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這兩本書分別來自大是文化 和千華數位文化所出版 。
元智大學 工業工程與管理學系 林瑞豐所指導 邱薇的 客服人員不當情緒偵測與泛用型語音特徵值之探索 （2018），提出費雪客服關鍵因素是什麼，來自於語音情緒辨識、語音特徵選取、變異數分析、不同語言之語料庫。
而第二篇論文崑山科技大學 綠色科技產業碩士專班 周煥銘、陳賢焜所指導 張美玲的 應用傳播媒體工具於綠色與環境教育學習方式有效性之研究-以大學生為例 （2017），提出因為有 綠色與環境教育的推動、傳播媒體工具、綠色與環境教育學習方式、kano二維品質模式、重要表現程度分析法(IPA)的重點而找出了 費雪客服的解答。
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我畢業五年，用ETF賺到400萬：每月1,000元就能開始!不用兼差斜槓，兩檔ETF投資組合，年賺20%以上
為了解決費雪客服 的問題，作者PG財經筆記 這樣論述：
◎股神巴菲特一再指出，ETF最適合散戶，買一檔就能隨著股價指數成長賺遍全世界。 ◎為什麼銀行理專從不建議你買？因為這手續費太低，銀行幾乎收不到佣金。 ◎月收入3萬也能開始？當然，就算每月1,000元也能操作。 ◎最詳盡逐步圖解，全中文頁面，一步步帶你輕鬆學會投資美股、美債、全球股市。 ETF的中文名稱是「指數股票型基金」（Exchange-TradedFund，簡稱ETF）。 乍看之下你一定會問：這到底是股票、基金，指數又是什麼？ ETF由ETF發行公司組成，為追蹤某個指數的投資工具，例如追蹤台股、追蹤美股， 既像股票一樣交易方便，又有基
金分散風險的效果。 加上不用盯盤、不用找尋單一個股，非常適合沒時間看盤、也讀不懂財報的人。 本書作者PG（Pig，小豬撲滿）警察大學畢業， 在試過股票、基金等各種投資工具後發現， 只有ETF，最適合他這種工作時間長、收入又很固定的人。 寫作本書時他畢業第五年，透過投資ETF，在24歲存到第一個100萬， 25歲存到200萬，27歲達到300萬，29歲時存超過400萬。 2016年他開始在網路上分享自己投資ETF的心得， 累積流量已超過70萬次，《中國信託證券》、《經濟日報》、「商周財富網」、 「風傳媒」、《Smart智富月刊》等都轉載報導。 本書
完整公開PG最推薦的3檔台股股票ETF、６檔美股ETF、 7檔債券ETF和２檔房地產ETF，想用小資金賺遍全世界，讀這一本就夠。 ◎股票上千支，選股很燒腦，好的ETF只在三大類──股票、債券、房地產 ETF分三大類：股票型、債券型、房地產型，作者推薦哪些標的？ 發行公司很多，但你只需要認識三家大公司就夠； PG財經筆記更獨家圖解ETF篩選器， 從報價、費用、報酬表現、指數相關係數等14個指標，幫你過濾。 我是新手怎麼入門？作者推薦你先從台股ETF0050（元大台灣卓越50基金）。 但現在0050一張居然要九萬多，怎麼辦？從買零股開始。手把手教你。 ◎從
開戶到下單，各種流程全圖解！ 買美股要坐飛機去國外開戶嗎？當然不用，用「複委託」就可以辦到。 作者獨家分析複委託的四大海外券商與四大國內券商， 幫你找到一家有中文介面、交易免手續費，還有可用中文溝通的24小時線上客服。 ◎PG獨家研發資產配置計畫大公開 根據美國709檔共同基金歷經25年的績效研究發現： 影響報酬的關鍵不是標的，而是配置。 剛出社會的人，你得八股二債，中年人得六股四債，保守的人就二股八債， 那完全不想動腦的人（小編就是）呢？本書有PG個人資產配置大公開。 書中更收錄了PG財經筆記自行設計的「投資計畫檢查清單範例」， 用26個問題和Ex
cel表格，幫你做好財富管理。 不用斜槓，年賺20％以上。 各界推薦 《一個投機者的告白實戰書》暢銷書作者／安納金 《股海老牛專挑抱緊股，穩穩賺100％》作者／股海老牛 「副總裁的理財日誌」粉專版主、阿爾發金融科技有限公司創辦人／陳志彥 方寸管顧首席顧問、醫師／楊斯棓 《為什麼你的退休金只有別人的一半？》作者／闕又上 （依姓名筆畫排序）
客服人員不當情緒偵測與泛用型語音特徵值之探索
為了解決費雪客服 的問題，作者邱薇 這樣論述：
第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 論文架構 1第二章 文獻探討 22.1 電話語音客服人員的作業與困難 22.2 語音情緒辨識 22.3 語音情緒資料 32.4 語音資料預處理 62.5 語音特徵 62.5.1 均方根能量(Root mean square (RMS) frame energy) 62.5.2 過零率(Zero Crossing Rate, ZCR) 72.5.3 諧音噪音比(Harmonics-to-noise, HNR)
82.5.4 音高(Pitch) 92.5.5 梅爾倒頻譜係數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients, MFCC) 102.6 語音特徵提取工具 112.7 語音特徵選取 122.7.1 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 122.7.2 費雪鑑別比(Fisher’s Criterion) 122.7.3 變異數分析(Analysis of Variance, ANOVA) 132.7.4 隨機森林模型之特
徵重要性(Feature Importance) 132.8 語音情緒辨識分類方法 132.8.1 支持向量機(Support Vector Machines, SVM) 152.8.2 隨機森林(Random Forest) 152.8.3 ANN模型(Artificial Neural Network) 152.9 文獻總結 162.9.1 過去語音情緒辨識研究總結 162.9.2 目前語音情緒資料的限制與困難 162.10 研究目的 17第三章 研究方法 193.1 研
究流程 193.2 第一階段研究方法 213.2.1 語音檔資料描述 213.2.2 資料預處理、貼標籤與可視化 213.2.3 音框切割與語音特徵提取 243.2.4 語音特徵選取 253.2.5 模型建構與分類 263.2.6 資料標籤驗證 283.3 第二階段研究方法 303.3.1. 三種語言之語料庫描述 303.3.2. 資料預處理與可視化 303.3.3. 音框切割與語音特徵提取 323.3.4. 語音特徵選取 323.3.5.
模型建構與分類 35第四章 研究結果 374.1 第一階段研究結果 374.1.1. 客服人員態度與問題解決能力對其顧客滿意度有顯著影響 374.1.2. t-SNE模型之降維結果 374.1.3. 語音特徵選取結果 394.1.4. 異常偵測結果 464.1.5. SVM模型之分類結果 504.1.6. 隨機森林模型之分類結果 564.1.7. ANN模型之分類結果 624.1.8. CNN模型之分類結果 684.1.9. 所有分類結果比較 704.1.
10. 資料標籤驗證結果 724.2 第二階段研究結果 734.2.1 t-SNE模型之降維結果 734.2.2 語音特徵選取結果 754.2.3 所有分類結果 92第五章 討論 985.1 第一階段研究討論 985.1.1 客服人員態度與顧客滿意度之關聯 985.1.2 資料限制與情緒標籤可信度 985.1.3 異常偵測結果之型一、型二誤差比較與其模型之資料選用 995.1.4 所有特徵選取方法前後之分類結果比較 1005.1.5 語音特徵與情緒之關聯
1015.1.6 所有分類結果比較與第二階段研究特徵選取方法及模型選用依據 1015.2 第二階段研究討論 1035.2.1 三種語料庫之情緒標籤可信度 1035.2.2 語音特徵與情緒之關聯 1035.2.3 辨識分類不同語言之語音資料有其困難性 1045.2.4 研究假設驗證結果 107第六章 結論與未來展望 111第七章 參考資料 113
銀行上榜的第一選擇 一次考上銀行-銀行考前速成(會計學概要+貨幣銀行學概要+票據法概要+銀行法概要)[銀行行員招考]
為了解決費雪客服 的問題，作者歐欣亞 這樣論述：
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應用傳播媒體工具於綠色與環境教育學習方式有效性之研究-以大學生為例
為了解決費雪客服 的問題，作者張美玲 這樣論述：
地球暖化與汙染所產生的天然災害已對人類生存帶來威脅，綠色與環境教育是解決地球環境問題的重要及最佳方法之一，然而如何讓綠色與環境教育的推動讓人有感與內心接受而產生無須提醒的自覺行為，則需要善用傳播媒體工具才能產生效力。本研究先設計問卷與問卷刺激物，問卷前先講解綠色與環境教育學習方式、傳播媒體工具定義及相互關係(即問卷刺激物)，接著蒐集樣本與分析，利用kano二維品質模式與重要表現程度分析法(Importance-Performance Analysis; IPA)的結合應用，找出各種學習方式中加入傳播媒體工具的品質屬性，及研究如何於所推動的每種綠色與環境教育學習方式中善用傳播媒體工具，與後續多
種傳播媒體工具的整合應用，希望藉此研究發現來激發學生的學習興趣，以此大幅提昇綠色與環境教育的推動效力；本研究結果發現大學生平均希望有3個以上的傳播媒體工具能夠應用於各種綠色與環境教育學習方式中，然而因大學生未參加每年四小時的環境教育，對於綠色與環境教育推動內容較陌生及漠然，但是排除此因素，皆認為加入傳播媒體工具為各種學習方式的魅力品質屬性，可以提升他們的學習興趣；所以可以利用加強傳播媒體工具的應用與在各種綠色與環境教育學習方式中的配比研究，作為提昇綠色與環境教育的推動效力及有效改善地球環境問題的參考。