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电子数据是现今社会不可或缺的部分，企业只需掌握及灵活运用大数据，便可开拓无限商机。如何分析庞大数据，并从中提取有用的讯息是一门极其专业而重要的学问。香港恒生大学数据科学及商业智能学（荣誉）理学士课程让学生能在瞬息万变的商业环境中，利用数据分析出来的结果作出周密的决策，培训学生精通数据科学（Data Science）及商业智能（Business Intelligence）两门学问
关于地缘政治的常见问题，Strat.预见等。 战略预见、警告、风险和情报产品和文件。 继续阅读"中东的气候恶梦" 这篇文章的其余部分是为我们 成员 以及那些购买了特殊访问计划的人
本局实验室具有精密检测仪器及完善空间设施，执行多样化检验项目，包括化学测试领域及医学领域，且获得财团法人全国认证基金会（Taiwan Accreditation Foundation，TAF）及卫生福利部食品药物管理署认证，符合国际标准（ISO/IEC 17025以及ISO/IEC 15189），并通过英国FAPAS（Food Analysis Performance Assessment）、卫福部食药署以及行政院农委会药毒所检验能力试验，在检验品质上具有国际认可水准，肩负北区动物用药联合分工专责检验重任。 实验室已获得TAF及卫福部食药署认证，符合国际标准，并通过多项能力试验，检验能力达国际认可水准。
Google 日前紧急推出电脑版 Chrome 浏览器更新，以修补近期发现严重的零时差弱点。已知该弱点已遭到骇客大规模滥用于攻击活动中。CVE-2022-4135 是存于绘图处理器（Graphic Processing Unit） 的 heap 缓冲内存溢位错误，由 Google 旗下资安团队 Threat Analysis Group 发现
国立成功大学八十六学年学生健康体能状况研究: 国立成功大学八十七学年新生健康体能状况研究: 羽球新规则的实施对单打竞赛时间结构及技术使用率的影响:The Effect on Time Structure of Singles and Utility Rate of Techniques in the New Badminton Rules 羽球选手阿基里斯腱受伤机转之生物力学分析:A Biomechanical Analysis of Achilles Tendon Injuries for Badminton Players 大专羽球运动员密集训练期间血液乳酸值变化的探讨: 羽球专业运动鞋行销策略的研究--以大专羽球运动员的需求调查为例:A Study of the Marketing Plan on Badminton Shoes--The Demand Investigation for the Badminton Athletes in Colleges 38:3=46 民94.07 羽球运动心理技能训练的方法策略及实际应用:
香港中文大学医学院生物医学学院及蔡永业脑神经科学中心成员容永豪教授和柯亚教授于2017年7月4日举行了一场新闻发布会。发布会上，教授们公布成功透过尖端神经生理学技术，记录神经细胞发出的信息，以拆解动作记忆于大脑内形成的复杂过程，从而解释高等动物如何学习新的动作技能。研究结果有助加深认识可造成肢体动作障碍的脑科疾病，例如柏金逊症及中风等，以开发更有效的治疗
染色体微阵列分析（chromosome microarray analysis CMA）又称为“分子核型分析”，能够在全基因组水平进行扫描，可检测染色体不平衡的拷贝数变异（CNV），尤其是在检测染色体微缺失、微重复上具有突出优势。 在欧美国家，CMA目前已经成为一项常规的临床遗传学诊断工具。继美国医学遗传学与基因组学学会（American college of Medical Genetics and Genomics ACMG）专家委员会CMA指南发布后，加拿大、澳大利亚、法国和比利时等国相继发布了各自的相关CMA临床应用指南或共识
数据挖掘（Data mining）旨在从大量数据中提取规则，而机器学习（Machine Learning）则教会计算机如何学习和理解给定的参数。或者换句话说，数据挖掘只是一种研究方法，以确定一个特定的结果，基于收集的数据总量。另一方面，我们有机器学习，它训练系统执行复杂的任务，并利用收集到的数据和经验使系统变得更聪明
上文提到数据科学家(Data Scientist)将会在2023年人力市场中，成为最被受渴求的专业人才，笔者亦随之收到很多读者的来信，问及有关数据科学家和数据分析师(Data Analyst)的分别。本文将会在他们两者间的角色和职责上剖释，并会探讨有关资讯科技行业上类似的工种。 虽然数据科学家和数据分析师都拥有一套类似的专业工具和知识，但两者在行业内担任的角色可能会有很大差异
匿名问卷统计，所有学员给筹备团队的满意度，分数平均都超过 4.81 分，最高分更获得 4.89 分，非常感谢大家的支持与肯定。 根据课前的统计分析，本次学员组成如下： 药师、物理治疗师、医学研究员、教育研究所副教授等，合计 11%。 本次参加学员中，在研究领域初入门者的比例较高，曾为 PubMed 文章之第一作者或通讯作者，本次仅有 39%（前两梯次均超过一半），且绝大多数并非 meta-analysis
