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社會行銷：打破同溫層的第一步，運用行銷思維實現社會改革(三版)

為了解決安全帽 太 小的問題，作者NancyR.Lee,PhilipKotler 這樣論述：

　　國際行銷大師Philip Kotler繼行銷學經典著作後，又一引領行銷理論風潮的鉅著。   　　「不要惹惱德州」，一句簡潔有力的標語，如何改變民眾隨地亂丟垃圾的習慣？ 　　「水意識計畫」（Water Sense），如何節約超過89億美元的能源帳單？ 　　「打破沉默」的社會行銷方法，如何成功減少西非家庭的慣性暴力？   　　社會行銷是一門非典型的行銷學科，主要研究如何透過商業行銷技術影響個人行為，進而達到改善健康、預防傷害、保護環境、促進社區發展，近來更延伸至財務管理福祉範疇。面對社群時代，社會行銷被視為一個重要的策略模型，幫助有志者實現理想社會藍圖。   　　本次改版除新增25個來自世

界各國有關環境及金融的成功案例，並深化說明10個系統步驟的規劃方法，以期讀者得以運用社會行銷技術與思維，成功改變社會大眾固有的態度，促使民眾自願採取行動，實際效果更勝法規的硬行強制！

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傳統虱目魚業者成長策略之研究

為了解決安全帽 太 小的問題，作者李峻宇 這樣論述：

近年來傳統虱目魚業者受到中盤商打壓的影響，許多漁民的生計大受影響，但虱目魚為台灣南部著名的小吃，在產業未來的發展上一定還有許多前途的。 而本研究以個案研究法，並詢問相關專家對於目前虱目魚產業整體的看法，做為訪談大綱，以MAXQDA質性分析軟體分析，並歸納整理出產業的五力分析模型，藉以幫助個案公司瞭解可以從何處去進行策略上的規劃，並配合安索夫矩陣，列出目前與未來個案公司能夠執行的策略，給予建議。 本研究在結論中，得出未來能夠先從現有競爭者方面去做出突破，由於目前大多業者都還為傳統業者，相較於一些漁業青年不懂使用網路科技，可以往網路去做發展，並打造出自有品牌與其他業者做出區隔

，另外也可以開發真空包裝與冷凍技術相關產品使販賣的時間延長，在未來資金較充足後則能考慮往國外市場開發、智慧化養殖與異業合作等方面去做規劃。

深愛

為了解決安全帽 太 小的問題，作者熾陽門 這樣論述：

　　一本溫馨、感人、懸疑、悲傷卻又搞笑的長篇故事小說，卻又如此寫實。 　 　　◎一場命案，打破了兩個平凡家庭的寧靜與幸福，而留下來的人，不得不承受這一切，也必須承受這一切。 　　◎明明是最適合台灣的發電政策及改革計畫，卻被一股不明勢力阻饒且控制著。 　　◎傳承的意志，在他人的保護下，享受著一般人平凡又快樂的學生成長環境，難道事情就這樣告一段落了嗎？   　　外頭下著傾盆大雨── 　　一位病病殃殃的中年男子坐在我的對面， 　　他， 　　是我的父親。   　　母親紅著眼眶，眼睛腫脹的似乎天天以淚洗面，正在廚房裡泡著茶。 　　而我，手放在筆電上，準備記下父親牢記在心的每一段往事及經驗。 　　還沒

開口，父親臉上的表情，時而憂愁，時而微笑， 　　手裡拿著一本厚重的資料夾，眼眶開始泛出淚水。   　　看著眼前的這一幕，我開始有點後悔向父親詢問他們的往事， 　　彷彿又再次逼迫父親回憶起那段心如刀割的過程。 　　沉默很長一段時間後。 　　父親嘆了一口氣，微笑地看著我說： 　　「這一切一切的命中注定，都是有意義的。」

應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例

為了解決安全帽 太 小的問題，作者張元 這樣論述：

中文摘要近年來AI的發展應用，開始將鏡頭與演算法等運算導入自動化生產流程，加上硬體導入成本大幅下降，AI已逐步在各領域導入生產管理機制，並提升其影響力，例如產品缺陷檢測、港口漁船編號辨識管理，交通安全科技執法，海關違禁品查驗….等，因此工廠作業導入AI，將能有效簡化或取代人工辨識的困難度，其應用例子更是屢見不鮮，但應用於人機間的互動研究較缺乏，例如半導體廠製程設備，對於材料辨識在作業過程中的管控，仍採用傳統上架構，在機台外進行 BAR CODE比對後，再到機台內進行更換，操作此作業流程人員，將潛在違紀行為，導致拿錯材料造成產品巨大損失的安全漏洞，但又擔心材料之自動化更換設備之研發耗時與成本太

高，也讓工廠裹足不前。因此，本研究將嘗試透過AI演算法的技術，應用在半導體廠植球機的材料比對，利用AI影像辨識系統結合材料比對系統，在植球添加材料的整個過程中進行全流程的異常行為監測與材料偵測比對，期望能達成杜絕混用材料風險與異常行為。另外利用生產線現有的電腦資源搭配 AI深度學習軟體，以低成本的建置系統取代造價昂貴的機構來進行防呆。所以，本研究將有三個重點，一是分析工廠作業可能發生疏漏流程，錯材料與偵測出異常的關鍵因子，二是找出工廠作業辨識異常與影像比對系統的架構，三是將深度學習網路演算法導入作業辨識與影像進行比對，而本研究將三種辨識系統，分別為手勢辨識系統。材料（錫球瓶）外觀辨識系統。QR

Code 讀取辨識系統進行整合，並以實驗結果顯示手勢來判斷對應MediaPipe、錫球瓶辨識對應Blending與QR Code 讀取來進行管理，並導入Yolo v.4，使其辨識率超過 96% 的成功率。未來期望本研究能對於產業製程，改善使用不當材料，減少工程人員產生品質不良之情事，並對半導體產管理流程有所幫助。關鍵字：影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析