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共感團隊：新世代前5%菁英領導者必備，打造成員有安全感、自主思考、積極行動的共感團隊

為了解決ai做ppt的問題，作者越川慎司 這樣論述：

訪問27家企業、3600名主管，累積1400小時觀察數據。 AI技術分析，找出21世紀菁英領導者打造共感團隊的工作密碼。 企業管理階層的首選實用書！做對這些事，成為菁英領導者！ 　　在局勢快速變遷的時代中，還能靈活應變、不斷拿出優秀成果的人有什麼樣的特徵？同樣都是管理職，管理者（manager）和領導者（Leder）有何不同？企業改革專家越川慎司與其團隊，運用AI技術，找出前5%菁英領導者的工作習慣，並進一步提出21世紀菁英領導者的核心能力：打造成員有安全感、樂於發言、自主思考、有行動力的共感團隊。 　　取得數據資料，活用AI分析 　　作者取得線上會議的影像畫面、線上行事曆這類協同作業

軟體的使用記錄、電子郵件往來記錄等數據資料，再活用AI技術，分析語音、表情、詞彙，整理出前5%菁英領導者的特質與工作習慣。 　　釐清一般管理者與前5%菁英領導者有何不同 　　一般管理者自以為有用的工作方式： 　　◎直接給下屬答案，培養出依賴上司的下屬。 　　◎在工作報告、報表等提交資料上花費大量心力。 　　◎把零碎的行程管理當作主要業務。 　　◎開會時比團隊成員更常發言。 　　◎以私人情緒管理團隊。 　　前5%菁英領導者讓人意想不到的特徵：　 　　◎不是急性子，走路速度反而比一般人緩慢 　　◎開會時發言精簡，但QA時間長，仔細回答問題。 　　◎自認不比團隊成員優秀，不追求優異的業務能力。

　　◎不做冒險、碰運氣的決策，重視如何避開失敗。 　　◎會分擔團隊成員的情緒，從共享情感發展信賴關係。 　　效法前5%菁英領導者的工作習慣，打造共感團隊 　　◎營造讓成員容易向自己搭話的氛圍和時間，讓他們樂於發言。 　　◎設身處地站在對方的立場著想，共感並體會對方的情緒。 　　◎不單向提出意見方案，而是大家一起討論，共同思辨。 　　◎讓團隊中的成員擁有「心理安全感」，無論是到公司出勤還是在家遠距上班，都比較容易團結一心、達成團隊的共同目標。 　　【本書目標讀者】 　　◎想要精進工作能力的企業管理階層。 　　◎擔任一般職員有好表現，但成為管理職後成績卻停滯不前的上班族。 　　◎煩惱如何跟後輩

（下屬）相處，想和他人建立良好關係的讀者。 名人推薦 　　丁菱娟  影響力品牌學院創辦人 　　白慧蘭  「工作生活家｜新世代工作者」社群主理人暨台灣微軟資深行銷經理 　　劉艾霖  「遠距工作者在台灣」社群創辦人

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智慧協作型機器人自動搬運車應用於晶圓測試之可行性評估

為了解決ai做ppt的問題，作者廖川毅 這樣論述：

先前之無人搬運車(Automated Guide Vehicle, AGV)只能將待測產品送至每個生產站點，無法自動將待測試晶圓產品轉換至所需的生產設備上，最後還是需要產線人力來做切換動作，無法達到效率提升之最佳化。因科技進步和演算法技術進化，因而智慧協作型機器人自動搬用車(Autonomous Mobile Robot System, AMRS)問世，藉由AMRS導入協助產線技術人員的可行性評估，減少身心靈體力負荷，增加晶圓後段測試生產測試效率，因為1個12吋晶舟盒裝滿25片晶圓，重量約9.5公斤這樣的重量對於產線操作搬運人員的體力是蠻大的負擔。本研究透過實地現場進行驗證，以AMRS與人員

搬運這兩組的準確度、效率、成本作為比較分析用的面向。研究結果顯示AMRS的總完工時間低於人員搬運，AMRS的平均速度較人員搬運快了63.6秒，且AMRS對於效率的改善程度是優於人員搬運效率的改善程度並且能穩定持續，而人員搬運的效率改善則是不穩定的狀況；搬運的精確度，AMRS無發升任額搬運失誤，反而是人員搬運發生一次送錯地方的事件，導致該產線浪費了一個工作天的產能因此AMRS的準確度優於人員準確度；在成本方面，AMRS的投資資金成本約在兩年內可以回收但AMRS只要進入產線開始運作，便可以多增加效率最高達到20%的人員工時，這些工時再投入於其他作業活動中，相當於每一個月就可以多增加25批次的測試產

能，根據不同產品需要不同的人員數量，因此投入的批次只會再增加而不會減少。因此對於節省成本與提升經濟效益是具有非常大的貢獻。

Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決ai做ppt的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測

為了解決ai做ppt的問題，作者呂俊霆 這樣論述：

本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。