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IELTS 雅思閱讀 情境學習法：漸進理解 10 大情境、 圖表題

為了解決使用者流程圖的問題，作者賴世雄,AndrewBetsis,LawrenceMamas 這樣論述：

　　最專業的10大必考情境、圖表題 + 最全面的海量試題及破題攻略 + 最精準的翻譯解析 　　輕鬆掌握雅思閱讀應考攻略，高效練習提升應考實戰力！ 　　常春藤最強編輯團隊X英國權威英檢出版社Global ELT聯手出擊 本書特色 　　 　　◆    10大熱門情境，重點一網打盡 　　◆    14 大必考題型，攻略練習雙效合一 　　◆    海量練習題，打造作答神實力 　　◆    翻譯解析最齊全，自我提升好便利 　　1.    10大熱門情境，重點一網打盡 　　深度剖析雅思閱讀測驗最常出現的10大情境，漸進式帶領讀者做深度與廣度兼具的訓練，並建立答題觀念。 　　2. 

   14 大必考閱讀題型，攻略練習雙效合一 　　提供各題型作答技巧及練習題，加倍吸收提升實力。 　　3.    海量練習題，打造作答神實力 　　以各情境最常出現的題型設計練習題（含活用圖表題），加以提點應注意事項，引導讀者掌握解題重點。 　　4.    翻譯解析最齊全，自我提升好便利 　　提供全書翻譯、作答重點提示及重要單字片語，理解內容最容易，自修、上課沒問題。 　　本書適用學術組與一般訓練組。 　　Global ELT 簡介 　　Global ELT是英國專門出版針對國際認證ELT（English Language Teaching）測驗的模擬試題及準備用書的權威出版社，產品種類

包括：雅思、托福、多益、劍橋國際英語認證……等。除了考試書籍，Global ELT也出版許多英語學習書籍，如文法、聽說讀寫、字彙、ELT字典、慣用語與動詞片語、英語學習主教材及各類分級讀本等。  

使用者流程圖進入發燒排行的影片

創新供應鏈平台雛型架構發展：以HyperLedger Fabric區塊鏈技術為基礎

為了解決使用者流程圖的問題，作者江奕鳴 這樣論述：

隨著全球供應鏈的變化，跨國供應鏈面臨更多供應鏈管理的問題，例如：產品溯源、供應鏈夥伴溝通效率等等，因此，企業逐漸將眼光放在基於區塊鏈發展的技術應用。其原因在於區塊鏈已跳脫過去在虛擬貨幣或金融領域之框架，開始利用區塊鏈中特性中的去中心化、不可竄改性等特點廣泛的應用在各行各業中，除此之外，區塊鏈在開源平台上也逐漸發展到位，如以太坊、Corda、HyperLeger Fabric皆開始尋求更多實際應用場域，而其中HyperLedger Fabric更是專門打造來應用於供應鏈管理。本研究提出基於HyperLeger Fabric區塊鏈技術的創新供應鏈平台雛型架構發展，並透過過往文獻發展出區塊鏈在供應

鏈的角色定位與業務流程，直觀感受區塊鏈在供應鏈中如何發揮其關鍵定位，例如將交易資訊加密後儲存在區塊鏈帳本中，在未來溯源時，提升資料的可信度。並以學者Kshetri(2018)六大構面「成本」、「效率」、「可靠性」、「風險」、「永續性」、「靈活性」來衡量本研究區塊鏈平台是否符合供應鏈管理績效，以質性研究方式，對供應鏈及區塊鏈專家共十位，進行深度談中的半結構化訪談。結果發現，專家們認為本研究建置之系統或者區塊鏈平台，除成本構面中的建置成本外，其餘構面皆能達成，專家認為，在區塊鏈應用實際大規模商業化前，仍有許多難題需克服，舉凡人力、金錢、時間，皆有其問題須克服，此外，多數專家認為區塊鏈平台結合其他新

興科技亦是未來之趨勢。本研究可作為未來區塊鏈應用於供應鏈的後續研究基礎，發展出更多建置區塊鏈系統方法或者評估其管理績效之構面，在實務上，企業可以藉由本研究中區塊鏈在供應鏈管理構面分析，來評估未來導入區塊鏈的效益。

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決使用者流程圖的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

具認證性與隱私性的行動叫車評分系統

為了解決使用者流程圖的問題，作者凃淳元 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員會審定書致謝 iii中文摘要 ivABSTRACT v第一章 前言 - 1 -1.1 目前的行動叫車 - 1 -1.2 同態加密 - 1 -1.3 與社交網路連結的評價系統 - 2 -1.4 雙線性配對系統 - 2 -1.5 結果概述 - 3 -1.6 論文架構 - 3 -第二章 相關研究 - 4 -2.1 FNP’s polynomial-based protocol - 4 -2.2 AgES’s的可交換的加密協定 - 4 -

2.3 Chiou等人的評價系統 - 5 -2.3.1 Initialization - 5 -2.3.2 Credential Exchange - 5 -2.3.3 Reputation Providing - 6 -2.3.4 Reputation Evaluating - 6 -2.4 Pham等人的叫車系統 - 7 -2.4.1 使用者產生金鑰 - 7 -2.4.2 服務提供者檢查token - 7 -2.4.3 司機更新位置 - 7 -2.4.4 服務提供者統整司機位置

- 8 -2.4.5 使用者選擇司機 - 8 -2.4.6 服務提供者通知司機 - 8 -2.4.7 使用者與司機建立連線 - 8 -2.4.8 接近度檢查 - 9 -2.4.9 司機傳送識別訊息 - 9 -2.4.10 車錢報告 - 9 -2.5 Luo等人的叫車系統 - 10 -2.5.1 前置作業 - 10 -2.5.2 位置更新 - 10 -2.5.3 叫車請求 - 11 -2.5.4 叫車配對 - 11 -第三章 具認證性與隱私性的行動叫車

評分系統 - 14 -3.1 協定需求 - 14 -3.1.1 系統需求 - 14 -3.1.2 攻擊者模型 - 15 -3.1.3 安全需求 - 16 -3.2 具認證性與隱私性的行動叫車評分系統 - 16 -3.2.1 註冊階段 - 17 -3.2.2 交友階段 - 18 -3.2.3 叫車階段 - 18 -3.2.3.1 前置作業 - 18 -3.2.3.2 搜尋司機 - 19 -3.2.3.3 呼叫司機 - 19 -3.2.3.4 上車驗證

- 20 -3.2.3.5 評分與儲存 - 20 -第四章 功能性與安全性分析與比較 - 23 -4.1 功能性分析 - 23 -4.2 安全性分析 - 24 -4.3 運算量分析 - 39 -第五章 實作 - 42 -5.1 伺服器等待使用者連線 - 42 -5.2 伺服器等待接收使用者的資料 - 44 -5.3 使用者傳送叫車資料與接收好友評分訊息 - 44 -5.4 使用者點選欲乘坐的司機並回傳伺服器 - 45 -5.5 伺服器聯絡司機並傳送經加密的位置訊息

- 45 -5.6 伺服器傳送等待時間與司機認證使用者 - 45 -5.7 使用者將評分資料回傳伺服器 - 46 -第六章 結論 - 50 -參考文獻 - 51 -圖目錄圖1.協定代表圖 - 17 -圖2.註冊階段流程圖 - 18 -圖3.交友階段流程圖 - 18 -圖4.叫車階段流程圖 - 22 -圖5.伺服器初始畫面 - 43 -圖6.使用者叫車與顯示評分 - 43 -圖7.使用者選擇司機 - 44 -圖8.司機認證使用者 - 46 -圖9.伺服器流程圖 - 47 -圖10.使用者流程圖

- 48 -圖11.司機流程圖 - 49 -表目錄表1.符號與參數定義 - 13 -表2.功能及安全性比較表 - 38 -表3.通訊傳輸量比較表 - 39 -表4.運算量比較表 - 40 -表5.提出協定運算時間分析(單位：ms) - 41 -表6.提出協定的搜尋司機運算時間分析(單位：s) - 41 -