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業務成王術：百億超業CEO用親身經驗， 教你4步提問、7個心法、6招帶人!

為了解決區域網路速度設定的問題，作者張強 這樣論述：

★從業績掛0的新手，變身規模100億的集團執行長 ★強勢帶領旅悅集團，三年內全球簽約2000家飯店 阿里巴巴出身的超業告訴你： 想衝出冠軍績效，絕對不能瞎忙， 學會24個實戰技巧，從8個面向率領團隊， 就能讓客戶源源不絕，只想跟你買！ 　　‧根據客戶的簽約意願，怎麼分配工作時間最有效益？ 　　‧顧客總是說「我再想想」，如何能快速拿下訂單？ 　　‧超有錢的客戶頻頻殺價，該怎樣回應他的要求？ 　　‧主管把客戶名單給同事，我卻沒拿到，要如何扳回劣勢？ 　　‧部屬的業績沒達標，怎樣發現問題，找出解決方案？ 　　★★超業CEO傳授王者秘技，讓你成為Top Sales 　　本書作者、超業CEO張

強，不僅自己是冠軍業務員，更帶出冠軍業務團隊。他進入阿里巴巴後，起初業績總是掛零，一年就翻身為頂尖業務。後來，因為能力傑出和績效輝煌，他晉身為規模100億的綜合性旅遊產業集團CEO。 　　張強以自身十多年的實戰經驗，教你成交技巧、工作心法，以及管理團隊的秘訣，讓你從面對客戶到帶領部屬，都能夠遊刃有餘，成為稱霸業務界的王者。 　　★★跑客戶是硬功夫，用對方法就能快速成交 　　業績是一步一腳印跑出來的，必須懂得時間管理、提問與回話的訣竅，才得以不斷突破目標。 　　◎運用二七一法則，讓你的勤奮換得最高回報 　　‧10％的時間：追蹤「觀望客戶」，但要適時放棄以停損。 　　‧20％的時間：拜訪「潛在

客戶」，發掘對方可能不想成交的原因，還要…… 　　‧至於70％的時間，超業都用來開發什麼樣的客戶？ 　　◎透過4步提問，把客戶的「不需要」變成「好想要」 　　‧狀況型提問：打開話題、建立信任感，創造銷售的機會。 　　‧困難型提問：針對客戶需求，蒐集更多資訊，激發購買欲。 　　‧影響型提問：為了增加需求的吸引力和緊迫感，你該怎麼做？ 　　‧解決型提問：介紹解決方案，也就是自家的產品或服務。 　　★★學會7個心法增強軟實力，賺得多又賺得久 　　在追求業績的過程中，難免遭遇各種挫折與障礙，頂尖業務都怎麼調整心態？ 　　◎若遲遲無法成交簽約 　　‧反省哪裡做得不夠並立即行動，不浪費時間揣測萬一失敗怎

麼辦（○） 　　‧覺得事事不順，陷入負面情緒難以自拔，業績毫無進展（Ｘ） 　　◎若開發客戶不順利 　　‧設定適切的高目標，逼自己激發潛能，不達目的絕不輕言放棄（○） 　　‧三天捕魚、兩天曬網，覺得自己根本不適合當業務員（Ｘ） 　　◎突然轉調負責新區域 　　‧積極接受變化，先從能力所及的事開始做，但不要給自己設限（○） 　　‧還沒開始著手，就在心裡預設各種困難，越想越沒有信心（Ｘ） 　　★★發揮6招帶人訣竅，打造出超強業務團隊 　　當上主管後，最大的競爭力就是能傳遞的經驗值。主管要有價值而非有架子，因此你應該： 　　‧檢查業務過程：對於業務推動的過程，要緊盯進度，但不要太在意結果。這可以培養

主管與部屬之間的信任感，還能幫助梳理業務邏輯，養成好習慣。 　　‧評估工作狀況：持續考核成員的工作態度與能力，可以督促他們積極工作，不會濫竽充數或消極怠惰，更得以針對部屬欠缺的技能對症下藥、給予輔導。 　　此外，百億超業CEO還教你，如何改造部屬行為模式。舉例來說，釐清業務員職責，設置違規紅線，讓他們在正確框架內行動，避免發生弊端。書中更提供實用的「業務拜訪和陪訪的考核辦法」，幫你提升管理效率。 名人推薦 　　亞洲華人提問式銷售權威  林裕峯 　　NU PASTA總經理、職場作家  吳家德  

區域網路速度設定進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決區域網路速度設定的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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子彈思考整理術 2022限量套組：釐清超載思緒，化想法為行動，專注最重要的事，設計你想要的人生

為了解決區域網路速度設定的問題，作者RyderCarroll 這樣論述：

2022最新台灣限定限量套組！ 思考整理術經典《子彈思考整理術》+ 最新版德國燈塔子彈筆記本Blue22 +子彈筆記創始人瑞德．卡洛分享會邀請   世界愈失序，愈需要為自己創造定靜的空間 清整思緒，專注當下，設定目標，管理任務， 把力氣用在最重要的事，看見每一天的進步！   　　《子彈思考整理術》——完整了解子彈筆記的基礎與應用   　　百萬粉絲跟隨、改變人生的思考整理方法學！ 　　子彈筆記原創設計人完整公開幫助專注、釋放壓力的思考整理系統   　　榮登誠品、博客來百大暢榜｜紐約時報、華爾街日報、金融時報、美國NBC電視台熱烈報導｜《深度工作力》作者紐波特、《上班前的關鍵一小時》作者埃爾羅

德、閱讀前哨站站長瓦基等好評推薦   　　很忙背後的真相，是生活失控了！數位工具給我們更多的捷徑、無盡的選擇，卻讓我們更分心。從注意力缺失的童年惡夢開始，子彈筆記原創設計人瑞德嘗試了各種方法，終於開發出改變百萬人生活的思考整理系統。   　　愈沒有時間，更需要慢下來寫。子彈思考整理術強調手寫筆記，創造離線空間，讓我們專注當下。無論是待辦清單、日常記錄、專案管理、未來計畫，都可以整合收納在同一本筆記，再也不會找不到需要的資訊與靈感。   　　用筆書寫像是跟自己對話，把想法攤在眼前一一檢視，更能啟動大腦不同區域，激發創意。書寫也是療癒的旅程，書中也分享許多人走出強迫症的焦慮、創傷後症候群的經驗。

  　　思緒歸位，就能看清優先順序，設定可行目標，不斷往前進步。   　　效率不只是速度，而是我們花多少時間在真正有意義的事情上，做得更少、完成更多！ 　　在本書中，作者不僅詳細拆解筆記的方法與架構，更完整分享筆記如何連結目標的獨特心法，產生改變人生的強大動力。 　　● 反思—養成問自己為什麼的習慣，每天早上反思來規劃一天，傍晚反思來檢視一天。 　　● 意義—沒有追求心裡覺得「散發光芒」的事，完成再多事，內心還是空虛。 　　● 目標—時間與精力被切割得愈細、就愈難專注。讓自己專注於少量目標。 　　● 時間—我們很容易迷失在過去與未來，很少警覺哪些事佔據我們的時間。 　　● 控制—憂慮會綁架注意

力，接受有些事就是不可控，才能取回注意力。   　　只需一支筆、一本筆記，讓我們追蹤過去的重要想法與經驗、有效管理各種任務，讓心中想成為的自己慢慢展開，不再錯過自己的人生。   　　最新版德國燈塔子彈筆記本Blue22   　　新版子彈筆記本除了經典的質感精裝、圓點內頁，更從使用者需求出發，新添多項新內容。每年推出年度限定色，讓子彈筆記能隨時間變換模樣，陪你走過每個當下。最新Blue22限定版也在8月8日全球子彈筆記日盛大公布。   　　你可以在新版筆記本中找到： 　　- 引導框線與定位點：在筆記本的每一頁都能快速畫出各式分隔線與表格，輕鬆規劃頁面 　　- 子彈筆記專屬符號說明：各種符號一目了

然，方便好查，不怕忘記 　　- 〈子彈筆記口袋指南〉獨家授權繁體中文版：子彈筆記初始設定小幫手，新增多樣內容，不只可收納在筆記本中，也可以當作尺來使用（天下雜誌出版獲授權獨家推出套組限定繁體中文版指南） 　　- 符號貼紙：不想手寫月份、星期？用貼紙輕鬆設定月誌，頁面整齊不凌亂 　　- 紙張升級：全新厚磅數120gsm環保用紙，手感、筆觸、耐用度大幅提升 　　 　　套組專屬邀請參與11/2 子彈筆記創始人瑞德．卡洛分享會 　　僅此一場，活動報名細節請於購書後詳見書腰內側說明

基於Wi-Fi傳輸OBD II車載資訊之應用

為了解決區域網路速度設定的問題，作者陳竑穎 這樣論述：

隨著車聯網技術逐漸成熟，無線通訊技術不斷的進步，資料互相交換的速度越來越快，車載資訊的數據量越來越龐大，結合聯網技術及雲端收集系統，來呈現大數據的資料收集及駕駛行為分析。本文嘗試利用Arduino IDE (Interactive Development Environment)平台來撰寫程式，將車上診斷系統(OBDII)的資料擷取及分析，並結合WIFI模組來傳輸車載資訊至雲端系統，透過上傳的車載數據轉換成圖形化觀看，讓觀看者可以一目了然，同時也結合藍牙傳輸介面，來設定CAN BUS模組及WIFI參數設定。因本研究模組有多個GPIO(General Purpose Input/Output)

、SPI(Serial Peripheral Interface Bus)、SDIO(Strategic Defense Initiative Organization)、I2C(Inter-Integrated Circuit)，未來可以擴充設備，舉例來說增加NFC(Near Field Communication)功能，在車隊管理中可以當作駕駛卡ID辨識，增加GPS增加經緯度知道行車位置，擴充記憶卡功能透過SDIO(Strategic Defense Initiative Organization)介面將車載資料記錄下來等，讓此研究功能可以更加完整。