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這兩本書分別來自親子天下 和十力文化所出版 。

東海大學 社會學系 陳介玄所指導 蘇沛文的 求與救:東震個案研究 (2021),提出藍鑽關鍵因素是什麼,來自於東震、傳銷商、傳直銷文化、行動底氣、除魅後的魅化。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 魏銪志所指導 歐晏綾的 概念漂移於線上遊戲惡意退款偵測機制之研究 (2021),提出因為有 惡意退款偵測、數位詐欺偵測、線上遊戲、線上交易、概念漂移的重點而找出了 藍鑽的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了藍鑽,大家也想知道這些:

博物館偵探骨爾摩斯1:消失的皇家藍鑽

為了解決藍鑽的問題,作者RenéeTreml 這樣論述:

藍鑽進入發燒排行的影片

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求與救:東震個案研究

為了解決藍鑽的問題,作者蘇沛文 這樣論述:

時至今日,常民使用傳直銷商品的經驗已相當普遍,卻無助於理解當代臺灣社會中「傳直銷產業發展與負面印象始終共存」此一弔詭的社會事實。我們能否進一步探究此現象背後的社會心靈,重新認識如今我們生活的世界呢? 對此,本研究以東震個案為媒介,關注傳銷商作為行動者,對其思想與行動、人與社會過程之間的梳理,考察現象背後的時代精神。於文末,我提出「行動底氣」與「除魅後的魅化」的分析概念,來回應本文的核心命題;並反思我們生活的形貌之際,延伸對於當代臺灣社會的關切。

圖解身體語言:讀懂行為心理學,再也不怕踩到雷

為了解決藍鑽的問題,作者冠誠,十力文化編輯部 這樣論述:

別傻了,事情不是你想的那麼簡單! 小心,不懂老闆的身體語言,難怪升遷沒有你 你和同事的薪資差距就在讀懂與不懂之間   為什麼有些人特別有長官緣?為什麼你總讀不懂老闆的心思?為什麼同事總是能找到好客戶?要知道你們的薪資差距就在讀懂與不懂之間。   每個人生長的環境不同,個性也不盡相同,因此在應對進退中,若一個不小心就很容易冒犯別人而不自知。那麼怎麼獲得好人緣、拉近彼此的距離、增加貴人運?運用身體語言就能瞭解他人個性從而做出適當的社交行為。   本書除了教你從五官表情,特別是眼睛,還有行為舉止、生活習慣小動作、穿著打扮喜好興趣等特點來觀察對方的性格和內心想法,還教你怎麼連貫性配合環境去解

讀他人無意間傳播的真實意涵,行為心理學推測對象物行為背後的動機與暗藏的訊息,讓你在社交應酬時能夠無往不利。   人際交涉、商業往來必備的社交技能   提起身體語言,對於初次接觸這一概念的人來說是模糊的。那麼身體語言到底是什麼呢?其實,所謂身體語言就是指由人的肢體動作引起所傳遞的非語言性訊息符號,包括眼神與臉部表情、身體動作與觸摸、姿勢與外貌、空間距離等。   身體語言包括了臉部表情、手勢、人體動作學、空間關係學、觸覺學、姿勢,甚至包括服飾來揭秘人們的思想、意圖和可信度,這對於我們獲悉別人隱藏的內心世界具有重要的意義。藉由瞭解身體語言的「密碼」,你就能在社交活動中獲悉對方的真心實意,你也就

能把握商務合作對象的真實意圖,以及業務推銷時顧客的購買意願。   同時,如果我們懂得身體語言的真實意境,那麼我們就能控制好自己的身體語言,比如你想要給別人留下一個好形象,讓別人知道你的誠意,都可以藉由控制自己的身體語言來實現。   政治家、影視明星等公眾人物之所以能夠擁有最佳的公眾形象,是因為他們都向專業的身體語言專家學習過,還有那些優秀的領導者和管理者、藍鑽業務都是熟諳身體語言的高手,所以他們才能運用心理戰術贏得商業斡旋的先機。   因此,學會讀懂和使用身體語言是一門人生的必修課,是洞悉時機、掌控全局的成功保證。   那我們要如何才能讀懂別人內心的真實想法、看懂別人的身體語言呢?如何

才能讓別人知道我的誠意,給別人留下好形象呢?你可以在本書中找到答案,書中對於如何「通譯」身體語言提供了許多參考,只要你耐心學習、細心觀察,那麼在社交活動中你就會贏得好人緣,成為進退有度的社交高手。   【適用對象】   1.老是在溝通與面談時面臨失敗或錯誤的社交小白、人際障礙者   2.需要直接面對陌生客戶與商務交流的上班族、服務業等   3.面對感情與親友經常衝突與遭受挫折的人以及對身體與言有興趣的社會觀察家們  

概念漂移於線上遊戲惡意退款偵測機制之研究

為了解決藍鑽的問題,作者歐晏綾 這樣論述:

目前線上遊戲市場蓬勃發展,隨之而來挑戰也愈來愈多,其中有心人士利用友善的退款機制進行惡意退款,造成遊戲供應商蒙受鉅大損失,這是現今遊戲產業所面臨且迫切需要去解決的問題。為了檢測惡意退款及檢測模型達到跨遊戲偵測且獲得高準確度,本研究致力於提出一個通用型的遊戲惡意退款檢測模型。然而真實世界的資料會面臨部分挑戰,如:資料不平衡、概念漂移等問題。根據以上挑戰,本研究目標著重在採樣技術來處理不平衡資料和建置增量學習模型能夠自行調適概念漂移,減少因真實世界的交易資料導致模型效能降低的狀況。經過實驗後,與過去開發的模型相較之下,發現MCC的分數高於過去模型,其中表現最好的為帶有注意力機制的LSTM-Seq

2Seq模型,兩款遊戲的MCC分數平均為0.976,其餘的模型分數皆為0.94至0.97之間。因此本研究的偵測方法為當在面對概念漂移時,能夠自適應概念發生改變的情況,且提升檢測惡意退款效能。