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即新聞的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
即新聞的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張高評寫的 實用中文寫作學.五編 和廖亦武的 這個帝國必須分裂都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自里仁書局 和允晨文化所出版 。
逢甲大學 水利工程與資源保育學系 陳昶憲所指導 王怡婷的 開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究 （2020），提出即新聞關鍵因素是什麼，來自於深度學習、Yolov4、水位辨識。
而第二篇論文國立中山大學 財務管理學系研究所 劉德明所指導 戴嘉萱的 基於機器學習與新聞情緒建構投資組合 （2020），提出因為有 文字探勘、新聞情緒、情緒分析、股市預測、機器學習的重點而找出了 即新聞的解答。
最後網站國際地產財經中國即時新聞| HKET經濟日報| 即時新聞頻道則補充：提供最新國際新聞、香港新聞、財經新聞、地產樓市新聞, 美股即時新聞、即時夜期、中國新聞及科技新聞等。
實用中文寫作學.五編
為了解決即新聞 的問題，作者張高評 這樣論述：
成功大學張高評教授，很早就注意到中文寫作的實用問題，提倡「務實固本，學以致用」，從二〇〇四年起，召開「實用中文與寫作策略學術研討會」，前後五年。並邀本局合作出版本系列研討會論文共六部，此為第五編。 本編共收〈傾聽的藝術〉、〈語言學結構寫作〉、〈談說的藝術〉、〈傳記寫作的理論基礎與寫作方法〉、〈書評寫作〉、〈市場研究報告的書寫〉、〈新聞、動不 動、有沒關係？──試探當代「立即新聞」的中文書寫（呈現）策略與實務〉、〈飲料行銷與文學〉、〈醫學人文的科普寫作〉、〈科普化科技論文寫作〉、〈科技 論文摘要寫作〉、〈文學動畫與電玩腳本創作〉、〈從紙本到網路──談影評寫作〉、〈歌
詞的發生之路〉、〈商用文書寫作〉、〈會議文書寫作〉，共十六篇，十 分可觀。
即新聞進入發燒排行的影片
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以為我在看冰炫風小弟（這一支：https://youtu.be/44Ok0SLBsYA）
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Credit：Mick Tsai
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開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究
為了解決即新聞 的問題，作者王怡婷 這樣論述：
隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度
學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。
這個帝國必須分裂
為了解決即新聞 的問題，作者廖亦武 這樣論述：
為了孩子不再死於無辜，這個帝國必須分裂； 為了母親不再無辜地失去孩子，這個帝國必須分裂； 為了中國各地的人們不再流離失所，淪為世界各地的累贅，這個帝國必須分裂； 為了全人類的和平和安寧，這個帝國必須分裂。 ——廖亦武‧2012年德國書業和平獎受獎辭 四百年來，台灣人不曾繳稅給這個帝國，帝國從來也沒照顧我們，統一和獨立的問題從何而來？為何會有這個問題？大家不願去談「我思故我在」的存在起點，卻隨著人云亦云起舞。眼看著這帝國的觀光人海戰術，遊覽車佔滿了國家公園，看不到山，走不近海了，街上一家家紅珊瑚店，店家趁著機會賺錢，胡亂哄抬價錢，敗壞社會風氣。教授們似是而非的談
著如何把握機會與帝國交往，斯文的價值錯亂，理直氣壯的自我否定，每天都在發生。看著一代接一代我的學生們，美麗的年輕人，傻傻地有情有義為台灣，但是這個帝國遮蔽了偌大的天空，一年又一年，青春肉體流失在意義與無意義之間，像我們這一代一樣，如四季花草暗自榮枯，驚覺一生終於是無意義了，還有什麼事比這個更虛無？在台灣東部，小孩一出生，只感覺烈日灼身，哪有帝國陰影？這一代的我們，必須再一次跟歷史的不道德說：不！廖亦武說「這個帝國必須分裂」，我們會說「這個帝國滾遠一點」！——潘小雪 我將在這個世界舞臺繼續晃盪。如一條喪失國籍的狗，時而哀鳴，時而狂吠，時而夾住尾巴沉思。 我的家鄉在一杯酒裡。如果哪一天
我不幸戒酒，我的家鄉就在白日夢裡。 我的內心永無寧日。——廖亦武‧萊辛戲劇節揭幕致辭
基於機器學習與新聞情緒建構投資組合
為了解決即新聞 的問題，作者戴嘉萱 這樣論述：
隨者網路媒體日趨發達，新聞內容涵蓋公司基本面、總體經濟數據等訊息，使的新聞已經成為投資人形成投資決策的重要消息來源，而透過文字探勘技術，將新聞中非結構化文字轉換成結構化數字，能進一步了解新聞所表達的情緒，因此，本研究旨在以新聞為研究主軸，透過文字探勘的方式，進一步解析新聞情緒對台灣股市的影響，同時，加入其他投資人情緒因子強化模型解釋能力，並且結合機器學習模型，建構選股系統及回測績效，驗證上述因子是否能作為投資人投資決策的輔助依據。實驗結果顯示：(一)新聞情緒能作為除了Fama三因子外之第四因子，即新聞情緒因子能解釋報酬來源。(二)正向新聞情緒不僅對當期報酬有影響，更能預測下一期報酬，而負
面新聞情緒則反映較慢。(三)在正面新聞情緒下，結合投資人情緒及動能因子能強化報酬解釋能力，並且結合上述因子之模型在小規模公司有顯著影響力。(四)以新聞情緒為主軸，結合投資人情緒及動能因子為特徵，並機器學習建構之模型，能有效預測下一周漲跌排行，且在考慮進出場點後，該投資組合年化報酬達28.69%優於同期大盤13.53%，且在近5年裡有4年打敗台灣50ETF，且即便在大盤走弱的2018年也能獲得4%報酬，證明新聞情緒能有效預測報酬，且結合XGBOOST演算法能強化投資報酬率。