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情境感知與SoLoMo對推薦系統影響-以美食推薦系統為例

為了解決網路攝影機推薦mobile01 2022的問題，作者連德安 這樣論述：

隨著行動裝置的普及，線上商務(O2O)朝向行動商務(M2O)發展，行動服務成為廠商與使用者溝通、交流管道，各式各樣應用程式提供使用者便利生活，其中美食推薦系統應用程式能協助使用者取得符合需求的高品質美食資訊，若能建立使用者對系統的忠誠度，才能在網路平台服務中取得競爭優勢，進而創造更大利潤。為了使應用程式開發者對未來推薦服務能有更清楚的趨勢掌握，提供SoLoMo概念與情境感知功能即成為應用程式開發的重要研究課題。本研究從相關文獻中整理出SoLoMo的重要概念，並且加以區分為三個構面，再整理有關於影響餐廳經營的情境因素，同時歸納至四大類情境定義內，成為判別情境分類評分依據之構面。本研究的研究目的

即在建立SoLoMo概念與情境感知功能之分析表格，利用分析比較法驗證影響最受歡迎與不受歡迎的美食推薦系統之差異性。本研究運用修正式德菲法蒐集資料，透過邀請10位不同領域的專家，每人隨機抽樣發放5種不同美食推薦應用程式評分問卷，探討SoLoMo概念與情境感知對最受歡迎與不受歡迎的美食推薦系統之差異性，並歸納整理未來行動應用程式發展方向。本研究發放與回收50份問卷，根據回收問卷分析結果顯示：(1)相關領域專家評分與APP Store使用者評價結果是不一定一致；(2)整理出需要改善情境因子由大到小排序：天氣情境、溫度情境、季節情境、同伴情境、時間情境、行程情境、距離情境、位置情境、行動應用裝置情境；

(3)SoLoMo構面中影響重要排序為：社群服務、定位服務、行動裝置。根據以上結果未來應用程式發展建議，針對社群服務方向發展，讓使用者「無意識」的互動，透過分享創造更多價值，推薦系統在情境感知中物質情境與時間情境兩項目有較大的進步空間，透過定位取得使用者即時資訊，如：根據溫度和天氣給予推薦，自動化的時間篩選也是被需要的功能，此研究結果提供推薦系統發展者具體意見，並可作為未來此領域發展趨勢之參考。

具有IEET認證過程之ARM7遠距實驗室系統

為了解決網路攝影機推薦mobile01 2022的問題，作者王義勝 這樣論述：

近年來資訊科技不斷的精進並逐漸走向e化的時代，也使得遠距教學的應用對學習者日趨重要。在教育方面，E-learning線上學習系統提供了多元的教學內容以及便利的學習環境因而被廣泛地推廣到各所學校作為輔助教學之用途，且根據許多研究顯示學生對於E-learning多元化的教學方式有較高的學習興趣與評價。本研究將針對各技職體系的學生，開發一種簡單易懂的遠距嵌入式系統實驗環境。它是一套有助於微算機課程的教學系統，且可透過此教學平台做為學習上的入門工具。此外，在利用此平台的學習過程中，也能夠讓學生更瞭解程式的整體架構及實驗原理和操作流程。不但可使學生能建立嵌入式系統程式設計的基礎，並且在程式語言的學習與

應用上也能夠得到相當大的助益。本系統採用Moodle當做ARM7教學平台，並且整合OpenOCD、Labview、Anyterm以及Shell Script等軟體和語法，來完成遠端除錯、編譯、燒錄以及量測數值之功能，老師端的部分則可以透過VNC、ImageMagick等軟體觀看學生操作畫面。另外，此平台也建立了工程認證之功能，配合行事曆提醒功能來協助教師利用此功能在線上填寫認證相關資料與表格，讓學生可以更進一步了解課程學習的目標與能力。如此一來，可讓此教學平台更具遠距實驗室的方便性及功能的完整性，以達到教學活動更加完善的目的。