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電商視覺行銷實戰：定位 包裝 運營 客服

為了解決lg中國的問題，作者齊豔靈 這樣論述：

視覺行銷是將市場行銷學、消費心理學、視覺識別設計、視覺傳達設計等結合到一起的行銷戰略。   本書不但詳細介紹了視覺行銷的內容構成和理論體系，並且運用理論結合實際的方式全面講解了視覺行銷在網店中的具體應用方法。 本書內容覆蓋PC端網店和移動端網店，適合廣大網店賣家，特別是中小賣家擴寬思路，學會利用經典的行銷理論和系統的視覺手段制定行銷策略、樹立店鋪形象，從而達到行銷制勝的目的。 齊豔靈，北京航空航太大學交互設計碩士，楚楚街UED總監。曾在騰訊、新浪、LG中國任設計師。擁有10年互聯網產品設計經驗，5年管理經驗，樂於在工作之餘分享設計心得，認為產品目標和使用者體驗之間可以互相

促進並實現共贏。 第 1章 視覺行銷的理論體系 1.1 視覺行銷的發展歷程 1.2 視覺行銷的內容構成 1.3 視覺行銷的理論體系 1.3.1 消費心理學 1.3.2 行銷組合理論 1.3.3 整合行銷理論 1.3.4 視覺識別設計 1.3.5 視覺傳達設計 1.4 網店中的視覺行銷 1.4.1 網店的視覺行銷特點 1.4.2 網店的視覺行銷流程 第 2章 制定視覺行銷策略 2.1 再談視覺行銷的實質 2.2 戰略性行銷策略 2.2.1 自身實力分析 2.2.2 市場細分和目標市場選擇 2.2.3 目標人群分析 2.3 戰術性行銷策略 2.3.1 商品與價格策略 2.3.2

管道策略 2.3.3 促銷策略 2.4 網店視覺形象定位 2.4.1 依據運營策略或行業特性 2.4.2 依據買家群體的視覺偏好 2.4.3 借鑒同類店鋪經驗 第3章 編制視覺識別手冊 3.1 網店的視覺識別設計 3.1.1 視覺識別手冊的內容 3.1.2 視覺識別手冊的設計原則 3.2 編制標準色規範 3.2.1 色彩的三屬性 3.2.2 色彩的心理感受 3.2.3 選取標準色的依據 3.2.4 選擇輔助色 3.2.5 編制標準色規範 3.3 編制標準字 3.3.1 字體的種類 3.3.2 編制標準字規範 3.4 店鋪標誌和角標 3.4.1 店標的表現形式 3.4.2 編制店標規範 3.4

.3 編制角標規範 第4章 拍攝與設計商品圖片 4.1 選擇拍攝方案 4.1.1 購買攝影服務 4.1.2 標準拍攝設備 4.1.3 簡易拍攝設備 4.2 拍攝商品照片 4.2.1 制訂拍攝計畫 4.2.2 常見商品拍攝技巧 4.3 設計商品主圖 4.3.1 商品主圖的設計規範 4.3.2 商品主圖的設計形式 4.4 設計店鋪招牌 4.4.1 店招的設計規範和設計要點 4.4.2 店招設計形式 4.5 設計製作banner 4.5.1 banner的類型 4.5.2 banner的設計規範和設計要點 4.5.3 banner的結構佈局和版式 4.5.4 banner的版式設計 4.5.5 ba

nner的文案處理 第5章 店鋪頁面裝修設計 5.1 網店的結構規劃 5.1.1 網店的頁面構成 5.1.2 規劃網店結構的操作流程 5.2 首頁的結構佈局 5.2.1 首頁的結構規劃 5.2.2 首頁的排版樣式 5.2.3 應用首頁範本 5.3 詳情頁結構佈局 第6章 移動端網店的視覺行銷 6.1 移動端網店的運營模式 6.1.1 C2C模式 6.1.2 B2C模式 6.1.3 O2O模式 6.2 移動端網店的行銷思路 6.2.1 中心化和去中心化 6.2.2 自媒體行銷 6.2.3 自明星行銷 6.3 移動端網店的視覺特性 6.3.1 文案精煉 6.3.2 圖片精簡 6.3.3 注重操作體

驗 6.4 移動端網店的頁面配置 6.4.1 移動端店鋪的視覺定位 6.4.2 移動端首頁佈局 6.4.3 移動端詳情頁佈局 6.5 移動端網店的店鋪頭設計 6.5.1 移動端店招設計 6.5.2 移動端店標設計 6.5.3 移動端圖片尺寸規範

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應用深度學習提取網路攻擊關聯

為了解決lg中國的問題，作者許芳瑄 這樣論述：

隨著網路科技的發達，網路攻擊數量逐年增加，現今以APT（Advanced Persistent Threat）攻擊為主，常使組織難以防範。為了提升組織資安防禦力，彙整網路威脅情資（Cyber Threat Intelligence，簡稱CTI）變得十分重要。其中，由於中國人口龐大，擁有豐富的 CTI ，因此視為重要的CTI來源。但由於中文CTI為非結構化資料，若透過人工處理是費時又費工的過程，因此，使用自然語言處理 （Natural Language Processing，簡稱 NLP） 將其擷取為結構化資料，藉此提取資訊輔助資安人員進行判斷。基於上述，本研究提出名為 CARE（Cyber

Attack Relation Extraction）的網路攻擊關聯提取系統，目的為找出攻擊實體間的關聯性。首先，蒐集中國網路威脅情資並以不同的前處理方式處理中文文章。之後，利用 BERT 預訓練模型取得句子特徵，再經過深度學習的方式提取網路攻擊中實體與實體間的關聯。最後，將產生實體關聯列表並且將結果儲存至圖形資料庫，以協助資安人員分析網路攻擊達到加強自我防禦。實驗結果顯示， CARE 的關聯提取模型擁有 97% 的 F1-score ，證實有效判斷網路攻擊關聯，達到自動提取之目的。