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The Algorithmic Dimension: Five Artists in Conversation

為了解決dimension軟體的問題，作者Franco, Francesca 這樣論述：

Provides a historiography of the field of algorithmic artIncludes interviews with five artists and the role of computer programming and coding in their art practiceDiscusses how the changes in technology have influenced the creation of digital art

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消費者選擇米食伴手禮因素之重視度及滿意度研究

為了解決dimension軟體的問題，作者張嘉倫 這樣論述：

本研究旨在了解消費者選擇米食伴手禮因素之重視度及滿意度研究，採用IPA分析了解顧客選擇米食伴手禮各面向重視度及滿意度之關係。本研究以採便利抽樣，預試問卷總共發出量表100份，回收100份，有效回收率100%。正式施測發放，研究採用網路隨機發放問卷，經由曾經購買米食伴手禮消費者的顧客為受試對象，共發放400份，回收383份，發放回收率為95.75%。研究結果使用SPSS 分析軟體與IPA分析法進行分析。研究結果中消費者選擇米食伴手禮因素之重視度及滿意度研究量表，係由情感價值、社會價值、功能價值、產品價值四個構面所組成。消費者對米食伴手禮重視度及滿意度排序項目有類似的結果，均以情感價值為最重視且

最滿意。各題項在情感價值為產品用心程度、產品有特色。社會價值排序為產品具實用性、產品具獨特性及產品具創新。功能價值為購買便利性、產品價格合理及銷售人員能清楚介紹。而產品價值重視程度為產品安全性、產品品質及產品口味。IPA分析顯示情感價值構面題項中的「產品與當地文化背景結合」、功能價值構面的「搭配促銷活動、能試吃試用體驗」及產品價值「產品經認證」為落點優先改善區。研究所得結果，配合國人飲食及生活形態，增進消費者對食米製品興趣，以新型態米穀粉呈現運用，可提供業界經營米食伴手禮管理及行銷策略方案的參考。

銷售 AI 化!看資料科學家如何思考, 用 Python 打造能賺錢的機器學習模型

為了解決dimension軟體的問題，作者MasanoriAkaishi 這樣論述：

　　【世界發生劇變！銷售 AI 化勢在必行！】 　　AI 議題已經講了好多年，然而絕大多數的企業仍然沿用老路子做生意，亂槍打鳥式的銷售方式也沒甚麼進步。然而時代不同了，既然有 AI 這個好工具為何不用？因為不懂不會所以不知該如何開始？眼睜睜看著 Google、Facebook 靠著 AI 化的銷售技術大賺特賺！ 　　其實，AI 不是大企業才能作，中小企業也可以，但不是全面做，而是挑選適合的做。最容易做到且很快就能換成實績的就是行銷、業務的銷售工作，只要利用自身累積的銷售與客戶等資料就行，讓 AI 自動找出其中隱藏的銷售密碼，並直接運用在工作中驗證，這就是本書的主軸：銷售 AI 化，讓機器

學習來幫忙。 　　【AI 不是打高空，要落實在工作中】 　　許多工程師學了 AI 技術，卻不知道如何讓技術落地！其實開發以銷售為目的的 AI 並不需要高深的技術，只要用機器學習就能辦到。書中範例使用的都是真實企業產生的工作資料，例如要預測潛在客戶時，可讓 AI 從客戶職業、年齡與過去的銷售實績等資料自動學習，找出資料間的關係建出模型並做出預測，我們就可以對商品或客戶擬定策略去執行計畫。也可以依據過去幾年的每日銷量，考慮節假日的影響，利用 Facebook 提供的時間序列套件去預測未來一段時間的銷量等等。 　　重要的商用實作範例包括： 　　●銷售成交預測 　　●銷量或來客數預測 　　●季節週

期性變化預測 　　●推薦商品提案 　　●根據客群制定銷售策略 　　本書由世界 500 大企業 Accenture (埃森哲) 公司的 AI 集團資深總監親自執筆，規劃出開發 AI 專案的標準流程，從選擇適合引入工作中的 AI 開始，一路到訓練資料的取得、資料加工、選擇演算法及建立 AI 模型之後的評估與調整等 9 大步驟。即使沒有開發過 AI 專案經驗的人也不用擔心，只要跟著動手做，就能看到成果。 　　書中的案例會實作監督式學習與非監督式學習中「分類」、「迴歸」、「時間序列」、「關聯分析」、「分群」、「降維」等各種演算法，讓讀者依照問題的類型選擇適用的處理模式。而且每個專案都不馬虎，從頭做

到尾一遍一遍演練 SOP，將流程深深印入腦海，熟悉每個步驟之後才能順利應用到自己的專案。 　　【邁向資料科學家之路】 　　書中提供的所有 Python 程式都是可以運用在實務工作上的原型，每個人都可以利用這些原型建出自己想要的機器學習模型。了解如何從實務觀點建立 AI，藉由本書了解整個專案的開發流程以及 Python 程式的實作方式，也等於邁出成為資料科學家的第一步。 　　許多書籍在教導讀者建出 AI 模型後就結束了，但資料科學家最有價值之處就在於建出預測模型後該如何因應提出的需求做調整，本書也會詳細介紹數種調整模型的方法與策略。 　　【適合的讀者程度】 　　無論是 MIS、程式設計師、

業務或行銷主管、只要具備 Python 程式基礎就可以開始。AI 專案常用的 NumPy、Pandas 與 Matplotlib 等必備 Python 套件，也會在書附講座中一一介紹供讀者練習。開發環境是雲端的 Google Colaboratory，只要能上網就能用，省去在自己電腦安裝軟體的麻煩。 本書特色   　　1. 世界 500 大 Accenture (埃森哲) 公司 AI 集團資深總監親自執筆 　　2. 實用性最高！能實際運用在提高公司的銷售績效。 　　3. 一點都不難！只要具備 Python 語言基礎就能上手。 　　4. 由施威銘研究室監修，在適當的地方補充說明幫助讀者理解。

了解資訊科技創新: 資訊科技正念、壓力與衝突的影響性

為了解決dimension軟體的問題，作者黃凱傑 這樣論述：

本研究以「資訊科技創新」為主題，探討技術工作衝突、壓力，探討技術工作衝突、壓力、資訊科技正念對於創新的影響程度。本研究提出技術工作衝突、壓力對於創新是負面影響，資訊科技正念對創新是正面影響的相關假說。本研究方法是採用問卷調查法。受訪的對象是以組織為單位。問卷的題項，皆由相關文獻產出，經由前測，驗證信度及效度檢定後，再由與専家討論後，產生正式問卷。問卷調查期間為2021年12月1日至2021年12月31日。採線上問卷方式進行，有效樣本共195筆。透過SmartPLS 3.0軟體做為資料分析工具。本研究結果發現「技術工作衝突」對「創新資訊科技使用」、「使用資訊科技創新」具有負面的影響。「壓力」對

「創新資訊科技使用」具有負面影響、「壓力」對「使用資訊科技創新」影響不顯著。「資訊科技正念」對「創新資訊科技使用」、「使用資訊科技創新」具有正面影響。資料分析的結果支持多數研究假說。本研究貢獻為過去探討資訊科技績效時，都以正面因子來進行探討，甚少考慮到負面因素，如壓力與衝突。本研究提出的研究架構，以正面及負面因素同時存在，並以實證證明本研究的推論是獲得支持，未來在實務中，從事資訊科技創新時，可以同時將上述的因素納入考量。關鍵字：創新資訊科技使用、使用資訊科技創新、技術工作衝突、壓力、資訊科技正念