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我們想要的未來3 企業的SDGs成功術：實踐SDGs，不只能賺錢、還能改變未來世界!

為了解決電腦配備推薦的問題，作者青柳仁士 這樣論述：

從認知、行動到管理，一書搞定！   　　｜變身永續企業7步驟 　　STEP 1 SDGs，先做了再說！ 　　STEP 2 如何選定適合企業專注的議題 　　STEP 3 從降低「企業與社會共同的成本」做起！ 　　STEP 4 創造我與社會的共通價值！ 　　STEP 5 SDGs商機：從社會議題創造新事業 　　STEP 6 讓SDGs扎根為企業精神 　　STEP 7 推動企業的成長循環：人與社會不可或缺的存在價值   　　｜實踐SDGs，不只能賺錢，還能改變世！ 　　本書作者是日本現任國會議員青柳仁士，他從2015年聯合國發布

SDGs以來就開始推動企業的SDGs議題，鑒於SDGs的推行無論是跨國大型企業或身處全球化潮流的中小企業，都是無可避免的挑戰與利基。本書即是累積多年案例經驗，提供企業按部就班發揮集思廣益、調整SDGs體質的具體方案，極具參閱價值。   　　為讓更多國內企業理解SDGs如何實踐，本書同時收錄台灣企業響應SDGs永續目標的實際案例，包括：亞旭電腦、奇異果新能源、信義房屋、廻鄉有機、美科實業、桃機公司、蜻蜓創意等，分享更多企業借鏡。   　　本書將SDGs視為「商場上鴻圖大展的魔法」，原因是「在價格與品質相同」的前提下，顧客必定會選擇利益社會及友善環境的一方」，而這也是企業謀

求生存發展的未來趨勢。   　　特別為有心在經營上落實SDG（聯合國永續發展目標）的企業，提供實用可行的專業方法，網羅SDGs的基礎及知識，從認知、思考方向到日常實踐，按部就班的引導小型企業如何全員集思廣益，參與SDGs的體質改造，同時收錄台灣企業響應SDGs永續目標的實際案例。   　　七大步驟引進SDGs，例如「實際說明該怎麼做才好」，每一步驟為一章節，每一步驟再延伸出三大立即可採取的實際行動，循序而行，自然而然就走在實踐SDGs的正軌上，而不只是理論和理念的闡述。 本書特色   　　★特別針對有心落實SDGs的小型企業，提供實用可行的專業方法

，內容共分為七大步驟，以簡明易懂的解說循序漸進、具體說明如何規劃與著手，必要時可供無限次翻閱，即可按圖索驥，自由運用無虞。   　　★版面編排十分活潑，配合大量圖解說明，減輕閱讀負擔，容易吸引人翻看，輕鬆閱覽，是很理想的入門讀物。   　　★特別收錄台灣企業案例：亞旭電腦、奇異果新能源、信義房屋、廻鄉有機、美科實業、桃機公司、蜻蜓創意等，分享更多企業借鏡。   永續推薦   　　呂理德 桃園市政府環境保護局局長 　　何昕家 臺中科技大學通識教育中心專任副教授 　　李育家 中華民國全國中小企業總會理事長 　　周俊吉 信義房屋創

辦人 　　周聖心 台灣千里步道協會執行長 　　梁永煌 《今周刊》發行人 　　唐　鳳 　　陳瑞賓 環境資訊協會祕書長 　　陳憲政 台灣蠻野心足生態協會理事長 　　黃正忠 KPMG安侯永續董事總經理　

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雲端遊戲應用中電競硬體產品的關鍵成功因素研究

為了解決電腦配備推薦的問題，作者吳文辰 這樣論述：

雲端遊戲為採用遠端伺服器與人工智慧的全新遊戲串流服務，傳統的電競硬體主要強調的是核心運算性能，然而雲端遊戲的運算幾乎都轉移到遠端伺服器上，因此玩家在遊玩雲端遊戲時所需的電競硬體功能，會與遊玩傳統遊戲時有相當大的需求差異。本研究目的為探討雲端遊戲應用中電競硬體產品的關鍵成功因素，其方法採用文獻探討、強弱危機分析、修正式德菲法、專家與玩家問卷、層級分析法與二維品質模式等方法來進行，以提出產品開發上的實務建議。並首先用修正式德菲法從多項關鍵因素準則構面中挑出重點的部分，排除專家認為不重要的準則。再透過專家問卷與層級分析法排列出各準則構面的重要性排序，最後採用玩家問卷和二維品質模式，從不同切入點將各

準則歸納入個別的品質要素類別中。再將雲端電競硬體產品的各種關鍵因素做篩選、排序與分類，從不同的面向來了解各個關鍵因素的在產品開發時的重要度與其對終端玩家的體驗感受。研究結果顯示玩家在雲端遊戲下關鍵成功因素的重要性排序為「售後服務」、「配戴與握持舒適度」、「連線穩定度」、「重量體積」、「口碑推薦」、「延遲時間」、「品牌形象」、「畫面品質」、「電池續航力」、「雲端遊戲平台相容性」。最後，透過玩家問卷調查和二維品質模式將各準則構面歸類，結論顯示一維品質為「連線穩定度」，當然品質為「延遲時間」，魅力品質為「畫面品質」與「售後服務」，無差異品質為「雲端遊戲平台相容性」、「電池續航力、「佩戴與握持舒適度」

、「重量體積」、「品牌形象」、「口碑推薦」。此探討雲端遊戲應用中電競硬體產品的關鍵成功因素，研究結果可對相關產業提供產品開發上建議與參考。

疼痛的隱喻：透視疾病背後的情緒、壓力與痛苦(2022年增修新版)

為了解決電腦配備推薦的問題，作者MichelOdoul 這樣論述：

暢銷70萬冊 長踞法國Amazon排行榜20年 提供疼痛解讀指引的身心覺醒之書 ＊本書內容依2022年最新版原文增修＊ 疼痛並非懲罰，它將喚醒身體與心靈的對話，開展自我修復的可能。 　　＃疼痛曾如何與你對話？你又如何回應？ 　　盯著3C產品一整天，雙眼乾澀到睜不開→依舊熬夜追劇？ 　　突如其來的頭痛，完全奪走你的專注力→選擇一口吞下止痛藥，繼續工作？ 　　開會上台報告前，胃食道逆流總是偷襲你？→仍舊持續三餐不正常，咖啡、甜食不忌口？ 　　明明很健康，卻突然感到身體某一處鑽鑿般的劇痛？→過了就算了，照常度過每一天？ 　　＃強制關掉警訊聲，這樣真的可以嗎？ 　　疼痛不該被消音，更不該被

視為懲罰── 　　它是種源自內在的溝通語言，提醒我們：善待自己，成就生命的成長。 　　別再對身體發出的信號充耳不聞，請學會聽懂它，回應它。 　　學會聽懂疼痛的訊息， 　　才能釋放被囚禁的能量，進而停止疼痛的積累， 　　從此獲得身心的深度平靜與和諧。 　　▍西方科學慣將身體與精神區分開來，視人體為一部「機器」。 　　當機器故障，發出擾人的嗶嗶聲，我們會請技師檢查系統、進行維修；有時甚至得切斷線路，好維持表面的平靜。但我們卻沒聽懂嗶嗶聲的真義：船殼已有裂縫，船艙正在進水。 　　▍各種疼痛都是身心失衡的隱喻與警告。但為何我們聽不見、聽不懂？ 　　一方面是因為，現代人慢慢失去了傾聽夢、直覺、感官

等「自然訊息」的能力；於是，訊息必須越來越強，以至於要到出現疾病、殘缺，乃至死亡，我們才不得不正視。而更關鍵的是，幾乎沒有人教導我們如何妥善解釋與理解這些痛苦，我們猶如收到摩斯密碼的船員，卻毫無工具可解碼。 　　▍本書為渴求聽懂疼痛訊息的人們提供實務引導，開啟對人體的深層理解。 　　本書以東方道家哲學為根基，結合作者長年對人體經絡能量治療的豐富經驗，闡述人的精神與身體之間密不可分的關聯──身體是「馬車」，情緒是「馬匹」，意識是「車夫」，而人心的內在主宰則是「乘客」；倚賴著乘客的意志、車夫的技術、馬匹的動能、馬車的承載，讓每個環節環環相扣，方能走出一個人充滿各種可能與希望的生命之道。 本書特

色 　　✽融合東方道家哲學、西方心理學、經絡能量的知識與經驗，以各種生動比喻，清晰闡釋身體與精神之間的連結脈絡。 　　✽以陰陽、五行、經脈等傳統中國能量體系論，解說人體能量的運行；並搭配案例分享，剖析意識與無意識之間的牽動機制。 　　✽從頭到腳，由上到下，由裡到外，逐一透視人體各系統器官及部位的職掌與功用，並說明不適症狀背後所隱藏的真實訊息。 療癒推薦 　　吳姵瑩     愛心理諮商所所長 　　許瑞云     身心靈系列暢銷書作家、心能量管理中心執行長 　　陳德中     台灣正念工坊執行長 　　楊紹民    楊紹民心靈自然診所院長 　　我總是遇到理智的人，告訴我他們已經放下了，但

我卻看到他們神情裡的複雜與糾結。非語言訊息的焦慮，或者情感性疾患與身體上的病症，在在都顯示他們正承受巨大且難以釋放的悲傷，正渴望被當事人體認到。本書值得忙碌生活的現代人細細省思，去看見身體呈現的疼痛，即使是肩膀痠痛或是發燒的症狀，都是在提醒我們該傾聽自己，唯有我們清楚地把自己愛回來，才能在自己的人生路上感受自由與安在。  ──吳姵瑩　愛心理諮商所所長 　　本書很難得地整合了東西方的哲理、能量學，以及作者本身的諮商經驗，書中分享了許多精彩的案例，如果讀者的身體有特定部位感到不適，或是對自己的某些行為覺得不解，書中有不少可以借鏡參考的反思和案例，值得一讀。──許瑞云　身心靈系列暢銷書作家、心能量

管理中心執行長 　　這是一本值得醫者跟病家（一般人稱為病患）看的好書。也許您對一開始的道家名詞不是很熟悉，也許書中的邏輯推理，對於不曾接觸過相關理論的朋友有點吃力。但是鼓勵您花點時間理解看看，也許會為您的健康帶來新的契機！──楊紹民心靈自然診所院長  楊紹民 法國讀者口碑盛讚 　　「書裡用了另一種視角來看我們身體並開始傾聽它，有趣又好讀的書寫，對於想瞭解壓力和身體是如何產生反應狀況的人來說，是一本非常全面的書。」 　　「我喜歡這本書帶領我們看見簡單的答案，並且瞭解日常不同的病痛為何意。用一種開放的態度觀看我們的身體。」 　　「作者給了我們相當多的案例讓我們去想像、看見、感覺反應在身體

上不同的疼痛。」  

改良ResNet-50的糖尿病視網膜病變檢測

為了解決電腦配備推薦的問題，作者吳堃齊 這樣論述：

近年來人工智慧（artificial intelligence, AI）影像辨識的崛起，識別糖尿病性視網膜病一直是數十年來的主要挑戰，而影像檢查同時也是醫生在診療病症時的重要依據。深度學習(deep learning)的演化使AI影像辨識逐漸成為一種有效的技術，同時能避免不同醫生的標準而產生誤判的結果，可輔助醫生更快的掌握病情，因此，本文透過改善ResNet-50模型與前處理來提升模組校能，使的模型能更精確的判斷出症狀。