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The keyword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 2023 ICD-10-PCs Expert 和的 International Conference on Cognitive Based Information Processing and Applications (Cipa 2021): Volume 2都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Keyword tokenizer | Elasticsearch Guide [7.16] | Elastic也說明：You can combine the keyword tokenizer with token filters to normalise structured data, such as product IDs or email addresses. For example, the following ...
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 張添烜所指導 江宇翔的 應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計 （2021），提出The keyword關鍵因素是什麼，來自於記憶體內運算、物件偵測、關鍵字辨識、模型個人化。
而第二篇論文國立臺北科技大學 應用英文系 洪媽益所指導 陳以聖的 瘋狂亞洲富豪小說字頻表和字彙涵蓋量之語料庫分析 （2021），提出因為有 詞頻表、字彙涵蓋量、語料庫分析的重點而找出了 The keyword的解答。
最後網站Keyword Tools - Weebly則補充：The best tools for discovering keywords and uncovering search trends ... Keyword tools fall under two basic categories, SEO Tools that focus on keyword ...
2023 ICD-10-PCs Expert
為了解決The keyword 的問題，作者 這樣論述：
DecisionHealth’s 2023 ICD-10-PCS Expert enables coders to familiarize themselves with valid code construction via tables rather than code lists, making this resource very easy to use. Quickly navigate the 16 sections and get up to speed on the PCS coding system with tables arranged by general pro
cedure type, and official guidelines for coding and reporting. Plus, all the knowledge required to assign the correct ICD-10-PCS codes!Stay HIPAA compliant and get easy-to-understand coding information from experts that you can rely on for accurate and efficient procedural coding.Features include: U
PDATED! All ICD-10-PCS codes and full descriptions--all 70,000+ ICD-10-PCS codes and their official code descriptions, listed sequentially for easy lookup. UPDATED! Official ICD-10-PCS Coding Guidelines--for assigning codes in the Medical, Surgical and Obstetrics sections UPDATED! Tables for code se
lection--organized into 16 sections for easy reference, each containing detailed tables that specify valid combinations of code values UPDATED! Instruction regarding ICD-10-PCS conventions--including the unique 7-character structure and its dependencies UPDATED! Coverage icons--identify non-covered
and limited coverage procedures UPDATED! Alphabetical index--listing procedures by keyword UPDATED! ICD-10-PCS coding scenarios--more than 100 procedure descriptions to test your use of the alphabetic index and code tables, with answers provided in the appendix
The keyword進入發燒排行的影片
在今天的影片我們要從墾丁開車到台東看我們六年沒見的好朋友。他們幾年前從台北搬到台東，買了一塊農地，蓋了農舍，種了果樹和菜園，現在有過著鄉下生活。他們的家庭很特別，也是在家裡自學，孩子很會幫忙照顧動物，種菜，以前也跟著師父學習怎麼蓋房子了。這是孩子很寶貴的，一生很難忘記的經驗。
無論你住在哪裡，最重要是要珍惜，包容，和疼愛家庭的每一個人，學習如何和平的一起生活，一起工作，幫助彼此，原諒彼此，說造就人的話，這才是幸福。
祝大家中秋節快樂！
謝謝收看，下次有可能是我們去花蓮拍的影片。敬請期待。加油！
好消息，現在是香檬的季節！想要支持我們的朋友的話，趕快買它們的健康農場產品 （*這不是業配，我們透過這個也沒有賺錢，純粹在幫我們的朋友介紹它們的*）: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSccdXQB5dbCjp4KhIicYP63h3dyoZMLtQOrCI7WAg5R4Q-hIg/viewform?fbclid=IwAR0hJ8ib9O_MD3Qmomgo_r6PU7pe7wB0bVNCT05C6Jn31TAF7AZN0NNIhVk
他們的臉書：https://www.facebook.com/profile.php?id=100023857042274
他們的書：https://www.eslite.com/search?keyword=%E8%A8%B1%E6%83%A0%E7%8F%BA&author=WyLoqLHmg6Dnj7oiXQ&final_price=0%2C&sort=_weight_+desc&size=20&start=0
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應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計
為了解決The keyword 的問題，作者江宇翔 這樣論述：
近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模
型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠
將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果
。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。
International Conference on Cognitive Based Information Processing and Applications (Cipa 2021): Volume 2
為了解決The keyword 的問題，作者 這樣論述：
Jim Jansen is a Principal Scientist in the social computing group of the Qatar Computing Research Institute. He is a graduate of West Point and has a Ph.D. in computer science from Texas A&M University. Professor Jansen is editor-in-chief of the journal, Information Processing & Management (Elsevier
), a member of the editorial boards of seven international journals, and former editor-in-chief of the journal, Internet Research (Emerald). He has received several awards and honors, including an ACM Research Award, six application development awards, and a university-level teaching award, along wi
th other writing, publishing, research, teaching, and leadership honors. Dr. Jansen has authored or co-authored 300 or so research publications, with articles appearing in a multi-disciplinary range of journals and conferences. He is author of the book, Understanding Sponsored Search: A Coverage of
the Core Elements of Keyword Advertising (Cambridge University Press).Haibo Liang was born in Shandong, Weihai, China. In 2008, he received a doctorate from Southwest Petroleum University. He currently works as a professor at southwest petroleum university. He is mainly engaged in oil drilling relat
ed work, such as expert system, data mining, oil equipment development and related system development. He is engaged in oil and gas geological guidance analysis and information interpretation analysis. He is a subject technology leader. He has published many high-quality papers, patents. Jun Ye rece
ived his B.S. degree in Applied Mathematics at Chongqing University. M.S. degree in Cryptography at Guilin University of Electronic Technology. Ph.D in Xidian University, He is a high level talent of Hainan Province, and he is working at school of Computer Science and Cyberspace Security of Hainan U
niversity. His current research interests include computer science and information security. He has authored or co-authored more than 20 high level publications, and he is also a reviewer of many well-known journals. He is one of the high level talents of Hainan Province, and got the ＂First prize＂ o
f science and technology progress prize of Hainan Province in 2019.
瘋狂亞洲富豪小說字頻表和字彙涵蓋量之語料庫分析
為了解決The keyword 的問題，作者陳以聖 這樣論述：
本研究旨在運用語料庫軟體Antconc和AntWordProfiler來分析小說《瘋狂亞洲富豪》的字頻表和字彙涵蓋量。研究中使用了幾個語料庫，包括《瘋狂亞洲富豪》的電子文本，全民英檢字表（GEPT）、新通用常見字表（NGSL）、新學術詞匯列表（NAWL）和BNC（英國國家語料庫）/COCA（當代美國英語語料庫）的字表，進行數據分析和比較。本研究中調查了四個研究問題。(1) 小說《瘋狂亞洲富豪》的高頻字彙有哪些？(2) GEPT中級和中高級的字表在小說《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？(3) 小說《瘋狂亞洲富豪》中哪些字彙至少在整本小說中重複出現了12次？它們是否也是LTTC頒布的GEPT中
級和中高級字表中的常用單字？(4)探討兩套不同的字表，即NGSL和NAWL，BNC/COCA字表，分別在《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？主要研究結果簡述如下。首先，小說《瘋狂亞洲富豪》的前100個字彙的分布是32%的實詞，62%的虛詞和6%的縮略詞。第二，GEPT中級字表只提供了小說《瘋狂亞洲富豪》6%的字彙涵蓋量（94%未在字表中找到），GEPT中高級字表在目標小說中提供了9.1%的涵蓋量（90.9%未在字表中找到）。第三，有1217個字彙在小說《瘋狂亞洲富豪》中至少重複出現了12次。在《瘋狂亞洲富豪》中至少出現12次的字表和GEPT中級字表之間有114個重疊字（字彙涵蓋量：9.4%），
與GEPT中高級字表之間有76個重疊字（字彙涵蓋量：6.2%）。本研究中相當低的字彙涵蓋量表明，這本小說對中級（B1）和中高級（B2）英語學習者來說算是困難。最後，2801個NGSL詞和補充字表對整個目標小說的字彙涵蓋量達到了82.97%。至於《瘋狂亞洲富豪》中BNC/COCA列表的字彙涵蓋量，在5000至6000個詞族中能夠達到95%的涵蓋量，而在10000個詞族以上時，涵蓋量達到98%。如果英語學習者想要理解這本目標小說，他們的字彙量至少應該達到BNC/COCA所列表的5000-6000個詞族左右，才能有足夠的理解力，而超過10000個詞族才能有理想的理解力。針對研究結果，透過五個以教學為
導向的觀點，進行了相關討論。分別是(一)《瘋狂亞洲富豪》適合高階以上的英語學習者。(二)英語虛詞習得的重要性。(三)背誦GEPT字表對真實英語習得的限制。(四)專有名詞在英語教學中的重要性，以及(五)基於語料庫的閱讀材料分析對英語教學的價值。此外，對未來語料庫應用於課堂情境和數據驅動的學習方面，亦提供了教學上的暗示。最後，則是陳述本研究的局限性，和對未來研究提出建議。