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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決鴻海富士康關係的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

鴻海富士康關係進入發燒排行的影片

製造服務化、產品創新與動態能力之關係研究－以華碩電腦與鴻海精密為實證案例

為了解決鴻海富士康關係的問題，作者王致迪 這樣論述：

我國製造業面臨外部競爭環境的變化以及全球化的發展，使原本致力於低成本生產的廠商，面臨利潤持續下降的困境，為了克服環境變化，企業開始進行製造服務化的轉型，所謂的「製造服務化」是指製造業者不再將營運的重點著重於製造產品本身，而是透過結合整個產業價值鏈上、下游廠商的方式，共同為顧客提供更具有整合性的加值服務來強化企業的競爭力。而對製造業廠商而言，要維持產業競爭力，「產品創新」往往是他們重要的營運策略之一，研究創新的學者發現製造業者經由產品創新的過程所累積的學習效果和吸收能力對於製造業廠商在進行製造服務化的成效具有顯著之影響。此外，企業若想在環境持續的動態變化中保持競爭優勢，除依賴企業原有的核心資源

基礎之外，還須具備辨識、掌握及重新配置組織內部與外部的資源來配合環境變動之「動態能力」。在過去研究製造服務化的相關議題中，對於製造業廠商的製造服務化、產品創新以及動態能力有不同面向的探討，但從未同時針對「製造服務化」、「產品創新」與「動態能力」三者間相對應的關係進行研究。為了彌補這個研究缺口，本研究採用質性研究方法，以個案的方式探討華碩電腦與鴻海精密兩間公司，在製造服務化演進之軌跡，與產品創新以及動態能力間之關係。本研究結果顯示:一、廠商運用動態能力中辨識能力，為廠商發展新的製造服務化項目。二、廠商透過動態能力中掌握能力，為廠商發展新的製造服務化項目。三、廠商運用動態能力中重置能力，以便發展新

的製造服務化項目。四、廠商在進行製造服務化演進的過程中，會因配合不同的產品創新而進行不同的服務化內容。五、隨著時間的演進，廠商在進行產品創新時會從模仿式創新，再漸漸拓展至原創式創新，且動態能力為其中之關鍵因素。六、隨著時間的演進，廠商在進行製造服務化時會先提供以支援產品功能為主的服務，再漸漸拓展至以支援顧客營運為主的服務，且動態能力為其中之關鍵因素。

亞洲未來式：全面崛起、無限商機，翻轉世界的爆發新勢力

為了解決鴻海富士康關係的問題，作者ParagKhanna 這樣論述：

19世紀，歐洲席捲全球；20世紀，美國領導局勢， 21世紀，世界由亞洲主宰！   　　★全球新銳戰略、趨勢觀察家帕拉格‧科納，深入解讀亞洲未來格局 　　★收錄專為台灣讀者所撰寫〈給台灣的建言〉，指出台灣如何在亞洲佈局中站穩腳步 　　★已發行德、義、荷、日、韓多國版本，長據Amazon暢銷排行榜 　　★誠品書局2021年3月中文選書   　　◤亞洲小檔案◢ 　　◎面積：4,457萬平方公里（佔世界30%） 　　◎人口：50億（佔世界64%） 　　◎GDP總額：32兆美元（佔世界36%） 　　◎東西端時差：11小時 　　◎世界之最：世界第一高峰（珠穆朗瑪峰）、最高高原（青藏高原）、最大湖泊（裏

海）、最大沙漠（撒哈拉沙漠）   　　──綜觀總體局勢── 　　歷史│文化│政治│制度│金融│科技 　　貿易│移民│資源│飲食│觀光│商務 　　──全面深入解析── 　 　　▍從自西方取經，到向東方學習  ▍ 　　亞洲的規模，遠不只是中國，一個由多樣化文明建構而成的秩序，跨越沙烏地阿拉伯到日本、俄羅斯到澳洲，透過貿易、金融、基礎設施和外交網絡將整個區域連結在一起，也與世界形成密不可分的關係。亞洲人將決定自己的未來，也將決定世界的未來。現在，是西方學習亞洲模式的時代。   　　▍重新想像一個亞洲式的未來  ▍ 　　透過對亞洲主要市場的詳細分析，及其對全球經濟、社會和治理的綜合影響，將全球亞洲化現

象的面貌完整地呈現。幫助企業及時掌握亞洲下一個重大的商業機會，並為資金流動提供了重要的指引。在亞洲世紀中，要了解全球趨勢，必先要了解最新的亞洲趨勢：   　　│世界亞洲化│出售商品到中國、召募來自印度的軟體工程師、向沙烏地阿拉伯購買石油、到日本或印尼度假、召募來自菲律賓的護士、管理來自南韓的營建工人、到阿聯酋實習執業，以及無數種其他關係。在世界各地，學生紛紛學習中文和日文，創業家在亞洲都會區創立事業，旅客湧入從阿曼到菲律賓的海灘。   　　│亞洲不只有中國│雖然中國目前展現出比鄰國更強的實力，但它的人口已進入高原期，且預料到2030年將觸頂。在亞洲近50億人口中，有35億並非中國人。中國的龐大

債務、令人憂慮的人口結構，和國內市場逐漸排擠外國的競爭，正把全球注意力推向更年輕、人口更多，且市場對西方產品比中國更開放的亞洲區域。   　　│俄羅斯、土耳其向亞洲傾斜│俄羅斯與亞洲的貿易額成長迅速，中國成為最大貿易夥伴，與亞洲鄰國在資源、外交上建立合作關係。土耳其則成為歐洲進入亞洲的門戶，在交通與天然氣管線上扮演要角，並加強與中國及東亞的貿易。   　　│歐亞非大陸的復興│亞洲國家在非洲的投資增加，大舉進入紡織、汽車與製藥等產業，也加強基礎設施建設上的合作。非洲國家也積極模仿亞洲國家的成功模式，如新加坡與中國，期望能提升自身的效率與競爭力。   本書特色   　　★從經濟到政治、飲食到娛樂，

由多樣化的領域全面解析亞洲崛起之道，搭配簡明的圖表與數據，輕鬆掌握綜觀脈絡。 　　★我們掌握全球趨勢、關心國際發展，但對身處的亞洲，有時卻感到意外的陌生，此刻正是重新了解亞洲的最佳時機。 　　★台灣身處於亞洲地理上的邊陲，但又位於亞洲概念上的中心，在亞洲的未來願景中，我們應該扮演著什麼樣的角色？   各界推薦   　　──專文領讀── 　　顧長永│文藻外語大學東南亞學系教授   　　──掌握趨勢推薦── 　　王怡人│「JC趨勢財經觀點」創辦人 　　矽谷阿雅│矽谷創業家、美國西北大學講師 　　楊斯棓│《人生路引》作者   　　本書不僅有令人驚訝的廣度（涵蓋不同的國家及領域），更有無比的深度（延伸

到各種不同的議題）。例如，作者不僅論及亞洲各國的歷史及文化，以及各國政治與政情的變遷，甚至以移民人數、貿易數據、大型企業的投資、旅遊觀光趨勢、留學人數等，說明亞洲興起的現象。因此，作者在本書所呈現的豐富知識，就是讀者最大的收穫。──顧長永│文藻外語大學東南亞學系教授 　 　　精闢解析亞洲在世界扮演的角色及和其他地區國家的關係，一次了解政局、經濟、現代歷史，遇見國際情勢未來！──矽谷阿雅│矽谷創業家、美國西北大學講師   　　亞洲正越來越融入政治、文化和經濟領域，準備超越日漸衰落的西方……《亞洲未來式》為該地區可能採取的一種路線提供充滿價值且研究徹底的分析。──《華爾街日報》   　　對不斷變化

的「大亞洲」的樂觀調查……歐亞大陸的未來發展可能將更具延展性，取代僵固性與霸權。在這個新的世界秩序中，行動牽一髮而動全身。──《經濟學人》雜誌   　　科納的這本重要著作，提供了豐富的視角，遠超過一般經濟數字。每個關心全球經濟未來的人，都應該深思本書的論點。──勞倫斯‧薩默斯，美國前財政部長

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決鴻海富士康關係的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。