112年職業災害保險費率計算的問題，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

論退休制度及再任職之法律問題

為了解決112年職業災害保險費率計算的問題，作者沈志文 這樣論述：

政府推動各項施政作為，公務人員的良莠扮演著關鍵角色，而吸引高素質的人才進入政府機關服務，國家給付給公務人員的報酬為重要的因素之一，而做為給付報酬內容之一的退休金，其給付是否優渥或是合理，必然也是影響人才是否進入政府服務的因素。對於公務人員的退休照顧，為政府不可推卸的責任，然而隨著人口結構的變遷及社會環境的改變，公務人員退休制度財務狀況面臨破產危機，如不進行變革，將無法繼續維持，退休公務人員面臨領不到退休金的窘境；無獨有偶，勞工的退休制度也面臨財務問題，必須進行改革才能繼續維持。公務人員退休所衍生的問題，不僅於實質退休金給付的問題，在國人退休後餘命愈來越長的情下，因退休後再就業所發生的問題，將

會與日漸增，政府應檢視現有規定，讓退休人員如願再次重返職場工作時，能順利重返職場並享有完整之職業保險保障，不會因為退休身分或年齡的問題，造成就業困難。本文從公務人員退休制度切入，探討其退休後再就業所面臨的問題，並以勞工退休制度作為比較對象，藉以論證公務人員退休制度應變革之部分，同時探討與勞工退休制度合併之可行性，期能作為將來相關法規進行修正時之參考。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決112年職業災害保險費率計算的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。