smart通病的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

開口問，全世界都會幫你：人生、職場必修的求助溝通學

為了解決smart通病的問題，作者韋恩‧貝克 這樣論述：

Google、IBM、通用汽車…都推崇的人際互惠原則 美國企業教練、心理諮商師，都在用的溝通技巧 ──讓你的提問更具體、更好懂，解決問題更有效率──   　　工作繁重，不好意思開口求救；疑難雜症，不知誰能幫忙解決 　　人生、職場總有麻煩，你總是難以啟齒、尋求援助嗎？ 　　研究顯示職場上高達九成的「疑難排解」，發生在當事人開口求助之後   　　可是，為什麼我們不敢開口求助呢？其實，你不用那麼害怕……   　　低估他人幫忙的意願：事實上，眾人互助的情形很普遍。 　　調查顯示，在一千多件日常請求中，有近九成會得到好結果。   　　過度堅持靠自己：人畢竟不是萬能，凡事過度堅持靠自己一定會遇到

挫折，適度依賴反而能建立更緊密的關係，更有助解決問題。 　　不知怎麼求助：措辭欠妥的請求會讓你看起來能力不足，更不可能得到理想的回應。其實我們只要學會「把問題問好」，讓人聽得懂就好了。   　　教你突破８大心理障礙、學會５項有效提問技巧 　　集所有人脈為你助攻，所有問題都難不倒！   　　本書透過心理學研究、街頭實驗，為你剖析人的心態，逐一打破我們的８大通病，幫助我們重建正確的心態。作者更就自身商管背景、擔任各大企業商業顧問的經歷，為我們闡明「提問的好處」，以及「正確提問」的SMART５大準則：   　　Specific（具體）：具體的請求才能得到更多幫助，因為這樣問題才能問到最核心，有效解

決問題。 　　Meaningful（有意義）：當他人知道你為什麼提出這項請求，就會更有動力回應，因為他們能「同理」你的感受。 　　Action-oriented（行動導向）：我們的問題一定要能觸發他人展開行動，才能「開始」解決問題。 　　Realistic（務實）：請求可大可小，但它必須是務實的，必須在策略上合理，讓人有「可行性」。 　　Time-bound（有時限）：每一項請求都應該有時限。其這樣幫忙的人才能評估自己有無能力在期限前把問題解決。否則人們常常事不關己，聽過就忘了。   　　懂得求助，才會有意想不到的結果 　　我們遇到的難題，別人一定有答案。 　　不問，怎麼知道？   本書特色

  　　1.正確心態，勇敢求助： 　　害羞、不好意思、怕給人添麻煩，這些都不是問題。本書助你建立「心理安全感」，心態對了，開口提問就不是難事。從生活小事到處理棘手的工作，求助的心態一體適用。   　　2.理解需求，大膽開口： 　　開口求助憑「膽識」，也要知道「怎麼問」。讓人理解具體的需求，別人才知道怎麼幫你。本書教你運用SMART原則（S具體、M有意義、 A行動導向、 R務實、T時效性 ），讓你的提問更具體、更好懂，解決問題更有效率。   　　3.開口求助不能「光說不練」： 　　本書分享美國企業教練、心理諮商師的溝通技巧，更在「遠距工作」成為主流的當下，教你有效應用數位通訊軟體，無論線上、線下

，都能溝通無礙。   　　4.例證鮮明，百大企業都在用： 　　本書列舉的企業應用實例鮮明、生活化，求助技巧簡單、好理解，更是Google、IBM、IDEO、PwC、Zingermans、西南航空、通用汽車等美國大企業一致推崇的人際互惠原則。   專業推薦   　　王介安，GAS口語魅力培訓®創辦人 　　本書看似是說話與提問的書，但卻是走進心靈的，書中的文字彷彿在探索你和這個世界的關係。更教會我們突破心理障礙、怎麼問問題，用在工作中奏效，用在情感中、生活中，一樣很有幫助。一旦你接受了世界，你會為世界付出，世界也會來幫你。   　　胡展誥，諮商心理師 　　如果你已經厭倦了什麼事情都自己悶著找答案、

想要突破困境卻又找不到方向，並且對於提問充滿恐懼，誠摯地邀請你閱讀這一本份量精緻、但含金量極高的好書，相信能夠讓你對於提問愈來愈有自信。   　　張瀞仁，美國非營利組織Give2Asia亞太經理 　　這本書給我非常大的啟發，一是突破自己怕麻煩別人的心防、二是提供不同觀點和做法，讓我不僅相信開口有助世界運轉，而且還有點躍躍欲試想嘗試以前沒想過的方法。  

2030轉職地圖：成為未來10年不被淘汰的國際人才

為了解決smart通病的問題，作者SandySu（蘇盈如） 這樣論述：

【第1本為臺灣工作者量身打造的轉職專書‼】 　　職場上的你是否── 　　✓低薪瞎忙　✓找不到天職　✓老是換工作　✓面臨中年危機　✓想到海外發展 　　10大關鍵技能＋8大軟性技能＋32則真人職涯路徑， 　　國際獵頭教你跳脫框架，漂亮轉職！ 　　人人都在問：「未來工作在哪裡？」你是不是也經常自我懷疑：「再不換工作我就沒機會了！」即使心有疑慮，仍舊舉棋不定，深不知自己早已列為職場上即將被淘汰的高危險群…… 　　【獵頭觀點1：搭上國際趨勢，才能卡到好位置】 　　￭「我是不是該轉職了？」──掌握去留的時機，保持隨時可加入新東家的狀態 　　①關注業界競爭對手的人事動向。 　　②設定停損點，檢視

自己的成長與資方的承諾。 　　③每二年將個人履歷放到就職市場上測試水溫。 　　￭「我的下一步該怎麼走？」──善用領英的轉職計畫 　　①經常更新個人檔案。 　　②主動向獵頭、業界人士建立關係，拓展「＃專業人脈網」。 　　③研究並仿效業界好手們的轉職路徑。 　　￭「這家公司好嗎？適合我嗎？」──正確判斷公司，避免匆促簽下賣身契約 　　①投履歷前，研讀「公司內部組織圖」。 　　②面試中主動出擊：「請問貴公司有『接班人計畫』嗎？」 　　③想快速升遷，瞄準正在積極擴點的公司。 　　￭「有面試攻略寶典嗎？」──丟掉攻略，設計出色的個人履歷與面試作答 　　①調查企業主是二代接班還是傳統世代。 　　②運

用「職業性向測驗」，置入個人履歷與面試作答。 　　③主動蒐集業界競爭對手的消息，向面試官分享。   　　【獵頭觀點2：未來不被取代的8大「軟性技能」】 　　❶持續學習（Continuous Learning） 　　❷創造力（Creativity） 　　❸自發性（Initiative） 　　❹領導力（Leadership） 　　❺批判思考（Critical Thinking） 　　❻問題解決能力（Problem Solving） 　　➐人脈網（Networking） 　　➑狼性（Aggressive）   　　【獵頭觀點3：32則真人真事轉職案例與分析】 　　￭人資➜公關：在第一份工作中讓自己被

看到。 　　￭人資➜金融：跨出十年的舒適圈，成功轉換跑道。 　　￭筆譯➜建築師：走出親情綑綁，利用現有資源達成內部升遷。 　　￭生科➜金融：三十歲的背水一戰，讓每段轉職歧路都沒有白走。 　　￭主播➜AI：展現可塑性，沒有理科背景也能跨進AI領域。 　　￭非洲➜日本：串聯跨國「＃人脈網」，三十歲以前被日企挖角。 　　￭日本➜新加坡：在對外國人與女性不友善的日本職場中，找出突破口。 　　￭英國➜瑞典：從被二百多家公司拒絕，到晉身為國際面試官。   本書特色 　　1. 「Worklife in Japan」「商周」「換日線」等各大媒體瘋狂連載的「國際獵頭筆記」。 　　2. 海外職涯專家【Sand

y Su】十多年來的國際招募經歷： 　　①【與市場接軌】分析就職市場趨勢，公開企業端與老闆們的思維。 　　②【方向規畫與能力提升】從現有資源中找出競爭優勢，提高自我曝光度。 　　③【實戰分析】透過八大軟性技能與三十二則真人真事轉職故事，設計自己的職涯階梯。 專文推薦（依姓名筆畫順序） 　　徐智明│前印尼金光紙業集團人資長 　　黃至堯│兩岸人資專家 各界讚譽（依姓名筆畫順序） 　　Grace Li│BetweenGos職場才女共同創辦人 　　Lynda Tao│英國查爾頓法律諮詢有限公司總監 　　Mark│Worklife in Japan共同創辦人 　　Tiffany Chou│CAR

EhER創辦人及Creative Director 　　Victor Chen│Worklife in Japan共同創辦人 　　林昶聿│Meet.Jobs跨境求職網站創辦人及CEO 　　林柏青│海亨國際物流總經理 　　洪駿之（Jackson）│Yourator數位人才媒合平台共同創辦人 　　殷駿業│JOBUS職場小旅行創辦人 　　許維真（梅塔／Meta）│《自媒體百萬獲利法則》作者 　　黃麟雅│盛和雅股份有限公司董事長 　　福澤喬│日本財經文化觀察家 　　蔣宗芸│瑞星管理顧問股份有限公司業務發展總監 　　盧世安│人資小週末專業社群創辦人 　　戴珍│山東順風肥牛餐飲管理有限公司總經理 　　戴偉

哲│士子如林（士林卡）執行長 　　讀者太太Mrs Reader│英國職場部落客暨《換日線》専欄作家  

一個增強版之跨域行人重辨識架構

為了解決smart通病的問題，作者蔡詠祺 這樣論述：

行人重辨識為近年來的重要議題，其可以用來快速查找出感興趣的行人，因此在公共安全上以及智慧檢索等應用可以看到該研究的蹤影。行人重辨識建立在跨相機的情境下，去匹配出同樣行人身分的影像。然而一個資料集中，不同相機之間的影像會因為成像的變化性以及內容的不一致性導致傳統方法萃取的特徵不夠全面。因此許多研究利用深度學習抓取出相機不變性的行人特徵，並且達到不錯的表現。但是考慮到實際應用場景，將一個預訓練過的行人重辨識模型測試在另外一個行人資料集時，卻發現模型的表現大幅降低，這並不符合期待。而這個問題來自於資料隔閡，近年來跨域的行人重辨識研究針對該議題改進，並透過非監督式學習來去除人工標記資料所需要付出的心

力以進一步接近實際應用。然而非監督式學習的通病在於未知領域的探索會影響模型在訓練過程中的正確性，因此這篇論文透過增強模型架構、設計更全面的優化方式、改善特徵分布的正確性，讓萃取完的特徵能更具有代表性。為了評估方法的有效性，進一步將本論文提出的方法和近期最好的研究做了比較。當使用DukeMTMC-reID為源域、Market1501為目標域時，本論文的方法在mAP上超越該研究3.7%。當使用Market1501為源域、DukeMTMC-reID為目標域時，本論文的方法在mAP上超越該研究1.5%。