自動結帳的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

為了解決自動結帳的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：

――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――   最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦   Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題   AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！   ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的

創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！   █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！   深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。   書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。   ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運

用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術   26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南

。   █ 深度學習實踐案例全收錄   01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10  從日常對話到跨國

商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20  自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重

人力不足問題 21  以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22  運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23  全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24  用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25  從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26  超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證

自動結帳進入發燒排行的影片

以空間型態構成探討不同類型生鮮市場之消費體驗

為了解決自動結帳的問題，作者洪羽萱 這樣論述：

市場是城市生活的縮影，是生活的日常，各種不同多樣化的商業空間豐富都市的組成、滿足人們的選擇，傳統市場被視為都市文化之窗，存在有其必要性，但卻逐漸沒落中、現代化的生鮮超級市場為單一經營並且經過規劃，隨著生活習慣與經濟結構的變化，逐漸成為人們日常採購的主要空間。傳統市場與超市就像在天秤的兩端，許多研究就消費行為以及商業模式討論這兩者，但以空間構成做為比較的研究尚屬少見。本研究旨在探討在不斷超級化的市場空間構成中，傳統市場與超級市場所有的消費經驗差異以及其關聯性，本研究以三個不同的生鮮市場空間案例，頂好超市、大龍市場與上引水產透過觀察來繪製出平面圖與分析接著並以空間型態構成理論進行量化分析，並以消

費體驗來討論。從空間關係中可以發現生鮮市場有共通點，是具有環形動線組織與分配性之空間，雖為不同的生鮮市場類型，但共同方向都為以超市為目標，只是努力的方向不同。頂好為發展較早的連鎖企業，貨架統一且可應各種季節需求變化更動，整體上更有效率地利用使用。改建後大龍市場雖在設備環境上向超市看齊，卻因為與傳統市場互相違背的原則而失去了傳統市場透過閒逛與店家產生互動之特色。觀光的意義為身歷其境，上引水產在從五感開始出發讓購物也成一種體驗的過程。面對消費型態與科技的結合，生鮮市場空間從生活必須場所，變成一種選擇性空間，除了形式上空間的規劃與設計，往往其中也造成消費行為的變化。後續研究將增加更多室內空間特色之研

究以及以消費者的角度探討空間舒適度。

帶人的問題，Amazon都怎麼解決？：亞馬遜的管理學，就算資質普通也被你變成幹練。 下指令、建標準，課本沒教的管理實務。

為了解決自動結帳的問題，作者佐藤將之 這樣論述：

　　2018年，亞馬遜成為繼蘋果之後，第二家市值破兆美元的企業。 　　2019年全球品牌價值500強中，亞馬遜更高居榜首！ 　　亞馬遜為什麼每年能以30%以上高度成長？因為： 　　◎開會時一定留一個位子給「虛擬顧客」：顧客願意為你要做的事情買單嗎？ 　　◎面對可有可無的工作，人人都可以喊「停」，就算你不是主管。 　　◎你是亞馬遜認可的人才嗎？就看你怎麼回答：「你如何度過自己的人生？」 　　佐藤將之在亞馬遜工作了15年，一直在創辦人貝佐斯身邊學習。 　　他發現，這家企業之所以能維持高速成長，除了創辦人的能力及魅力之外， 　　還擁有獨特的帶人方式──也就是管理方法與溝通技巧。 　　◎「帶人

」的問題，亞馬遜主管都怎麼處理？ 　　‧「只要有人請假，相關業務就停擺？」 　　主管得先把綁在某人身上的工作與當事人分開， 　　再利用工作說明書──明文界定工作的責任範圍，然後重新分配工作。 　　‧部屬沒成長？怎麼教都教不會？ 　　你得明確告訴部屬：「一件事要做到什麼地步，才算完成」、 　　「想晉升某職位，需要怎樣的能力」、 　　「到某個時間點，你要做到何種程度」， 　　主管要讓部屬成長進步的每個階段，都以「看得見」的標準呈現。 　　◎工作遇上瓶頸，亞馬遜人怎麼克服？這家公司之所以強大的祕密是？ 　　‧「做這件工作的意義是什麼呢？」如果部屬經常這樣問你……。 　　問題出在主管沒有設定具

體的數字目標。 　　但，目標要怎麼定？ 　　不管哪個部門，KPI（關鍵績效指標）只限兩、三個，太多KPI等於沒有KPI。 　　‧主管最重要的工作：頻繁的確認進度！ 　　別再跟部屬說：「你要負責完成」、「有點趕，要盡力做完」。 　　而是設定一個讓他覺得只要稍微努力就可達到的目標。然後，你只要確認進度。 　　你知道主管應該多久確認一次進度嗎？ 　　◎部門衝突、內部瀰漫無力感、離職率高，亞馬遜人這樣找回幹勁！ 　　‧「這賣得出去嗎」，公司裡總是有人打擊新想法……。 　　想要挑戰極限，你得用兩點說服人：蒐集客觀數據、事先決定好撤退底線！ 　　「如果到幾年幾月幾日為止，我們還辦不到就放棄」就不容易

出現反彈聲浪。 　　‧員工績效評估不該出現的字：「很積極！」 　　亞馬遜不只用數字（定量）考核員工，還進行「定性考核」，就是領導力與品格， 　　以免發生員工彼此間為達目標不擇手段的內鬥或互相攻訐。 　　亞馬遜為什麼可以成長得這麼快？有什麼特別訣竅？ 　　除了貝佐斯當年手繪的一張餐巾紙之外， 　　就是8個字：按部就班、貫徹執行。 各界推薦 　　《經理人月刊》總編輯／齊立文 　　葳逸整合行銷總經理／艾薇蕭   作者簡介 佐藤將之 　　Ever- Growing Partners代表董事。事業成長支援顧問。曾任職SEGA Enterprises，在2000年7月進入日本亞馬遜，成為創

始成員之一。歷經供應鏈管理和書籍採購部門後，於2005年以協理的身分進入營運部門，為全日本最大的物流網路發展帶來貢獻，後於2016年離開亞馬遜。 　　目前除了以壽司師傅的身分推廣日本飲食文化外，同時活用在成長型企業15年的工作經驗，擔任經營顧問，協助企業成長。著有《Amazon的人為什麼這麼厲害？》（大是文化出版）等書。 　　部落格：ever-growing.biz 譯者簡介 林信帆 　　輔仁大學跨文化研究所翻譯學碩士班中日組修業完畢，為專職專業的自由譯者。譯有《破解四季報，年年找到漲10倍飆股》、《手把手！勝率之王教你買股票》、《Amazon的人為什麼這麼厲害？》（皆為大是文化出版

）等書。   推薦序 管理最重要的，永遠是如何對待人 序言 令人頭大的管理問題，亞馬遜都這麼解決     第1章 「帶人」的問題，亞馬遜主管都怎麼處理？ ──找不到人才、部屬沒成長、工作改革越改越糟、這件工作居然全公司只有一個人知道怎麼處理…… ．工作說明書──明文界定工作的責任範圍 1只要有人請假，相關業務就停擺？ 2任何職位的人都可以質疑：「真有必要做這件事嗎？」 3部屬沒成長？人才不是培育出來的 4天天徵才，還是找不到好人才？     專欄一 你是亞馬遜認可的人才嗎？你得會回答：「你如何度過自己的人生？」 第2章 工作遇上瓶頸，亞馬遜人怎麼克服？ ──工作漫無目的、主管一直挑我

毛病、缺乏靈感與創意…… ．用數字設定目標，創意藏在數字裡 1 「做這件工作有意義嗎？」如果部屬經常這樣問你 2事情永遠做不完，有數字目標，才可能準時下班 3大家都在談PDCA，只有亞馬遜落實執行 4與其罵部屬：「為什麼做不到？」主管更該自忖有沒有給出數字目標 5創意不是不加限制的想法，得跟數字掛勾 6主管最重要的工作：頻繁的確認進度 專欄二 亞馬遜人如何設定目標？ 第3章 這家公司所以強大的祕密──貝佐斯手繪的一張餐巾紙 ──開會沒意義、主管彼此的方針不同、公司沒有理念和願景、壓榨供應商…… ．把公司願景畫出來、寫下來、說出來 1有三種會不開，要開會得符合三條件 2主管是為了幫助部屬「

勉強才成功」而存在 3你工作的部門，有自己的專屬信條嗎？ 4不需要為了自己的成功，而掠奪對方 專欄三 一頁報告、六頁報告與沒有異議的會議 第4章 教育訓練這樣做，你帶的人能和亞馬遜人一樣厲害 ──不會教新人、教訓訓練效果很差、同事也不想參加…… ．教育訓練要學到什麼？如何落實到實務上？ 1教的人不會教，學的人學不會，怎麼辦？ 2教育訓練有沒有效果？關鍵在有無檢測方法 3不能產生行為改變的教育與訓練，寧可不辦 專欄四 一年一次的亞馬遜外地集訓 第5章 部門衝突、內部瀰漫無力感，亞馬遜這樣找回幹勁 ──想法總是被打回票、部門協調累死人、公司產品只會模仿…… ．工作的目的──為了顧客 1「反

正……」、「不可能啦……」，當公司內充斥著這些聲音     2「這賣得出去嗎？」公司裡總是有人打擊新想法     3只想著自己（部門）要什麼，卻忘了顧客要什麼 4製造產品不是模仿大賽，先想顧客要什麼 專欄五 亞馬遜的聖誕節客服，以顧客要什麼為思考前提 第6章 考績怎麼評估，結果人人服，員工留得住？ ──員工認為考核不公平、離職率高、擺爛老員工與辦公室怪咖…… ．不以成敗論績效，而是定期檢核理想與現實的落差 1績效評估不該出現的字：很積極 2「你辛苦了，謝謝」是對員工最大的激勵 3挖掘老員工的存在價值 4遇到怪咖同事怎麼辦？與其閃躲，不如面對 專欄六 亞馬遜績效評估制度的特色 第7章 追求

永續經營，該冒什麼風險？ ──同事都害怕失敗、特休假有名無實、資深員工與老員工溝通不良…… ．如果維持現在的狀態，公司能夠繼續經營下去嗎？ 1怕失敗、不敢嘗試？從承擔小風險開始     2調和工作與家庭生活，而非平衡 3搞不懂年輕人在想什麼？搞懂了又如何？ 專欄七 亞馬遜能一邊高速成長、一邊調整 第8章 光有善意沒用，亞馬遜這樣打造優質職場 ──決策曠日費時、無謂的人工作業浪費時間…… ．光靠善意無法持續工作，要建立機制 1需要蓋的章不超過五個，兩個披薩就要搞定     2貴公司以人工完成的工作，顧客願意買單嗎？ 專欄八 亞馬遜的事後檢討機制 第九章 青年愛斜槓，員工漸高齡，亞馬遜這樣

因應變化 ──不想學習新事物、員工想同時照顧家人和育嬰、想兼副業…… ．只要能達到工作目標，制度可以靈活變通 1學習，工作，再學習，換跑道 2明確數字目標，彈性上班方式 3不同領域的副業經驗，能加強本業的工作品質 後記 亞馬遜最大的強項？按部就班、貫徹執行而已 參考資料附錄 序 令人頭大的管理問題，亞馬遜都這麼解決 　　這些年來，西雅圖出現驚人的變化。 　　2018年12月，我造訪了亞馬遜總部所在地，位於美國西岸的西雅圖。前一次拜訪是在2015年，我還任職於亞馬遜的時候。當時亞馬遜在剛開始重新開發的南聯合湖（South Lake Union）地區建了幾棟大樓。當時應該沒有多少人知道

，這個既沒有看板、也沒有大門或圍牆的區域，就是亞馬遜的總部所在地。 　　然而，在2018年，亞馬遜搬遷到更寬廣的園區，正式進駐新總部大樓。我的舊友、某位亞馬遜高級副總裁告訴我：「與亞馬遜相關的大樓，在這附近就有35棟！」西雅圖曾由波音飛機、微軟帶動經濟發展，也是星巴克咖啡誕生的城市。而今西雅圖已經形成以亞馬遜為中心的經濟圈，其影響力之大，連同上下班尖峰時間的衝擊，被稱為「亞馬遜效應」。 　　西雅圖街道急遽的變化速度，與亞馬遜的成長速度呈現同比例增長。過去幾年來，亞馬遜以每年30％的速度成長，這也代表亞馬遜每隔2年，企業規模就會增加一倍。周邊環境自然會出現相對應於這種成長速度的各種改變。因此

理所當然的，時隔3年後造訪西雅圖，在我眼中已經呈現完全不同的樣貌。 　　永遠要尋找最適當的答案 　　為何這本書，一開始要先談亞馬遜的成長速度？ 　　這是因為高速成長的企業，若不能從本質上解決問題，經營就會出現困境。解決問題的思維與行動，對亞馬遜而言是不可或缺的要素。 　　亞馬遜將「反向思考」（Thinking Backward）深植於企業文化中，總是從「最終目標是什麼？為了達成這個目標，現在必須做什麼？」的角度來面對問題。蓋房子時，如果地基沒有建好，就在上面不斷施工，這些建築物總有一天會倒塌。同樣的，如果不從根本解決問題，只是不斷見招拆招，這樣的成長遲早會在某個瞬間陷入困境。 　　作為

日本亞馬遜創始的第十七位成員，投入創建工作之後，我在這家企業度過了15個年頭（按：詳見《Amazon的人為什麼這麼厲害？》一書〔大是文化出版〕）。離開亞馬遜後，我更重新認知到它的厲害之處，那就是「亞馬遜貫徹始終」。 　　亞馬遜的執行長傑夫・貝佐斯（Jeff Bezos）思考事物規模的時間軸，遠比你我所能想像得更長遠。而對其態度深有同感並聚集的亞馬遜員工，便經常要尋找「最適當的答案」。 　　當然，這不是指亞馬遜的做法是唯一的正確答案。但在這個面臨超級少子高齡化、人工智慧崛起、東京奧運後經濟下滑等劇烈變化的時代，企業經營也面臨各式各樣的問題。對於目前苦於這些問題的主管，亞馬遜解決問題的方法，是

否可以帶給他們一些線索？這便是驅使我撰寫本書的強烈動機。 　　亞馬遜的強項──解決一個問題，賣出很多答案 　　2018年底在西雅圖，我親身體驗了幾項亞馬遜推出的新服務。亞馬遜與大型地產開發商一起合作，推出亞馬遜體驗中心（Amazon Experience Center），這是一棟有兩層樓，4個房間的智慧家居建築，其特徵是透過可用語音簡單操控的智慧型喇叭「Amazon Echo」為中心的設計。只要對喇叭說「我想看電影」、「去打掃」、「拉開窗簾」、「關掉電燈」等指令即可，可說是近未來的住宅。藉由這項服務，也可望能夠解決高齡化與獨居所帶來的社會問題。 　　不同於迄今為止、由握有科技的人來製造物

品或提供服務，亞馬遜以解決問題為目標，由具有願景並試圖實現該願景的人，與握有各種科技的人共同合作，創造出各種物品與服務，這就是我們的時代。 　　除此之外，我也造訪了無收銀機的人工智慧便利商店「Amazon Go」創始店。只要事先下載並安裝手機應用程式，在入口處感應手機，然後把所購買的商品放入購物袋、從商店出口離開的瞬間，系統便會自動結帳。商店裡透過大量裝設在天花板的鏡頭，檢測顧客的袋子裡放了什麼東西，總共有幾個。換句話說，因為有最先進的影像辨識技術，才得以實現全球第一家無收銀機的人工智慧便利商店。 　　然而高度影像辨識技術並非在一朝一夕之間出現的，亞馬遜早在倉庫的進出貨作業過程中，就導入並

活用影像辨識技術。此外「Amazon.co.jp」的手機應用程式中，也搭載商品檢索功能，只要用手機拍下眼前的物品，就可以搜尋販售商品的網頁。影像辨識技術這個關鍵詞，貫穿並聯繫了過去、現在與未來。 　　創始於西雅圖的「Amazon Go」推廣到全美各地、歐洲等地之後，應該也會進入日本市場。對苦於勞動力減少的已開發國家來說，這無疑是一個解決問題的良策。 　　不僅解決自己的問題，還對他人銷售解決方案 　　對企業來說，從根本解決問題最大的好處是什麼？那便是從銷售過程中獲得的知識。 　　亞馬遜透過「Amazon Go」所要銷售的，並不是放置在店裡的商品，而是「Amazon Go」這個革命性的平臺

。因為除了人手不足之外，這種型態的商店也可能解決其他各種問題，例如對於偷竊（順手牽羊）就有很好的嚇阻效果。偷竊對各超市或書店而言，都是很頭痛的問題，但只要利用影像辨識技術管理的「Amazon Go」，便可減少因偷竊帶來的損失。或是可以具體分析消費者在店裡的購買行動。在這家便利商店，只要分析顧客購買時的影像，便可更清楚掌握店面商品促銷活動的宣傳效果。 　　自行創建設備及體制，然後把它作為平臺銷售──亞馬遜便是基於這個基本概念來推展業務，並持續成長。 　　或許有些讀者對「問題解決」一詞抱有負面印象，認為這是消除負面的情況，回歸到零的狀態。 　　然而，亞馬遜著眼的解決問題層級遠高於此。亞馬遜的期

望是「從負的狀態一口氣轉為正面」。只要正面面對問題，並從根本解決，從其他各方面必定會出現一些聲音：「可否提供做法或機制給我們。」換句話說，解決公司問題的過程中所獲得的知識，將有可能成為新商品。 　　各位或許也可以嘗試一下亞馬遜的思考方式，也就是以「能賣給其他公司」、「對社會有正面影響」這樣的層級為目標，更積極的尋求解決之道。要推動一顆很重的大石頭，一開始或許要花比較多力氣，但若能繼續前進，前方必定有充滿創造性與希望的未來在等待著你。 推薦序 管理最重要的，永遠是如何對待人 臉書「我是艾薇。蕭」板主、葳逸整合行銷總經理／艾薇蕭 　　以前陳舊的管理概念認為，組織是一個蘿蔔一個坑，只要把人

填好、填滿，組織就可以正常運作。在工業時代應該如此，然而時至今日，所有的資訊爆炸透明，光是面試過程，都會被放在網路上評斷，如果還不改觀念，管理應該很難。 　　每個企業組織的文化不同，文化的走向，絕大部分是被老闆影響的。雖然說職場談的是能力及利益，但其實人是有情感的，如果老闆一心只想把員工當成賺錢的工具，員工也必然把老闆當作收入來源的工具。當出現收入更好的工作，自然會毫不眷戀的離開。但很多人就是存有這種自己可以索討，但別人必定得付出的心態，才會搞得自己痛苦不已。 　　隨著企業經營慢慢擴張，管理及應變的方法就必須改變。草創時期幾個人的規模，與員工成千上萬的大公司相比，管理方式絕對不同，如果決策

者不能及時跟上組織變革，且改變自己的心態，是很難蛻變成非常厲害的企業。這也是為什麼許多中型公司，無法再更上一層樓的瓶頸所在。 　　但不管多麼大的公司，管理工具是為了賦能人，而不是為了把人變成工具。尤其是網路世代，每個員工認同文化而願意為公司效力，盡心盡力的去創造價值，遠比安份守己的把事做好更重要。 　　獲邀閱讀大是文化出版的《帶人的問題，Amazon都怎麼解決？》，我感觸很深。因為創業其實只有兩件事，一是錢、一是人，把錢和人處理好，公司就可以持續營運不倒閉。但說真的，錢的事簡單，不管是找投資、借貸、節省成本還是擴增業務收入，都是一翻兩瞪眼，可立即見效的。 　　但管理人的困難之處，在於有各

種面向和立場，有許多情緒及角度。每個人都是不同的個體，如果不好好處理，看似小事，最後就會變成大事。我有個朋友脾氣暴躁，對待員工苛責，結果被員工背叛，將整個公司的生產線跟人員全都帶走，跳槽到競爭對手公司，原本破億的營業額歸零，搞到公司差點倒閉。積怨已久的情緒加上利益，讓員工做此決定，身為老闆的人實在無法說自己沒有責任。 　　站在巨人的肩膀上，絕對可以看得更遠。Amazon規模這麼大的企業，管理方式肯定有過人之處。書中針對各式各樣的狀況解說，是非常實用的管理工具書。我們都會遇到各種問題，得不斷學習、面對，才能走到最後。 　　本書非常推薦給想要好好學習管理的人，或想要在組織裡往上爬的人。有天也許

你會處在高位，這本書可以帶給你更寬廣的視野。   工作說明書──明文界定工作的責任範圍 「那個人請假的話，那個業務就必須暫停」、「工作方式改革後，反而比以前更辛苦」、「培育不出人才」、「找不到人才」，這些問題看似都不一樣，但其實有很多時候，可能是因為公司內缺少工作說明書（Job Description），個人職掌不明確所造成的。我個人認為比起職掌範圍一詞，責任範圍或職務權限等用詞應該更為貼切，因此本書中統一使用「責任範圍」一詞來表示。 亞馬遜內對於各個職位，都明確的界定責任範圍。責任範圍具體上該如何描述，各位可瀏覽亞馬遜的徵才網頁。舉例來說，負責下訂單的部門，其責任範圍便是「製作訂單、下

單給交易廠商並與廠商溝通，管理交期」。若責任範圍文字中沒有「開發新廠商」一詞，就不需要負責開發新廠商，這項工作會有其他人負責。經理的責任範圍，和職位更高一階的協理當然不同。亞馬遜內不存在有名無實的頭銜。 亞馬遜追求每一位員工的成長，因此訂立目標時，絕對不會設定和去年同樣的目標。正因為每一位員工都在成長，所以公司才能成長。然而，每位員工是努力於徹底負起自己的責任，絕不會發生超出責任範圍，或是範圍不清、讓員工什麼都得做的情況。亞馬遜的風格是明確訂出目標與責任範圍。但至於如何達成，則交由每個人自行發揮。如此一來，員工才能成長。 部屬沒成長？人才不是培育出來的 曾有某公司的中堅幹部找我商量：「部屬每次

都要問我接下來該做什麼，怎麼教都學不會。」 當他們這樣問時，我通常會反問： 「你是否明確告訴部屬，一件事要做到什麼地步，才算完成嗎？」 「你是否試著告訴部屬『我把到這一層級為止的權限委託給你』，並試著落實嗎？」 「你是否會告訴部屬，他接下來想要晉升的職位，需要什麼樣的經驗與能力嗎？」 如果都沒有確定這些事情，或是即使確立了，卻沒有讓部屬知道，那麼很可惜，部屬當然不會成長。其實員工無法成長，很多時候是因為責任範圍不夠明確。 明文界定職位的責任範圍，讓每個階段「看得見」 只要責任範圍明確，主管便可告訴部屬：「現在你的工作是這一項，到什麼時間點為止，必須要做到什麼程度。」只要告知最終目標與完成期限，

員工自然會採取行動。

以深度學習於智慧商店物件辨識之研究

為了解決自動結帳的問題，作者蔣俊彥 這樣論述：

　　深度學習中，物件辨識（Object Detection）已經應用在各個廣大的領域當中，我們更以Faster R-CNN加上ResNet101應用在小型智慧商店的自動結帳系統中，但依然有物件被少許遮蔽、重疊、顏色相近或因影像邊緣部分被截掉的狀況下，辨識的結果不盡理想；但在深度學習演算法不斷的推陳出新下，基本上都以特徵圖來辨識物件，理論上上述的情況應該可以改善；本篇論文將使用Mask R-CNN演算法結合資料增強（Data Augmentation）的方法取代Faster R-CNN，並結合影像處理技術： 離散小波轉換（Discrete Wavelet Transform），對資料集與推論（

Inference）時的影像先做處理，避免影像中不重要的資訊影響深度學習中特徵的提取（Features Extraction）與辨識，能在物件被少許遮蔽、重疊、顏色相近或被影像邊緣切除的狀況下能比Faster R-CNN加ResNet101有更好的辨識結果與效能，以得到更好的辨識率與辨識速度。