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這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。

逢甲大學 商學博士學位學程 賴文祥所指導 范志旻的 利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析 (2021),提出ai-1 mobile01關鍵因素是什麼,來自於模糊層次分析法、半導體產業品牌、關鍵影響因素。

而第二篇論文長庚科技大學 護理系碩士在職專班 趙莉芬所指導 鄒季蓉的 探討鄉村中高齡慢性病患者資訊科技化健康識能與科技接受度之相關性研究 (2021),提出因為有 資訊科技化健康識能、資訊科技健康照護系統、科技接受模式、鄉村、慢性病的重點而找出了 ai-1 mobile01的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ai-1 mobile01,大家也想知道這些:

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決ai-1 mobile01的問題,作者吳燦銘,ZCT 這樣論述:

  ▲博碩嚴選!Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材!   ▲好評再上市,回饋發行中!     ☑多樣的Power BI商務範例,易懂易學又易上手   ☑融會貫通大數據資料分析利器,提高自身商務職場價值   ☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點   ☑依循step by step的步驟引導,降低學習過程的障礙     Power BI是一套商務數據分析工具,可以結合各種資料來源,收集資料並整理成視覺化的分析報表,並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為:Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表,發佈到Power BI雲端平台,並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。     ▌圖文並茂,難易適中 ▌   完全以入門者的角度來撰寫,把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則,精準表達難易適中的重要功能,適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。     ▌功能導向,實作範例 ▌   內容以功能導向為主軸,利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中,依循step by step的步驟引導,降低許多學習的障礙,還可以透過系統的安排,學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析

為了解決ai-1 mobile01的問題,作者范志旻 這樣論述:

隨著時間的流逝,半導體創新正在發生變化,可以適用於不同的創新業務,半導體業務的發展至關重要,因而開闢了許多新的職位。半導體業務是一個融合了不同創新能力並協調上游,中途和下游提供商的專業能力的行業,並且通常具有較高的進入壁壘 。廠家已投入花費很多精力與成本進入這個行業,期盼永續經營與回饋利害關係人。本研究第一步採用PEST, 五力 & SWOT分析,在美國,日本和臺灣,這些是國際半導體供應商鏈中的關鍵成員。經過最新半導體有關文獻的討論和分析,發現現有廠商已經建立了行業品牌,並獲得了用戶的信任。因此,品牌研究在這個行業是大家一直在探索的領域。考慮到寫作對話和大師談話,本研究使用分析層次結構(A

HP)研究技術對品牌的關鍵指針在半導體品牌的關鍵部件上進行重要性的排序,然後利用模糊層次分析法(FAHP)來分析這些標記之間的聯繫。經調查,有11項顯著結果可供參考,關鍵是要在半導體品牌建設上取得優異的成績,“客戶價值”和“品牌資產”都必須達到一定的水平。本研究發現,半導體品牌策略應以“客戶價值”為核心,解決客戶問題,創造卓越價值,並隨著技術的進步不斷投入新產品的研發,以奠定半導體品牌長期成功的基礎。

深度學習:邁向Meta Learning

為了解決ai-1 mobile01的問題,作者葫蘆娃 這樣論述:

  ► The Quest for Deep Learning & Meta Learning   ► 常常看到、聽到卻不知道如何入手   ► 最徹底、最過癮的深度學習理論基礎大公開   ► 有趣、有用、有深度   ► 讓28個矽谷資深AI大師把最重要的100道面試題說清楚、講明白 本書特色   Hulu是矽谷著名串流影音的平台,在廣告投放效果上甚至超越著名的NetFlix。一群來自於Hulu的AI大師,作者智商總和最高,畢業於史丹佛、北大、北京清華等名校,聯手完成了深度學習史上最重要的100個問題。這些問題是對原來已經了解深度學習的高手們可說是做一個總整理。但

對剛入門的新手來說也是一本有趣、有用、有深度,極具價值的參考書。 專家重磅推薦   本書是諸葛越博士及其團隊再次將電腦科學與具體應用相結合推出的一本工具書。如何在實踐應用中結合深度學習的演算法和模型,本書提供了一些借鑒,相信電腦的從業者和非電腦專業的工程人員都能從中受益匪淺。   吳軍 /《浪潮之巔》、《數學之美》作者   近十年來深度學習引發了人工智慧相關領域的突飛猛進,落地應用層出不窮。本書由多位Hulu演算法研究員編寫,對深度學習核心概念、演算法模型、企業應用等方面都有精要介紹,更難能可貴的是通過類似面試問答的形式展開,有易有難,非常適合有志於加入人工智慧領域的開發人員或相關的從業

人員參考使用。   華先勝 / 阿里巴巴達摩院人工智慧中心主任,IEEE Fellow   本書透過知識點問答為讀者層層揭開深度學習的神秘面紗,其一大亮點是囊括了一系列前沿領域的新進展。如果你想搶在別人前面掌握它們,千萬不要錯過這本書。   李沐 / AWS首席科學家   本書秉承作者寫作的一貫風格:技術上有深度,深入淺出講得透徹;實踐上有溫度,言傳身教講得到位。近些年來深度學習前沿研究及產業應用如火如荼,過江名士多於鯽,但真正能得其一二要領並嫺熟運用於分析和解決實際問題者,其實還非常匱乏,相關人才缺口巨大。這本關於深度學習的書,也因此特別值得你去深度學習。   孫茂松 / 清華大學人工智

慧研究院常務副院長  

探討鄉村中高齡慢性病患者資訊科技化健康識能與科技接受度之相關性研究

為了解決ai-1 mobile01的問題,作者鄒季蓉 這樣論述:

背景:人口快速老化,慢性疾病與身體功能障礙的盛行率急遽上升,就醫及長照需求負擔繼而增加。延緩失能策略多元興起,疾病自我管理為健康促進重要之一環,隨著醫療科技技術與數位周邊的興盛推進,健康資訊科技化運用亦迅速蓬勃發展。然而,年長者及特定族群之資訊科技化健康識能與科技接受度,是發展健康照護數位系統時需考慮的。目的:本研究旨在探討鄉村中高齡慢性病患資訊科技化健康識能及科技接受度之相關性。研究方法:為橫斷式研究設計之描述性相關性研究,採立意取樣進行收案,對象為雲嘉地區45歲以上中高齡者,經醫師診斷為慢性疾病至某區域教學醫院門診就診者。採結構式訪談問卷進行資料蒐集,包含(1)人口學特性結構問卷;(2)

資訊科技健康照護系統接受度問卷;(3)中文版資訊科技化健康識能量表,來探討中高齡慢性病患資訊科技化健康識能與科技接受度(知覺有用性、知覺易用性、使用意圖)的相關因素分析。經研究倫理委員會審核通過後開始收案,收案時間為民國110年3月至6月。資料分析採描述性統計,與變異數分析、皮爾森積差相關與多元迴歸分析進行推論性統計。結果:有效收案樣本數為120人。資料分析發現相較於全國人口,收案的偏鄉長者的教育程度較低;45%未使用資訊科技健康照護系統;資訊科技化健康識能為中低程度,而科技接受度以「知覺有用性」構面得分最高,「知覺易用性」最低。鄉村地區中高齡慢性病患「性別」、「主要照顧者」、「教育程度」、「

生活費」、「視力狀況」、「擁有智慧型產品數」、「智慧型產品連網方式」及「年齡」等變項,分別與資訊科技化健康識能、和科技接受度具顯著相關(p