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朝陽科技大學 幼兒保育系 宋明君所指導 林斐雯的 幼兒瑜珈應用於學前幼兒身體動作領域課程之實務研究 （2021），提出德明科技大學分數109關鍵因素是什麼，來自於瑜珈、學前幼兒、幼兒身體動作發展。

而第二篇論文國立中央大學 工業管理研究所在職專班 曾富祥所指導 曾米嬪的 結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用 （2021），提出因為有 自然語言處理、監督式機器學習、TF-IDF、Word2vec、文件分類、XGBoost的重點而找出了 德明科技大學分數109的解答。

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除了德明科技大學分數109，大家也想知道這些：

幼兒瑜珈應用於學前幼兒身體動作領域課程之實務研究

為了解決德明科技大學分數109的問題，作者林斐雯 這樣論述：

中文摘要 本研究旨在探討幼兒瑜珈應用於學前幼兒學習身體動作領域課程之之成效，研究方法採準實驗研究，以台中市某國小附設幼兒園之中、小班為研究對象，採立意取樣，進行實驗組一次前測及六次後測之研究。 研究者以自行之設計一套幼兒瑜珈教學課程運用於實驗組實施，每週實施一次教學，每次進行一小時，共執行十週。實驗進行前，先使用「幼兒身體動作發展評量表」進行前測，課程實施後共進行六次後測，在資料分析上，分別採描述性統計、成對樣本t檢定、廣義估計方程式進行重複量數的迴歸分析進行資料處理，其主要研究結果如下:一.實驗介入後，幼兒在平衡的身體動作上，後測分數皆明顯提升。二.實驗介入後，幼兒在協調的身體

動作上，後測分數皆明顯提升。三.實驗介入後，幼兒在跳躍的身體動作上，後測分數皆明顯提升四.實驗介入後，幼兒在爬行的身體動作上，後測分數皆明顯提升。透過本研究結果,能提供給教保服務人員、幼兒園、幼兒體人士以及未來研究者之建議，以供參考之。關鍵詞: 瑜珈、學前幼兒、幼兒身體動作發展

結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用

為了解決德明科技大學分數109的問題，作者曾米嬪 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展與網路的普及化，人工智慧（Artificial Intelligence）技術不斷地精進，已延伸出許多機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）相關的智能化技術發展，諸如收集大量資訊的應用，像可協助客戶服務的機器人對答、電商平台常出現的商品自動推薦功能等。因此，為能迅速提供使用者在有大量文字的歷史案件中取得對應的分類主題參考，本研究將在人工智慧領域中，結合自然語言處理(Natural Language Processing)與機器學習演算法，探討文件自動化分類相關應用，找出適合文件分類的技術方案。在資料集方面，本研究取用非結構化

文字以及已有人工標記分類(Target Label)的文本資料。研究步驟包含文字前置處理、文字特徵擷取、分類模型與模型評估。研究方法則是藉由NLP模型方法將原始文本數據切割成最小單位的字詞後，分別使用文字特徵擷取技術（TF-IDF詞頻計算及Word2vec詞向量），Scikit-learn分類模型（貝氏分類、支持向量機、KNN演算法以及極限梯度提升—XGBoost）。實驗設計經過10折交叉驗證，最終由Word2Vec特徵模型搭配XGBoost分類器所訓練出的分類模型優於其他模型的組合，平均預測分數（F1值）達到88.78%水準（10次執行結果範圍落在85.15%~90.78%之間）。

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