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行動行銷的12堂關鍵必修課：社群‧APP‧LINE‧大數據‧抖音‧元宇宙‧Mobile SEO‧GA到GA4

為了解決上管包mobile01的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

　　數位時代的高效行動行銷力，創造數位消費的新商機 　　打動人心的營銷新策略，將行銷力最大化的實戰祕笈 　　電商發展的新趨勢，行動行銷躍升為數位行銷新課題 　　重點行銷Tips、章末練習回顧，強化學習與深入思考   　　行動商務是電商發展最新趨勢，行動商務最簡單的定義，就是行動通訊結合電子商務的一種資訊化商業服務。   　　您要如何利用行動行銷拓展新市場？如何利用行動裝置的行銷策略來賺錢？有哪些資源配套能分析運用？又需要學習哪些行動行銷的技能？   　　本書適用於對行動行銷感興趣的讀者，不管是行銷人員、開店老闆、社群管理員、網站設計和產品企劃人員、App開發者以及相關網際網路從業人員，書中

包含了最詳盡行動行銷的觀念解析，完整且詳實介紹行動行銷相關議題、重要觀念及最新行動行銷工具。精彩篇幅包括：   　　*新眼球經濟的行動行銷黃金入門課 　　*App抓住的行動商機與滾滾錢潮 　　*讓營收翻倍的行動創新科技與應用 　　*觸及率翻倍的行動社群行銷關鍵心法 　　*成長駭客必修的熱門行銷宮心計 　　*地表最強的全通路銷售法則 　　*邁向成功店家捷徑的LINE超級賺錢術 　　*指尖下的大數據淘金術與智慧行銷 　　*買氣紅不讓的行動影音與抖音行銷攻略 　　*打造美好行動體驗的響應式網頁設計(RWD) 　　*集客瘋潮的Mobile SEO與語音搜尋贏家密笈 　　*網路大神的數據分析神器-GA到

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行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決上管包mobile01的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車

為了解決上管包mobile01的問題，作者林顯易,陳雙龍 這樣論述：

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車 　　波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。 　　‧本書提出以 MATLAB®　圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻 　　‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器 　　‧

本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。 　　‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。 　　本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 Turtl

eBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。  

探討鄉村中高齡慢性病患者資訊科技化健康識能與科技接受度之相關性研究

為了解決上管包mobile01的問題，作者鄒季蓉 這樣論述：

背景：人口快速老化，慢性疾病與身體功能障礙的盛行率急遽上升，就醫及長照需求負擔繼而增加。延緩失能策略多元興起，疾病自我管理為健康促進重要之一環，隨著醫療科技技術與數位周邊的興盛推進，健康資訊科技化運用亦迅速蓬勃發展。然而，年長者及特定族群之資訊科技化健康識能與科技接受度，是發展健康照護數位系統時需考慮的。目的：本研究旨在探討鄉村中高齡慢性病患資訊科技化健康識能及科技接受度之相關性。研究方法：為橫斷式研究設計之描述性相關性研究，採立意取樣進行收案，對象為雲嘉地區45歲以上中高齡者，經醫師診斷為慢性疾病至某區域教學醫院門診就診者。採結構式訪談問卷進行資料蒐集，包含（1）人口學特性結構問卷；（2）

資訊科技健康照護系統接受度問卷；（3）中文版資訊科技化健康識能量表，來探討中高齡慢性病患資訊科技化健康識能與科技接受度（知覺有用性、知覺易用性、使用意圖）的相關因素分析。經研究倫理委員會審核通過後開始收案，收案時間為民國110年3月至6月。資料分析採描述性統計，與變異數分析、皮爾森積差相關與多元迴歸分析進行推論性統計。結果：有效收案樣本數為120人。資料分析發現相較於全國人口，收案的偏鄉長者的教育程度較低；45%未使用資訊科技健康照護系統；資訊科技化健康識能為中低程度，而科技接受度以「知覺有用性」構面得分最高，「知覺易用性」最低。鄉村地區中高齡慢性病患「性別」、「主要照顧者」、「教育程度」、「

生活費」、「視力狀況」、「擁有智慧型產品數」、「智慧型產品連網方式」及「年齡」等變項，分別與資訊科技化健康識能、和科技接受度具顯著相關（p