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超圖解經營績效分析與管理 ：企業打造高績效祕訣

為了解決garmin 52的問題，作者戴國良 這樣論述：

　　⊙超圖解式編法，圖文搭配，一目了然，一點就通。 　　⊙架構完整，資料涵蓋面極廣，案例最多、最新。 　　⊙企業舉辦讀書會、個人進修學習和大專授課教材的最佳參考工具書。 　　加速提升人才競爭力，超越對手！ 　　→各行各業如何打造出高績效組織？如何提高公司的經營績效？ 　　→從經營、領導、管理、策略及行銷，歸納核心要點知識。 　　→完整公開張忠謀、貝佐斯、稻盛和夫等國內外大師高經營績效的企業祕訣。 　　→收錄逾百位具代表性的企業家經營管理心法。 　　各行各業如何提高經營績效？ 　　包羅經營、管理、策略及行銷 　　最重要、必記、必用的核心知識 　　企業界每天兢兢業業努力

工作、打拼，為做出好成績。有好的經營績效，公司就可以勝過競爭對手，享有較高市場占有率、市場股價及市場領導力，並且深受大眾股東及全體員工的愛護及支持，使公司可以長期、永續經營。 　　因此，企業界究竟該如何做，才能打造出高績效組織？以及如何做，才能提高公司的高經營績效？這就成了企業界長期努力的目標及追求的終極。 　　國內唯一一本集結國內外13位大師及99位成功企業家為主要內容的商管書籍，適合企業舉辦內部教育訓練或讀書會，將本書列入必讀教材，必可使員工都能打造出高績效組織及提升各級幹部們的經營與管理重要知識，也必能加速提升公司的人才競爭力，進而超越競爭對手。  

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以科技接受模式探討南部餐飲群科學生使用Google Classroom網路平台之行為及學習成效–以餐飲實作課程為例

為了解決garmin 52的問題，作者陳永富 這樣論述：

在2019年爆發的新冠肺炎疫情，嚴重影響全球整個教育體系，因此急需推動線上教學，不讓疫情阻擋學習；並且因資訊科技的演進，促使全球的學習模式不斷更新。故本研究中以科技接受模式 (Technology Acceptance Model, TAM)為基礎，探討南部高中職餐飲群科學生對於餐飲實作課程導入Google Classroom網路平台之行為與學習成效之間的相關性。本研究採問卷調查法進行，問卷內容包括個人背景資料、Google Classroom網路學習平台外部變項、Google Classroom網路學習平台科技接受模式變項三大部分。研究邀請三位相關領域專家進行內容效度評定 ，經專家評定、進

行修正後，發放正式問卷。研究對象為南部曾經使用或正在使用Google Classroom網路平台學習之高職餐飲群科系學生，正式問卷於 2021 年 9 月 10 日到 2021 年 10 月 20 日間進行發放。本研究共發放 483 份問卷，去除無效問卷 67 份後，共回收 416 份有效問卷，有效問卷回收率 86.12 %。回收問卷後即對問卷內容進行資料分析，包括敍述性統計分析、信度與效度分析、不同背景差異分析、相關分析與多元迴歸分析，其研究結果如下：(1) 差異性分析發現部分不同個人背景學生對外部變項及科技接受模式各變項有顯著差異；(2) 相關分析發現 部分外部變項與Google Clas

sroom網路學習平台的認知易用性、認知有用性間皆有顯著正相關；Google Classroom網路學習平台的認知易用性與認知有用性間有顯著正相關；科技接受模式的認知易用性、認知有用性與系統使用意願間有顯著正相關；(3) 多元迴歸分析發現Google Classroom網路學習平台使用意願與網路使用行為有顯著正向影響，網路使用行為與學習成效有顯著正向影響。最後，本研究提出具體建議作為各餐飲專業教師及學生跟後續研究者在研究提升餐飲相關科系學生對於餐飲實作課程導入Google Classroom網路平台的學習成效之參考。

策略管理：實務個案分析(6版)

為了解決garmin 52的問題，作者戴國良 這樣論述：

大專院校商管學院、MBA、EMBA必修的一堂課 企業實務最重要的決策工具 　　※採用「個案教學法」，引導讀者進行提問、思考、辯論，掌握分析與解決問題的能力。 　　※全方位的個案解析，全球化、本土個案兼具，囊括諸多國內外知名企業，系統化上百個概念知識，力求讀者完整吸收靈活運用。 　　※從管理的角度理解企業決策的過程，培養深度職場力，成為頂尖的商業人才。 　　一本教你實戰的「策略管理」 　　本書是策略管理入門知識的進階版，不再侷限於理論名詞，更著重於如何將每個案例的經營理念及操作方法運用在實務上；如何在激烈競爭下成功改革；如何永續發展。個案篇幅簡明扼要，有效掌握重點、聚焦學習，藉由提問、

思考、辯論、設想與解決問題的訓練過程，大幅提升分析與決策的能力。 　　作者精選國內外知名企業案例，兼顧本土與全球化的格局，搭配深入淺出的說明，可輕鬆掌握個案的重點與意義。同時拓展視野，強化理論與實務的結合，進一步成為高階管理人才。  

衛星失效區域定位方法

為了解決garmin 52的問題，作者王嘉誠 這樣論述：

Contents iList of Tables vList of Figures vi1 Introduction 12 Background and Related Works 32.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.2 Positioing in sheltered environ

ment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 Related Works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.2 Positioning in GNSS-denied environments . . . . . . . . . . . . . . . 122.2.3 M

agnetic field positioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.4 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.3 Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Preliminary experiment toward various impact fac

tor 183.1 Barometric impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.1 Preliminary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.2 Precision and accuracy of the air-pressure sensors in smartphones . . . 253.1.2.1 Static experiment . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . 263.1.2.2 Dynamic experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.3 Impact of Weather . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.1.4 Impact of driving environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.1 External temperature eff

ect . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.2 Internal temperature effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.1.4.3 Speed effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.1.4.4 Impact of surrounding vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . 373.1.5 Impact of air conditioning .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.1.6 The combination of all factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.2 Magnetic field impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1 Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. 403.2.1.1 Orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1.2 Sensor drift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.1.3 Smartphones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.2 Vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 433.2.2.1 Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.2.2.2 In-car electrical appliances . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.2.2.3 Vehicle types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453.2.2.4 Nearby vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 463.2.3 Magnetic field variations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484 Proposed method in GNSS-denied environment 514.1 Proposed BARLD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.1.1 Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . 524.1.2 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.1.3 Initial level determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1.4 Multi-upper levels within the range d1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.1.4.1 Connected ramps or roads

are not parallel . . . . . . . . . . 544.1.4.2 Ramps are parallel but with a height difference . . . . . . . . 544.2 Proposed MVP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.2 Positioning

speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.2.3 Proposed MVP algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 584.2.4 Robustness to phone orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.2.5 Magnetic field map (ground truth) . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . 604.2.5.1 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614.2.5.2 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.2.6 INS-based positioning system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635 Evaluation and Discussion 655.1 Road layer determination . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.1.1 Threshold (δ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665.1.2 Sampling rate (R) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685.1.3 Activation Range (d1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . 705.1.4 Large-scale Road test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 725.2 Road tests in different tunnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73iii5.2.2 Lane determination . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745.2.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755.2.4 Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.3 Large-scale real-road tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . 775.3.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.2 Lane determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 795.3.4 Car orientation variations . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.5 High speed and low sampling rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.6 Traffic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.3.7 Bridges and parking garages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.4 Dis

cussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.2 Positioning in sheltering environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . 846 Conclusion 86Bibliography 87