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以埃爾頓棲位方法探討藻礁區兇猛酋婦蟹的生態角色及高密度的成因

為了解決Otter AI的問題，作者李坤璋 這樣論述：

藻礁是由殼狀珊瑚藻所建構成的生物礁。臺灣桃園海岸的藻礁首次被發現於1986年，礁體的長度約有27公里，是亞熱帶最大的潮間帶藻礁生態系。藻礁形成的過程，在礁體內形成了許多孔隙，使其環境適合許多生物棲息。然而在尚未了解藻礁生態系的價值前，藻礁就已面臨了許多環境破壞的壓力。因此本研究透過調查藻礁生態系的螃蟹組成，找出可能的指標蟹類監測環境的變化。本研究總共有四個部分，第一個部分是了解藻礁生態系的螃蟹組成。我們共發現52種螃蟹，在大潭G2的礁體上有最高的螃蟹物種數及密度。進一步選擇密度最高的兇猛酋婦蟹 (Eriphia ferox) 進行指標物種的可能性評估。第二及第三部分是調查兇猛酋婦蟹在藻礁生態

系的角色，以及食物量是否會影響其密度。研究結果發現兇猛酋婦蟹是一種雜食動物，它的營養位階和頂級掠食者相當，同時也發現在食物資源豐富的棲地中，兇猛酋婦蟹的族群密度較高且同位素棲位 (Isotopic niche) 較小。這樣的發現顯示當食物資源較豐富時，螃蟹會花比較多時間在覓食且疏於維護自己的領域，因其領域變小，整個區域的螃蟹密度上升。第四個部分是討論影響兇猛酋婦蟹分布的可能原因。在臺灣兇猛酋婦蟹和光手酋婦蟹 (Eriphia sebana) 有相似的形態及外觀，但兇猛酋婦蟹只分布在北部，而光手酋婦蟹分布在南部。我們發現這兩個物種的食性相似。在共域時，兩物種的同位素棲位重疊，表示物種間的食物資源

分化較少。因此物種間的競爭可能是造成目前分布的可能原因。總括來說，本研究在藻礁生態系中記錄了最詳盡的螃蟹物種組成。同時發現兇猛酋婦蟹的同位素棲位寬度會隨著食物資源變動，使其有作為指標物種反映藻礁生態系食物資源變動的潛力。

以關鍵詞之難易度結合文本之關鍵詞TF-IDF分析文本之難易度

為了解決Otter AI的問題，作者趙嘉祥 這樣論述：

隨著科技的進步帶動網際網路的快速發展，網際網路拉近了人與人之間的距離，同時也是互相分享資料的媒介。每天網路上所產生的資料量是非常龐大的，大量的資料也確實帶給生活上不少的便利。但衍伸的問題是，面對這些大量資料，反而不知道該如何從中挑選出適合自己的內容。網路搜尋引擎的出現，可以初步過濾不相干的內容並找出與搜尋關鍵詞相似的結果。但是，針對這些搜尋的結果，還是需要閱讀過後才能得知是否適合，這會消耗非常大量的時間。否則就只能透過標題進行簡易判斷，但這通常也不太準確，常常會忽略掉適合的文章。在學習的過程中，對於什麼都要仰賴網際網路的時代，網路搜尋引擎是學習者的必備工具之一。透過網路搜尋引擎可以尋找更多教

學文章以增進自己的能力。由於每個人的程度與理解力都是不同的，文章的難易度是一項重要的指標。本研究使用網路爬蟲技術自動取得網路文章。經過文字前處理後，判斷該文章是否為資訊類文章。針對資訊類文章繼續執行難易度的計算。關鍵詞難易度初始值是由考選部合作計畫之題目難易度資料與專家訂定之難易度產生的。透過關鍵詞難易度初始值得到文章難易度。再由文章難易度計算下一輪關鍵詞難易度。經過多次迭代後，得到的結果為最終的文章難易度。最後，將文章難易度的結果應用到演算法課程上，透過學生的回饋資料綜合評估本研究的準確率。研究結果顯示，最高獲得76%的準確率。