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以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究

為了解決斜張橋特點的問題，作者李昊餘 這樣論述：

第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實

體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP

方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業

化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。

商業攝影視覺語言研究

為了解決斜張橋特點的問題，作者洪崇毓 這樣論述：

當攝影進入數位時代，影像的取得已經變得輕易，儘管影像的取得容易，但審美的觀念卻沒有跟上。數位影相器材設備取得容易，當然也成就了許多的攝影師們，然而商業攝影的視覺與言是ㄧ們更專業以及要有藝術內涵的修養，只是很多的現況導致無法提升商業攝影的內涵水平，希望藉由本論文的研究，來分享、建立商業攝影視覺語言的文化。在研究商業攝影視覺語言的過程當中，也應用了索緒爾的符號學，來強化商業攝影視覺語言的根基，所有圖像也可以藉由符號學來讓大眾更了解當中的意含。經由各種商業攝影的構圖、採光、配色、角度..等不同形式的過程、演進，也奠定了商業攝影視覺語言的明確性。現代科技突飛猛進，廣告藉由影像推波助瀾，變成不可忽視的

視覺語言。影像已經不再拘泥於傳統的相機的產生，數位科技強大了攝影設備；人手一機隨處可拍，圖像藉由網路媒介，充斥在各式各樣的社群網站、影像載具、印刷文宣。影像的視覺語言如水洩一般無法長駐，如何維持提升商業攝影視覺語言的觀看品質，增進影像視覺語言的了解成為一項重要的議題。在此對於商業攝影的視覺語言類型上有關構圖和光線做出深入的探討，另外在商業攝影視覺語言的意義上也分析出應有的特徵、符號來做適當的訴求，再建構出商業攝影視覺語言的表現形式，期待大眾對於商業攝影的視覺語言有更深入的了解和尊重。