、旅遊、法律事務以及你的靈性生活會發生什麼事情。 你將知道何時
是結婚、拓展商務、換工作或職業、旅遊以及買賣房地產的最佳時機。你將能預知，在自己和認識的人之間將會發生何事。藉由精確的生日，你認識的人會在你的牌陣中出現。你所有親密關係中的本質都能澈底詮釋，既有對一生的根據準則，也有對未來一年的展望。 《撲克命牌・我的愛情：從生日，找到我的天作之合》 為什麼愛我的人我不愛，我愛的人不愛我？ 我的真命天子在哪裡？戀情有何挑戰？「適婚指數」多高？ 從生日，解讀你的親密關係 ★看性格！52張「本命牌」人格特質深度解析 ★看關係！你與特定對象最重要的5個關係連結 ★看相合度！3大指數：吸引力指數、強度指數、相容性指數 ★一覽自己與
對方的愛情性格及親密關係課題 用本命牌，看你與伴侶是哪種關係連結： 【月亮連結】 你們是天造地設的一對。相處舒服自在，無話不談，幾乎從不爭吵。你這輩子從未感覺與別人這麼親近過。因為你們前世就曾鶼鰈情深，今生還要一起共度。 【金星連結】 你們是伴侶，也是彼此最好的朋友。相處充滿歡樂，在一起的時間都是開心的。你們有許多共同的喜好：同樣的藝術品味、旅行方式、美食、音樂、電影。 【火星連結】 你們一開始是天雷勾動地火，但日子久了卻爭吵不斷。某一方會刺激另一方動起來，拉著對方一起去運動、健身、騎自行車、慢跑等等。這段關係，讓你的身體比以前更健康。 【木星連結】
這是愛和照顧的關係，某一方心甘情願為另一方慷慨付出，教導對方許多事，一點也不期待回報。慣性接受的一方常感到困惑：我到底只是依賴，還是真正的愛？ 【土星連結】 這是壓力很大的關係，某一方會出於善意，不斷批評另一方所做的每件事，希望對方能更進步、更成熟。若被要求的一方願意接受改造，將獲得很大的個人成長。 【天王星連結】 這種關係的核心是自由主義，你們尊重彼此是獨立的個體，不會干涉或操控對方。允許彼此去完成自己的夢想，不依賴，也不期望對方做些什麼。 【海王星連結】 這種關係帶有夢幻與自欺的特質，某一方把另一方視為偶像、夢中情人，自以為找到了靈魂伴侶，拒絕去察覺對方的缺
點和本性，不計一切代價都想跟對方在一起。 【冥王星連結】 一段充滿挑戰的關係，兩人之間常出現權力的拉鋸戰，某一方總試圖操控另一方。雖然難受又難分難捨，但卻可以幫助你克服自己的恐懼，蛻變成更好的人。 【業力關係連結】 你們是彼此的鏡映，不論是否覺察到，你們兩人個性非常相似。你喜歡和討厭對方的地方，自己身上也都有。關係的成功，取決於你能愛自己和接納自己多少。 【宇宙回報連結】 宇宙回報牌，往往代表命中注定臨終時陪伴我們的人。許多時候，這意味著婚姻的歸宿。一個人往往在經歷過許多戀情之後，和自己的宇宙回報牌結婚。 【三大關係指數】 ・吸引力指數（從-4到9）：你
有多渴求和對方在一起 ・強度指數（從0到9）：這段關係的戲劇性、挑戰與激烈程度 ・相容性指數（從-9到9）：舒適自在的程度，長時間生活在一起的契合度 「撲克命牌」賦予你獨特的洞察力，幫助你解讀親密關係，看出兩人之間的能量連結與業力關係。每一張「本命牌」都有自己建立關係的特定方法，及可預測的行為模式。研究兩人的本命牌和守護星牌，就能看出兩人在關係課題、吸引力強度，以及相合或不合的程度。 知道一個人的「本命牌」為何，大抵上讓你有個概念，知道彼此要如何相處。本命牌揭露出這人的性格和業命。從某個觀點來看，所有的關係本質上都是業力牽引。每一張本命牌，受到兩張「業力牌」的影響（七張特殊
牌除外），第一張代表你的債主，第二張代表來償還你的人。 本書除了對五十二張「本命牌」做詳盡說明，更區分出五十六種「關係連結」對應，分別代表你與另一人之間特殊的能量連結。不論你與任何人交往，書中都已列出你們之間最重要的五個關係連結。有些和諧舒適而自在，有些則伴隨大量壓力及情緒張力。你可以把它當作重點參考指標，據此來追尋自己的幸福，或經營好自己的親密關係。
基於統計準則式方法強化出版物參考元數據提取方法之研究
為了解決 crf 的問題，作者楊庭豪 這樣論述：
出版物字串是描述資源資訊以讓其他研究者可以搜尋到該資源的一種特殊格式字串，通常用於論文最後引用資料描述以及研究者個人的著作資料整理。我們延續過去的研究基礎，提出結合統計技術與知識規則的方法，透過自動化的準則生成演算法與匹配演算法將出版物字串資料轉換為結構化資訊。出版物參考元數據提取作為學術資料結構化的基本任務，除了用於文獻檢索的精確資訊萃取以外，對於研究學術社群活動網路關係也有助益。然而文獻引用格式的變化性大，且文獻格式也以驚人速度增加，這對於出版物參考元數據提取造成障礙。在這一篇論文中，我們將針對此議題作探討，尋求方法來提升參考元數據提取的效果。此篇論文將研究方向集中在兩個議題上：(1)
整合統計技巧與知識本體之系統設計：我們建構了一套知識表達與應用的環境。該環境包含了知識管理環境與整合式方法核心模型，整合式方法核心模型結合了階層架構式的知識本體與統計方法。在簡化了標記工作的同時仍可以保有資訊提取效能。結合知識的系統架構也使得專家能夠分析各階段的錯誤,並針對關鍵處快速改善系統。我們以此環境開發了出版物參考元數據提取模型。(2) 以統計準則式方法(Statistical Principle-Based Approach, SPBA)強化出版物參考元數據提取： 過去實驗室發展了幾個系統來處理出版物參考元數據提取的任務，在發展過程中我們針對準則產生方式改進並嘗試用於不同任務，最後發展
出了SPBA。SPBA方法有三個步驟，第一步為建立知識本體(Ontology)，並用這些知識對文本進行語意標注(Semantic Labeling)。第二步將前一步驟生成的樣板(Pattern)透過準則生成演算法(Principle Generation Algorithm)將樣板們整合成具有代表性的準則(Principles)。最後用準則批配演算法(Principle Matching)提供彈性比對機制以處理多變的引用格式在本論文中，我們以出版物參考元數據提取任務的公開資料集與專家編輯過的雜訊資料集來驗證SPBA方法的可用性，實驗測試了四個期刊論文引用字串資料集跟一個會議論文引用字串資料集。
我們也比較了當前技術的CRF與Bi-LSTM-CRF方法，SPBA方法在元數據提取任務的效能上在各資料集都獲得了改進。在使用較少訓練資料的實驗中也驗證了SPBA的強健性。大多數的出版物參考元數據提取研究少有提出整合機器學習與知識規則的方法，SPBA可填補此空缺。本研究的貢獻可歸納為下列幾點：第一是結合精簡標記與批配，可以減輕標記工作的負擔。第二是讓從資料中生成準則，可以減輕專家撰寫準則的負擔。第三是我們分享了新的出版物參考元數據提取任務資料集，讓後續研究可以有新的發展材料。SPBA作為一個結合知識本體與統計方法的的技術，能夠產生有可讀性的準則，也能夠讓從各步驟中理解出錯誤的原因，這種具可解釋性
的特性將有助於拓展到未來其它需要細緻處理語意的資訊萃取任務。