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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
中央警察大學 防災研究所 盧鏡臣所指導 張育銘的 長期照顧服務機構地震因應培力之研究 （2021），提出bsp工作內容關鍵因素是什麼，來自於長照機構、演習設計和評估、災害圖上訓練、緊急應變計畫、應變編組、參與式行動研究。
而第二篇論文崑山科技大學 智慧機器人工程研究所 吳崇民所指導 陳皆雄的 製造業推動智慧製造之研究-最小化可行方案 （2021），提出因為有 工業4.0、智慧製造、數位轉型的重點而找出了 bsp工作內容的解答。
圖解資料結構 × 演算法：運用Python
為了解決bsp工作內容 的問題，作者胡昭民 這樣論述：
本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。 【重點主題】 ◆ 資料結構入門與演算法 ◆ 陣列結構 / 串列結構 ◆ 堆疊 / 佇列 ◆ 樹狀結構 / 圖形結構
◆ 排序演算法 ◆ 搜尋演算法與雜湊函數 ◆ 資料結構專有名詞 本書特色 ※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 ※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 ※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 ※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。
長期照顧服務機構地震因應培力之研究
為了解決bsp工作內容 的問題，作者張育銘 這樣論述：
長期照顧服務機構收容之住民屬於避難弱勢者。當大規模地震災害發生時，住民大多無法自行避難，且公部門救援單位難以立即協助搶救。因此，在地震後，機構自身的緊急應變能力更顯重要。緊急應變計畫及機構員工的應變能力是減少地震損失的重要因素。機構可藉由各項防災演習，驗證緊急應變計畫書及訓練員工。現階段內政部消防署已針對火災演習制定相關指導綱領並已執行驗證，但相關單位所制定的地震因應及防災演練指導原則仍缺乏有關實務現場執行狀況的評估，並就可改善之策略予以指陳。因此本研究目的在於檢視目前機構地震因應的狀況，並嘗試導入以演習為內容之培力策略，俾利長期照顧服務機構對地震防災整備充實之。
本研究透過參與式行動研究法，擷取相關文件有關演習及大規模地震災害應變之指引，包含美國國土安全演習和評估計畫（Homeland Security Exercise and Evaluation Program, HSEEP）、日本災害圖上訓練（Disaster Imagination Game, DIG）、美國護理之家應變指揮系統（Nursing Home Incident Command System, NHICS）及相關災後之經驗文獻，進行機構地震因應培力課程之設計。本研究以彰化縣相關長期照機服務構為研究對象，透過「規畫–行動–觀察評估」檢視本研究採用的培力策略之合宜性及待調整處。
本研究發現，現行的「緊急應變計畫書」無法有效因應機構的特性，機構對地震因應的做法也較不熟悉。研究成果也指出：透過災害防救演習的導入，能有效促進長照機構在「災害整備」、「機構人員雙向溝通」的成長，並建構出符合該機構需求的緊急應變計畫書。另外，本研究所採用的培力策略，可幫助人員釐清應變編組人員的角色職責，提升該機構的地震災害應變能力。根據上述研究結果，研究者也提出三點對強化機構地震因應量能的建議，包含加強機構的演習並推廣培力教學、調整應變計畫書範本內容及編組模式、增加相關應變人力的比例。
圖解資料結構 × 演算法：運用C語言
為了解決bsp工作內容 的問題，作者胡昭民 這樣論述：
資料結構是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎課程。對於第一次接觸資料結構課程的初學者來說，過多的內容及不清楚的表達常是造成學習障礙的最主要原因。本書是以C程式語言實作來解說資料結構概念的入門書，內容淺顯易懂，藉由豐富圖例來闡述基本概念，將重要理論、演算法做最意簡言明的詮釋及舉例，同時配合完整的範例程式碼，期能透過實作來熟悉資料結構。因此，這是一本兼具內容及專業的資料結構教學用書。 【重點主題】 ◆ 資料結構入門與演算法 ◆ 陣列結構 / 串列結構 ◆ 堆疊 / 佇列 ◆ 樹狀結構 / 圖形結構 ◆ 排序演算法 ◆ 搜尋演算法與
雜湊函數 ◆ 資料結構專有名詞 本書特色 ※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 ※以C語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 ※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 ※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。
製造業推動智慧製造之研究-最小化可行方案
為了解決bsp工作內容 的問題，作者陳皆雄 這樣論述：
從經濟部智慧製造領航計畫於2021年4月成果發表會中，看到台灣全球市佔率過半的水五金及手工具，由傳統髒亂工廠改造成工業4.0的智慧工廠，觸發了本論文探究的動機，深入瞭解德國工業4.0及各國推展情形。智慧製造是一項複雜的系統工程，企業在既有的專業領域知識，加上資通訊、物聯網、雲端服務、大數據及人工智慧等新興技術與工具，將生產、監控、企業管理、供應鏈以及客戶服務，做到數據自流動，使網宇虛擬世界與實體物理世界融合，實現自感知、自學習、自決策、自執行、自適應的智慧化經營，達到提高品質、降低成本、增加效益的目標。本研究以離散製造業導入推動為題，如何通過製造或營運技術OT(Operational Tec
hnology)、通訊技術CT(Communication Technology)、資訊技術IT(Information Technology)和數位技術DT(Digital Technology)等的融合，協助企業進行數位化、數位優化的推展工作，待組織體系具備能力後，再由數據驅動數位轉型，作商業模式和價值創新，朝向事業第二曲線永續經營邁進。