Freely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

Strategically Transforming the Mortgage Banking Industry: Thought Leadership on Disruption from Maverick Ceos

為了解決Freely的問題，作者Deitch, James 這樣論述：

Strategically Transforming the Mortgage Banking Industry discusses how to strategically transform a real estate lender's business to increase efficiency and profits using case studies of twenty-five mortgage banking industry leaders who are changing the industry by leveraging proactive strategies an

d solutions. Many in the industry appear to accept the 'no strategy' view of the mortgage banking business but at this point in its history, there are many strategic choices that can be freely made by mortgage executives. Some executives, in fact, are rapidly examining strategy and becoming disrupt

ors in the industry. This book discusses the history of the mortgage industry, disruptions in the established business models, as well as how to harness these disruptive forces and use them to your advantage. James Deitch, CEO, Teraverde Management Advisors, USA

Freely進入發燒排行的影片

中年再婚女性婚姻關係中的自主與親密

為了解決Freely的問題，作者陳淑雅 這樣論述：

本研究旨在了解中年再婚女性在婚姻關係中，如何展現自主並保有緊密的親密關係，邀請三位中年再婚女性參與研究，並以深度訪談法進行資料蒐集，根據研究結果提供家庭輔導工作者、再婚女性及其伴侶以及未來相關研究者參考。研究結果發現中年再婚女性對再次的婚姻生活，期待能得到另一半的支持與配合，並認為在婚姻關係中劃出清楚界線，並非拒絕溝通，而是讓對方知道如何對待自己，此舉對婚姻有正面的幫助。面對繼親教養的歧異上，表示需藉由不斷的相互對話，了解彼此的想法有助夫妻間的情感增溫。中年再婚女性若能同理或接住另一半的感受，且接納對方和自己的不同，將降低婚姻衝突的頻率，當中年再婚女性能向內覺察自己，也能向外觀照另一半時，夫

妻間的親密關係就能輕鬆自在的發展，也是夫妻關係更親密且自主的關鍵。

If You Want to Sing Out, Sing Out

為了解決Freely的問題，作者Stevens, Cat 這樣論述：

From the #1 New York Times bestselling creators of Peace Train, Cat Stevens and Peter H. Reynolds, comes a picture book adaptation of Cat Stevens’s empowering song ＂If You Want to Sing Out, Sing Out＂ that reminds readers that they can be any of the millions of things they want to be! Well if you

want to sing out, SING OUT!/And if you want to be free, BE FREE!’Cause there’s a million things to be...You know it’s up to you/ Anything you can doAnd if you find a new way/ Well, you can do it today!Featuring the timeless lyrics of Cat Stevens’s smash hit, made popular by the cult classic movie Ha

rold and Maude, with an inspiring interpretation by #1 New York Times bestselling illustrator Peter H. Reynolds, readers will SING OUT as they’re encouraged to pursue their dreams freely!

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決Freely的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。