Google custom search的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

Custom Search - Discover More:: A Complete Guide to Google Programmable Search Engines

為了解決Google custom search的問題，作者Shamaeva, Irina,Galley, David Michael 這樣論述：

Irina Shamaeva is a well-known Talent Sourcer, Internet and OSINT Researcher, and Presenter, who started a recruiting agency in 2003. Before that, she worked as a Software Developer and Manager and has a Master’s in Math with Honors. Irina wants to share cool Internet search techniques with everyone

. She spends half of her time sourcing for global clients, and the rest - training and speaking at conferences. Irina moderates the popular ＂Boolean Strings＂ communities on LinkedIn and Facebook.David Galley is a practitioner and trainer in the field of Talent Sourcing and has been in the recruitmen

t industry since 2005. A self-described ＂research nerd,＂ he enjoys digging deep into technical details, discovering information others may have missed. David is Program Director at Sourcing Certifications, an online collection of sourcing classes and administers exams. He is always in search of new

hacks.

Google custom search進入發燒排行的影片

YouTuber如何影響觀看者資訊採用意願？－多元理論觀點之模型

為了解決Google custom search的問題，作者林佩儀 這樣論述：

本研究整合多元理論探討YouTuber與觀看者之間的互動關係，具體而言，以「推敲可能性模型（Elaboration Likelihood Model, ELM）」、「社會影響理論（Social Influence Model）」與「社會認同理論（Social Identity Theory, SIT）」，建構YouTuber如何影響觀看者的資訊採用決策模型。本研究採用非隨機準實驗設計法（Quasi-Experiment Method）進行多元實證資料蒐集，以偏最小平方結構方程模型進行分析與假說驗證。透過620位曾使用社群媒體或YouTube的樣本分析結果顯示：YouTuber的「可信賴性（T

rustworthiness）」、「專業性（Expertise）」與「相似性（Similarity）」，內容的「創新性（Innovativeness）」、「豐富性（Richness）」與「關鍵多數（Critical Mass）」會透過「來源吸引力（Source Attractiveness）」與「資訊可信度（Information Credibility）」中介機制進一步影響觀看者的資訊採用意願（Adoption Intention），涉及了「順從（Compliance）－關鍵多數」、「認同（Identification）－來源吸引力」與「內化（Internalization）－資訊可信度」三

個社會影響過程。此外，本研究深化過去學理，發現YouTuber與觀看者間的「相似性」及內容的「創新性」，對於「來源吸引力」與「資訊可信度」的影響關係呈現非線性的現象。最後，本研究也延伸過去資訊採用決策的學理，發現YouTuber的「性別」與「年齡」會促進「YouTuber屬性特徵」對「來源吸引力」與「資訊可信度」之影響，觀看者的「性別」會促進「來源吸引力」與對「資訊採用意願」之影響；除了深化過去行銷傳播與社群媒體的文獻之外，也提供行銷經理人擬定行銷推廣方案之具體建議。

Custom Search - Discover More:: A Complete Guide to Google Programmable Search Engines

為了解決Google custom search的問題，作者Shamaeva, Irina,Galley, David Michael 這樣論述：

Irina Shamaeva is a well-known Talent Sourcer, Internet and OSINT Researcher, and Presenter, who started a recruiting agency in 2003. Before that, she worked as a Software Developer and Manager and has a Master’s in Math with Honors. Irina wants to share cool Internet search techniques with everyone

. She spends half of her time sourcing for global clients, and the rest - training and speaking at conferences. Irina moderates the popular ＂Boolean Strings＂ communities on LinkedIn and Facebook.David Galley is a practitioner and trainer in the field of Talent Sourcing and has been in the recruitmen

t industry since 2005. A self-described ＂research nerd,＂ he enjoys digging deep into technical details, discovering information others may have missed. David is Program Director at Sourcing Certifications, an online collection of sourcing classes and administers exams. He is always in search of new

hacks.

應用深度學習於時空資料預測

為了解決Google custom search的問題，作者郭有富 這樣論述：

在本論文中，對時空數據挖掘網絡進行了廣泛的探討並使用火災事件數據集對這些網絡模型進行了比較。本文解決兩個問題： 1. 在最近提出的 STDM-DL（時空數據挖掘，深度學習）模型中，比較這些模型的預測能力？ 2. 當應用於火災數據集時，這些模型的性能如何？本論文進行了兩個實驗。第一個是使用他們的數據運行最先進的 STDM-DL 模型並比較它們的性能。本研究下的模型由 METR-LA 或 PEMS-BAY 數據集訓練，預測空間和時間域中的交通。在第二個實驗中，我們使用了新北市的火警數據集 (NTPC-Fire 2015-17) 並實現了一些熟悉但簡單的模型，例如自動編碼器和 GAN，以重建（預測

）光柵化熱圖。然後，我們使用 LSTM-RNN、FBProphet 和 ARIMA 處理時間表示，以比較每日和每週事件頻率的時間序列預測的性能。我們的第一個實驗發現一些最先進的型，例如 ST-MetaNet、STGCN 和 Spacetimeformer，都具有相似的性能。“Deepforecast Multi-LSTM”是迄今為止最好的交通預測模型。令人驚訝的是，在我們的第二個實驗中，對於我們的數據集，FBProphet 模型是我們最好的時間模型，具有 6.97231 RMSE 和 5.045342 MAE。同樣，我們重建（預測）柵格熱圖的最佳空間模型是具有 1.04198155 RMSE

和 0.3522904 MAE 的 9 批變分自動編碼器 (VAE)。鑑於這些發現，我們進一步使用數據可視化並為 STDM 任務中的每個域實施組合模型和架構。這項研究表明，這些現有模型可用於解決時空領域的預測問題。