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臺灣文博會與文化創意產業發展研究： 設計思維的反思

為了解決Google Form short ur的問題，作者楊澤之 這樣論述：

臺灣文博會歷經多年營運，已初具規模且獨樹一幟，對我國文化創意產業的發展、藝術與設計教育的推廣以及策展和會展產業人才培育貢獻殊偉。本研究主要探討臺灣文博會與文化創意產業兩者之間的發展關係。以設計思維理論為核心，提出以設計思維觀點檢討臺灣文博會於設計、服務與營運之問題和挑戰，並透過設計思維理論重構臺灣文博會的推動框架，以創造產業價值鏈效果。本研究以中國杭州文博會與南非開普敦Design Indaba兩個展會為案例，以本文所界定之設計思維理論，深入分析案例於會展規劃、營運、服務以及對相關產業之影響；同時針對臺灣文博會主辦單位、承辦單位、參展廠商及表演團體等利害關係人以及與本研究議題相關之學者和專家

、非營利組織等進行深度訪談，以受訪者之實務經驗納入本研究的定位設計、展場設計以及鏈結設計等進行分析與比較。研究發現，臺灣文博會存在品牌定位不明確、權責劃分不清晰、場館使用不合宜、資料存取不便利、學術專業不深入、產業鏈結不確實等六大待解問題，探究其原因實為文博會於展會規劃及會務發展的營運困局。據此，臺灣文博會可借鑑本文案例杭州文博會及Design Indaba各擅勝場的營運經驗，亦可透過本研究以設計思維理論為基礎所提出的政策建議，以期解決臺灣文博會現下營運之困境，進而帶動我國文化創意產業永續發展。

基於機器學習之 Facebook 貼文互動比較分析

為了解決Google Form short ur的問題，作者Sabih Ahmad Khan 這樣論述：

This study presents a novel research approach to predict user interaction for social media post using machine learning algorithms. The posts are converted to vector form using word2vec and doc2vec model. These two methods are used to analyze and find a suitable approach for generating word embeddin

gs. The generated word embeddings of post combined with other attributes like post published time, type of post and duration between posts are used to train machine learning algorithms. Deep neural network (DNN), Extreme Learning Machine (ELM) and Long Short-Term Memory (LSTM) are used to compare th

e prediction of total interaction for a particular post. For word2vec, the word vectors are created using both continuous bag-of-words (CBOW) and skip-gram models. Also the trained word vectors provided by google is used for the analysis. For doc2vec, the word embeddings are created using both the D

istributed Memory model of Paragraph Vectors (PV-DM) and Distributed Bag of Words model of Paragraph Vectors (PV-DBOW). A word embedding is also created using PV-DBOW combined with skip-gram.