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國立聯合大學 客家語言與傳播研究所 范瑞玲所指導 徐桂萍的 苗栗客庄閩南媳婦學習客家語言之研究-以苗栗市為例 （2020），提出carfax代查關鍵因素是什麼，來自於客語。
而第二篇論文中原大學 教育研究所 吳昱鋒所指導 王文君的 人工智慧素養問卷開發與驗證 （2019），提出因為有 人工智慧素養的重點而找出了 carfax代查的解答。
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實戰大數據：DT時代智能組織工作方法
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為了解決carfax代查 的問題，作者江曉東 這樣論述：
《實戰大數據》大數據有名專家、《大數據時代作者》維克托•邁爾-舍恩伯格與《數據之巔》作者塗子沛力薦，資深專家破解政府與企業數據化轉型之道，繪制數據時代智能組織轉型升級路線圖。企業如何具體運用大數據做產品和服務創新？政府如何根據社會公共服務需求，運用大數據技術和創新思路，建設和管理智慧城市、社區，增強決策能力？普通人又如何根據個人興趣，利用大數據，去發現自己感興趣的事物，進而結合商業、科技或政府需求，進行創新創業？《實戰大數據：DT時代智能組織工作方法》結合百度、愛奇藝、騰訊天下、Carfax等國內外20多個各行各業最新的大數據實踐案例，以大數據的生命周期應用作為系統方法，從大數據的界定、收集、
儲存、管理、分析到產品和服務項目的形成，全流程展示如何具體運用大數據進行創新實戰、如何利用大數據進行信息搜索、查尋，進而進行創新創業。知識性與實用性相結合，權威專家為政府與企業提供數據時代智能組織工作方法。江曉東，美國卡內基梅隆大學公共政策與管理碩士。中美職場19年，長期從事戰略規划、項目管理、商業運營、商務智能與大數據領域工作，提供企業信息系統管理和創新管理等方面的專業咨詢，擁有豐富的理論和實戰經驗，其客戶包括美國財政部和美國證監會、諸多世界500強企業和中小型私企。曾受聘擔任奧巴馬政府經濟刺激計划HAMP項目咨詢顧問。除本書外，另有《像金融投資一樣做創新》一書問世。任廣東天河城集團董事長期
間，管理旗下的廣州TEEMALL（天河城購物中心）及天河城百貨公司等企業；任深圳市中信城市廣場投資有限公司董事長期間，經營中信城市廣場和中信地鐵商場；任中信房地產股份有限公司副總裁時兼任商業管理公司總經理；任廣東堅基集團總裁兼任廣東堅基商業運營管理公司總經理期間，開發和經營廣東省河源市JJMALL（堅基購物中心），並提出了在三四線城市建設「中國式購物中心」的模式。曾被聘為中山大學研究生導師、管理學院MBA專業學位校外導師，暨南大學MBA導師，廣東商學院流通經濟研究所研究員；出版了《外部人控制下國有企業的契約失效》、《賣場設計與管理》、《物業管理與質量標准》和《房地產稅收與保險》等書着；首批獲取
「高級購物中心職業經理人（SASM）」任職資格證書。 前 言第一部分 大數據全景圖 第一章 大數據：誤解與事實 哪種數據算大數據，哪種不算 大數據能做什麼，不能做什麼 誰能從大數據獲益，誰不能 大數據全球應用趨勢 大數據全球應用挑戰 案例：谷歌流感趨勢預測之誤 第二章 中國應用大數據的現實挑戰 缺乏相關的數據隱私及安全保護法 大數據可靠性易受各種因素影響 大數據地方割據導致共享利用率低 大數據社會監管水平低 大數據可用性差 運用創新差距小和技術創新差距大並存 案例：「小時代」之「觀眾去哪兒了」第二部分 大數據創新運用 第三章 確認大數據 確認業務用例 理清決策中的（大）數據需
求 根據需求確定大數據來源 根據（大）數據需求確定所需數據管理資源 案例：Carfax之確認大數據篇 案例：大數據之百融金服第四章 收集大數據 購買大數據 截取大數據 搜索大數據 運用大數據收集做創新 案例：Carfax之采集大數據篇 案例：Acxiom—大數據掮客到服務商的華麗轉身 第五章 存儲大數據 大數據本地存儲 大數據雲存儲 運用大數據存儲做創新 案例：Carfax之存儲大數據篇 案例：DropBox雲儲存顛覆性創新的故事第二部分第六章 管理大數據 大數據管理的一般職責 大數據可視化行動 大數據管理一般原則 運用大數據管理做創新 案例：Carfax之管理大數據篇 案例：明略數據之中國的
Palantir 第七章 分析計算大數據 大數據分析及其常見方法 機器學習 數據挖掘 運用大數據分析及可視化做創新 案例：九次方力量下的大數據 第八章 大數據企業產品創新 大數據硬件產品創新 大數據軟件產品創新 大數據虛擬現實產品創新 如何做高效大數據產品創新 案例：Carfax之大數據產品研發篇 案例：愛奇藝——大數據技術與娛樂藝術的兩位一體第九章 大數據企業服務創新 企業內部大數據服務創新 企業外部大數據咨詢服務創新 大數據企業客戶解決方案 大數據政府客戶解決方案 案例：百度——做靠譜的大數據預測 案例：國美在線大數據平台服務 第十章 大數據政府服務創新 大數據開放免費公共服務 大數據開放
付費服務 大數據應用內部創新服務 大數據公共教育創新 案例：深圳「織網工程」大數據實錄 案例：青島政府大數據服務創新 第十一章 大數據個人運用創新利用大數據搜索引擎尋找商機 通過跟蹤社交媒體改進產品服務 網站訪客數據量化管理創造商機 運用自身掌握的大數據技術創業創新案例：人人可用的大數據魔鏡 案例：騰雲天下第三部分 大數據創新后續 第十二章 大數據創新准備清單 以業務用例為中心 解決方案與算法基本點 大數據工具基本點 大數據創新產品服務組合管理 案例：肯碩揭開華爾街百年賺錢秘訣 案例：世界第一個預警埃博拉病毒的健康地圖 第十三章 中國足球的大數據解決方案 大數據為德國隊奪冠錦上添花 中國足球的
核心問題 中國足球的出路何在 大數據如何幫助中國足球 精英式培訓+戰術創新+大數據=中國足球重回世界杯 附錄1 大數據2015創新經驗教訓清單 附錄2 2015大數據創新應用趨勢 附錄4 2015年中國大數據分析廠商前50名排行榜
苗栗客庄閩南媳婦學習客家語言之研究-以苗栗市為例
為了解決carfax代查 的問題，作者徐桂萍 這樣論述：
摘要近年來閩客通婚的情形日益普遍，嫁入客家家庭的閩南婦女，對客家族群的認同及語言使用也受到關注。研究者期望能透過此研究，了解閩客通婚下的閩南媳婦對於客語學習之動機、態度，期待能明瞭閩南女性學習客語的歷程，並探究對客家族群文化的認同度。因為從未有文獻深入探討此議題，所以研究者希望從族群融合的現象中，以女性的立場著眼，並強調女性角色在語言與文化傳承中的重要性。本研究參與者為居住苗栗地區十二位閩南媳婦，研究者進行半結構式深度訪談，探討閩南媳婦的客語學習動機及客語使用的態度。根據訪談結果發現：1.受訪者積極學習客語的動機，是一種客家認同的表現，使用共同的客語是建構客家認同的歷程，也是族群認同的要素之
一；2. 閩南媳婦因婚後長時間相處，改變對客家族群印象，然而客家人有強大的團結凝聚力，閩、客族群常因為語言差異造成溝通不良，出現被排擠的感受；3.閩南籍母親抱持工具論的觀點，期望子女多擁有一種語言能力。她們婚後常使用客語與親朋好友或左鄰右舍溝通及教養下一代，也會讓孩子理解，多學習一種語言的好處，並鼓勵孩子多參加客語比賽；4.受訪者認同學校教育可於課程中排入客家戲劇、客家八音、客家技藝、文創產業等客家文化的介紹，增加客家子弟的客家認同建構。研究者建議，1.在各機關多招募通過客語中高級認證的人才，給予適當的工作機會，如客語口譯人員，或各項考試加分制度，讓原本不重視客語的人有動機及誘因學習客語並傳承
延續。2.學校可增加學習客語和文化的課程，提升閩南媳婦及其子女的客語能力，激起子女對鄉土語言的重視，提高學習客語的意願，如此不但可以延緩客語衰退的速度，甚至有助於客語的成長壯大，建構子女的客家認同，讓客家文化得以傳承。關鍵字：客語、閩南媳婦、客語學習、語言態度、文化認同
人工智慧素養問卷開發與驗證
為了解決carfax代查 的問題，作者王文君 這樣論述：
本研究旨在開發一個測量大學生「人工智慧素養量表(Artificial Intelligence literacy, AIL)」的量表。在全面推廣人工智慧知能的近代，試問教育工作者應如何判斷何樣內容應包含在AI課程中、並課程應如何設計，才能適用在不同背景之學習者身上？而最終在這些全面開展的AI通識課程中，我們所預期能夠提升學習者之人工智慧的「素養」為何？為解答這些問題，研究初期，根據相關文獻之探討及實際參與多樣的基礎人工智慧課程及工作坊後，研究者統整出三個面向包含：人工智慧知覺(AI Perception, AIP)、人工智慧適應（AI Adaption, AIA）、跨領域合作的態度(AI T
eamwork Attitude, ATA)。接續，為進一步確認面向，本研究採問卷調查法，針對北部某大學選修通識課程「自然科學導論」的學生進行問卷調查，共收回845份有效問卷。本量表藉由探索性因素分析來確立問卷的面向，並進一步對大學生的人工智慧素養現況與背景資料作探討分析，分別進行獨立T檢定及單因子變異數分析(ANOVA)。 研究結果顯示：(一)AIL量表之面向依序為：人工智慧知覺(AIP)、人工智慧適應性（AIA）、團隊合作知覺（AI Teamwork Perception, ATP）及團隊自我效能（AI Teamwork Efficacy, ATE）。(二)AIL量表之信度Cronb
ach’s α值為0.89，各面向Cronbach’s α值分別為：AIP 0.66、AIA 0.88、ATP 0.86及ATE 0.77，具有良好之內部一致性，總題數為23題。 (三)受試者背景資料中，男生在人工智慧知覺(AIP)、人工智慧適應性（AIA）及人工智慧素養(AIL)總分之表現顯著高於女生。(四) 受試者背景資料中，設計學院在團隊合作知覺(ATP)及團隊自我效能(ATE)之表現顯著低於其他學院；電機資訊學院在人工智慧適應性（AIA）之表現有顯著高於其它學院，人文教育學院則顯著低於其他學院。(五) 受試者背景資料中，7歲以下擁有3C在團隊自我效能(ATE)、人工智慧適應性（AI
A）及人工智慧素養(AIL)總分之表現顯著高於其他年紀擁有3C。 在各級學校中，大規模開設AI相關之通識課程，而未思考何為AI學習之目的，實為本研究之設計與施測背景。研究者根據分析結果指出AI相關之素養的提升應在上述四個面向（人工智慧知覺、人工智慧適應性、團隊合作知覺與團隊自我效能），並以此四面向作為短期內AI通識課程設計之參考。