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1對1影像式英文對話訓練：第一本與真人面對面語言學習法!用 5 秒回話訓練影片，練出英語即時會話力!(隨書附線上音檔QR碼+互動影片QR碼)

為了解決net西裝的問題，作者丸山大地 這樣論述：

遠距線上課程、線上會議已成全球趨勢！ 面對面與跟老外視訊對話、 用語言交換APP聊天、在IG、FB上用英文交流… 此時正需要表現你的語言溝通能力， 卻發現自己經常性詞窮、英文不太流利？ 新世代學習法！「書本＋聲音＋影片」！ 帶你立即脫離困境，不用花大錢也能練出好英文 綜覽各種回答、用聽的熟悉語速語調， 再搭配本書「１對１與老外面對面的5秒回話訓練影片」 就像跟真人1對1進行英文對話 任何人都可以征服日常會話！ 不用困難詞彙、文法，只要短短幾個字就能溝通！ 　　明明英文學了好幾年，但真的要用到英文時，卻總是卡卡的 　　現代人學英文的年資越來越長了，隨便在路上找個人問問，他可能都會跟你說

，自己已經學了 10 年以上的英文了。這當中還會有一些人檢定分數還不錯。不過，假如真的有外國人來向他問問題，或是他需要去接待某位外國人，他們之間的對話是否能如期流暢，就不見得了，這是為什麼呢？因為在台灣偏重考試的狀況下，有許多人很會「考」英文，但不見得很會「用」英文。事實上，這也是很多英語學習者最苦惱的問題：付出這麼多心血學習，結果真正上場要用時，開口卻總是那句 How are you? Fine, thank you. 之類硬梆梆的「課本英文」、「樣板用語」，讓母語人士一聽就想句點你。這樣的英語學習實在太不符合成本效益了！ 　　光會生澀僵硬的考試用英語，不只和別人距離感重，更有可能造成一堆

誤會 　　許多人覺得「會考試」，跟「會用這個語言來表達」可以畫上等號，結果腦海中記憶的英文大部分都是教科書上的文法句型，或是老外在日常生活中根本不會用的書面用語或艱澀的詞彙，於是在實際要用英文對話時，便顯得格格不入。例如某位外國朋友跟你聊了一陣子，忽然說想加你為FB好友：May I ‘friend’ you on Facebook?，聽完這句話後，你腦海中還認真想說 friend 是名詞，怎麼能當動詞，結果竟馬上用文法規則來糾正這位外國人的英文，根本是讓對方三條線。 　　此外，由於缺乏對日常生活情境的掌握，也不太會應用該情境的語句，話題總是很容易就辭窮或不知道該講什麼，更有可能因會錯意而在

各種情況造成誤會：例如一群人在交誼廳小酌，並跟你說 Let's make a toast，你卻真的拿出吐司做三明治，讓同行的人覺得你老是狀況外又超難聊。 　　新時代語言學習法！書本、聲音與互動影音學習，在家免花大錢也能練出好英文！ 　　關於一個人的英文對話能力，最重要的關鍵在於「對該情境是否熟悉」，以及「對於會話語句的學習與應用」，透過學習各情境的語句，並模擬實際場合的英語對話訓練，會話能力才能真正成為自己的一部分。而這正是本書針對英文會話訓練對症下藥的關鍵所在。 　　本書運用三種途徑來打造讀者的英語力，首先是書本，會把相關情境的對話收錄在同一個單元，所以讀者可以快速瀏覽，並在腦中有一些

印象，之後有與內容相對應的MP3音檔讓讀者實際聽到母語人士怎麼說、怎麼回，進而達到模仿學習的目的。最後，還有「１對１與老外面對面的5秒回話訓練影片」訓練自己真正面對外國人時如何聽、說。 　　特殊錄製的「１對１與老外面對面的5秒回話訓練影片」，讓你真正練出英語力！ 　　為了讓讀者真正熟悉與外國人交談的實際狀況，本書特別聘請合格外師錄製對話訓練影片，影片中，外師還會根據各式的情境說出合適的聲音表情、語調、語速（如悲傷、快樂），甚至根據不同的會話場景更換不同的服飾（如商務場合的西裝、醫院的醫師袍），讓讀者真的有在該場合跟外國人談話的臨場感，另外還有5秒的計時，訓練讀者能夠速問速答。而且，由於是

Youtube影片，所以可以不斷地反覆播放、重複練習，不會像線上跟外師練習一樣，需要暫停、休息而無法不斷的重複訓練。 本書特色 　　★ 按30種常見情境、121個的場合整理，嚴選出2000多句會話短句 　　本書按打招呼、一般對話、搭乘交通工具、飲食、購物、居家等30種情境分類，細分出121個場合，作者並精選了超過2000句生活會話短句，實際取材自各行各業中的英文用語，如醫師、牙醫、美容師、美甲師或其他各類專業人員會說的表達，都收錄在本書之中，讓你遇到各種狀況都能溝通無障礙。 　　★ 收錄大量道地慣用語 　　在本書收錄的2000多句會話短句中，許多是道地的慣用語。像是You got me

there.（你考倒我了）、Excuse me. Nature calls.（抱歉，我想去一下廁所），都是從字面上來看可能會不懂意思，但老外卻相當常用的慣用語。以後當老外問你How’s it going（最近過得怎麼樣？），你除了會回答So-so之外，還會使用Getting by.（勉強混個日子囉）、Nothing much（還好）來回應。 　　★ 一句短句配一用法解說 　　本書中的短句都會提供中文翻譯，並整理出句子的使用場合、相似或相關的表達、文法、補充資訊等詳細內容，讓讀者在學習時加深理解。 　　★ １對１與老外面對面的5秒回話訓練QR影片 　　隨書附上5秒回話訓練影片QR碼，只要隨翻

隨掃，就能觀看影片。透過跟影片中的老外進行情境模擬對話，在5秒之內回應其問句或陳述句，漸漸就能練就用英文回話的技巧。 　　★ 利用本書及隨翻隨掃QR音檔，跟著母語人士反覆練英文 　　全書數位音檔QR碼，隨掃隨聽隨時記，方便省力效果最佳！眼睛看著學，耳朵也要跟著聽，眼耳合一更省力，記憶效果超乎想像！  

net西裝進入發燒排行的影片

從「個人家戶數位機會調查」探究臺灣數位階層變遷研究

為了解決net西裝的問題，作者吳佳蓁 這樣論述：

傳統的社會階層一般由財富、權力和聲望來做劃分，然而數位化時代的來臨，相較社會階層，數位階層能夠更有效的詮釋資訊化社會現象，根據學者定義，數位階層可由個人能否近用資訊通訊技術、是否具有使用資訊通訊技術的欲望、是否具備資訊內容獲取、利用及創造的能力、以及數位化凝聚力等項目進行數位階層相關之研究。本研究期望了解數位階層的概念，以及臺灣近年來數位階層的分布現象，透過既存統計資料針對數位階層進行分析，以了解以下研究問題（一）臺灣在民國94年與民國104年的數位階層分布情形為何？（二）臺灣在民國94年與民國104年的數位階層有何變遷？（三）數位階層與人口變項的有何關係？本研究首先透過文獻探討社會階層及數

位落差之相關理論，研究資料選擇由行政院國家發展委員會所收集之民國94年和民國104年的「個人家戶數位機會調查」統計資料作為分析樣本，透過可用之數位階層構面進行臺灣數位階層分層，並進一步分析數位階層與人口變項的關係。研究結果發現：（一）數位階層的分布，民國94年集中在數位富裕 (42.8%)和數位赤貧(22.9%)；民國104年集中在數位中產(73.7%)；（二）相較於民國94年，民國104年數位階層有重大改變，數位中產大幅增加，數位菁英、數位富裕、數位貧困及數位赤貧比例下降，數位中產的人口變項也有巨大改變，年齡以中壯年人口為主，教育程度由中學轉變為大學和研究，收入也有所提高，其他數位階層

的轉變不明顯；（三）人口變項中年齡、教育程度、收入、職業和數位階層有統計上的顯著相關，尤其在數位赤貧方面，高齡、低教育程度與低收入最為明顯，數位菁英與數位富裕的在人口變項的表現接近；(四)本研究對網路上發表創見者(數位凝聚力)的人口變項進行了解，分析指出發表創見者多集中於高教育程度（大學以上佔63%）、高收入（當年度薪資中位數以上佔59%）及特定職業。本研究發現臺灣數位階層的分布和收入、教育程度，以及特定職業相關，顯示數位階層和傳統社會階層的概念似乎相連通，而數位階層往數位中產集中的現象，是否和我國近年來的社會、經濟和資訊科技發展，以及政府推動之數位落差消彌政策有關，值得持續觀察。

深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決net西裝的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

兩岸包袋消費者生活型態與意象偏好之研究

為了解決net西裝的問題，作者黃文娟 這樣論述：

時尚行業的盛行，迅速提升了人們的審美價值觀念，在選擇購買包袋產品時除了考量產品之功能與樣式外，也希望能透過該產品展現個人的價值與品味，以滿足生理及心理之需求。中國大陸與臺灣皆源於華人文化，而如今在各自經濟環境差異下，兩岸消費者對於包袋的偏好與需要是否存在差異？ 本研究旨在探討中國大陸與臺灣地區不同生活型態之女性包袋消費者，對於包袋造形、色彩、材質意象之偏好及異同；首先，應用生活型態問卷探討兩岸女性包袋消費者之生活型態，並透過集群分析，結果顯示兩地區各有四種生活型態之族群，其中兩兩互為相似族群；四大族群分別為：（1）時尚活躍族、（2）流行理性族、（3）平凡規律族、（4）追求品味族。其次，經由

前期問卷、專家訪談萃選出包袋之造形、色彩、材質三方面之形容詞語彙及研究樣本，運用SD語意差異問卷分析兩岸受測者對於包袋之意象偏好及差異。 研究結果顯示： （1）造形：兩地區的「流行理性族」、「追求品味族」具有相對理性的性格，對於包袋的造形均偏好成熟的意象；而上海「時尚活躍族」、上海「流行理性族」、臺北「追求品味族」偏好個性的包袋造形意象；臺北「時尚活躍族」、兩地區的「平凡規律族」、上海「追求品味族」皆喜好簡潔的包袋造形。 （2）色彩：「時尚活躍族」、「流行理性族」、「追求品味族」較偏好流行、時尚，對於色彩方面較同樣偏好時尚的色彩之包袋；而「平凡規律」屬於較為穩重，對於色彩偏好同樣較為穩重，

選擇較為不醒目的色彩；上海「追求品味」相對喜好較雅緻、有品味、時尚之包袋色彩，不過於浮誇，因此其選擇為時尚的且不醒目的色彩偏好。 （3）材質：在兩地區族群中，除了臺北「平凡規律族」偏好包袋材質為輕盈的、樸素的意象外，其餘族群均偏好柔軟的、光滑的材質意象。臺北「平凡規律族」族群，相較於兩地其它族群更顯得謹慎保守，其對於材質之要求同樣表現為較保守實用的需求，即輕盈、樸素即可。 期望提供給兩岸企業主或是預創業及投資市場的管理者作為行銷管理之參考，亦或是協助設計師針對目標族群發展不同風格之包袋設計，提供開發之參考。