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台灣軍機賞：護衛領空的戰機(贈品2023軍機桌曆)

為了解決IDF的問題，作者IDF經國號FB社團,燎原出版 這樣論述：

※隨書附贈2023年精美空軍戰機桌曆※   全民國防入門讀本 空軍主力F-16A/B/V戰隼式專題分析 F-5E/F雖老，但有許多有趣的過去與現況   台灣空中主力戰鬥機的基礎知識 支持國軍從了解日常開始 共軍圍台演習讓台灣精銳盡出，空軍弟兄功不可沒   　　台海風雲變色，8月份解放軍圍繞著台灣四周圍舉行陸、海、空、火箭軍的實彈演習，中華民國的國家安全受到前所未有的威脅。除了在演習期間之外，過去這段時間，共軍也持續在台灣周邊實施騷擾。台灣的國防與安全，都是靠每天在戰線上兢兢業業的軍人堅守崗位所換回來的。在面對持續升級的威脅，空軍的應對也越來越艱辛，他們的責任也

因此而更為沉重。   　　戰鬥機是空軍作戰部隊當中最引人注目，他們永遠有說不完的故事。戰鬥機飛行員的任務非常繁重，除了訓練之外，戰鬥巡邏、緊急起飛，樣樣都是他們的日常生活中一定避不開的工作項目。捍衛台灣安全第一線的，便是這些駕駛戰鬥機緊急升空攔截與監視的空軍健兒。   　　性能優良的戰鬥機是飛行員確保他們的工作能夠順利進行的必要裝備。不管是飛行員或飛機本身得來都不容易。本書從這些重要戰鬥機為出發點，作為全民國防的入門讀本，介紹讀者更多有關這些戰機日常的故事。   　　F-16戰隼式 　　中華民國空軍數量最多、美國洛克希德馬丁公司製造的多功能戰鬥機，是台灣領空的捍衛戰士

。台灣從150架的F-16A/B，現在要再繼續訂購66架F-16V，使得台灣可以跟上世界空戰科技的腳步，我們更新的所有裝備、武器、雷達，將F-16的性能推升到極致，將飛機的表現發揮到最大的功能。   　　本書從F-16的研發過程，台灣籌獲的經過，各種特殊的配備與性能，台灣特有彩繪與塗裝的故事，述說F-16捍衛台灣的歷史。   　　F-5虎II式 　　台灣曾經一度擁有龐大的F-5戰機機隊，這款由美國授權台灣自行生產組裝的輕型戰鬥機，在台灣第二代戰鬥機誕生之前，一直與F-104戰機一起共同維護了台灣領空的安全。退居二線之後，F-5改為訓練用飛機以及航空偵照機，繼續為空軍培育英才，

也繼續在戰線上收集情報，為台海安全做出貢獻。   　　即將退下來的F-5E/F，感念它對台灣的貢獻，不忘它最後的光輝日子，本書以照片和文字來記錄虎II式在台灣的最後歲月。   　　製作豐富內容的圖文之外，隨書王紹翔所拍攝的各型戰機精美圖片，搭配F-16及F-5的關鍵紀念日期，你可以擁有一個與眾不同的2023年桌曆。   　　※台灣軍機專書與桌曆的結合 　　【台灣軍機賞 2023】 　　★隨書附贈台灣各型戰機主題精美桌曆，共13張 　　★搭配F-16及F-5關鍵歷史紀念日期 　　★你可以擁有一個與眾不同的2023年軍機桌曆 　　∣桌曆尺寸∣寬19 × 高

13 cm (含底座寬19 × 高20 cm) 　　∣底座尺寸∣寬19 × 長8 cm 　　∣材質說明∣高級銅版紙及卡紙底座 　 本書特色   　　1.    以精采圖片搭配簡要文字介紹台灣主力軍機的專題寫真書 　　2.    軍機翱翔天空的畫面，不是日常可以觀賞到的難得景象 　　3.    軍機為題的2023年度精美桌曆，搭配F-16及F-5的關鍵紀念日期

IDF進入發燒排行的影片

基於翻譯序列推薦模型於跨領域推薦系統之強化方法

為了解決IDF的問題，作者王均捷 這樣論述：

若我們有足夠多的歷史資料，就可以用很多不同的方法去建立一個聰明的推薦系統。但在某些情況下，比如一個新的社交媒體平台或電商平台上線時，我們沒有足夠的使用者物品互動資料來建構出好的推薦系統。其中一個強化跨領域推薦（cross-domain recommendation）的解決方案，是藉由將「來源領域（資訊含量較多之領域）」的資料加入「目標領域（資訊量相對較少的領域）」來提升資訊量，然後對「目標領域」進行推薦。本論文採用圖形學習表示演算法，結合改良並善用翻譯序列推薦模型（Translation-based Recommendation，TransRec）的推薦優勢，特化模型訓練時採樣方法、改變翻譯

序列合併方法，並引入貝氏個人化推薦（Bayesian Personalized Ranking，BPR）中負採樣（negative sampling）的概念，訓練得到推薦系統任務導向之表示向量，藉此改善推薦結果。本研究旨在通過改良後的翻譯序列推薦模型「TransRecCross」來強化跨領域推薦效果。驗證本論文的新方法時，使用了 Amazon Review 系列資料集中的其中四個，並在論文最後比較了加入不同比例的來源領域資料後的推薦結果，以驗證本論文提出之方法的可靠程度。

益生菌生理功能與健康

為了解決IDF的問題，作者 這樣論述：

本書由乳業生物技術國家重點實驗室、光明乳業研究院多年從事益生菌科研和應用的專家、學者編寫而成。   全書共分九章，內容包括益生菌概述、益生菌與腸道菌群 、益生菌主要代謝產物及其生理活性、益生菌代謝、益生菌與免疫、益生菌與高膽固醇血症、益生菌與糖尿病和肥胖、益生菌與衰老、益生菌與口腔及皮膚健康。   本書理論性、系統性較強，可供從事益生菌研究的科研人員、技術人員閱讀參考，也可供高等學校食品科學、生物技術、生物醫藥等相關專業師生學習參考。

考量評分與評論之以粒子群最佳化演算法為基礎之協同過濾推薦系統

為了解決IDF的問題，作者李樹勳 這樣論述：

隨著資訊技術的發達與人們的生活習慣改變，為了滿足現代人便捷的需求，各式各樣的網路平台隨之興起，例如影視平台Netflix、Disney+，電商平台Amazon、PC Home、Shopee等。然而，隨著使用者人數與商品的多樣性，過於龐大的資訊量使得商家與消費者皆須付出過多的時間成本來做出選擇，因此，推薦系統幫助人們選出較適合的產品內容，平台也因此節省了行銷的成本達成精準行銷。推薦系統主要利用消費者與商品之間的評分或留言互動來進行預測，然而，現今的商品數量與消費者數量皆有著顯著的提升，間接造成了資料稀疏性的問題，此外，如何將不同型態的消費者行為資料進行結合也是必須解決的問題。為了解決上述問題，

本研究提出了以粒子群最佳化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 演算法尋找最合適的消費者評分相似度，避免因為資料稀疏性而導致資料失真的問題，並且利用BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 萃取消費者留言特徵，最後再利用粒子群最佳化找出合適的權重矩陣，結合不同種資料型態之特徵。根據實驗結果證實，結合評分與留言資料有助於提升推薦系統的表現，接著與標竿方法在Amazon的六個資料集的比較中，其中四個資料集有較好的表現，最後找出最合適的特徵萃取演算法組合。