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開發聊天機器人，比你想的還簡單!

為了解決line更新設定的問題，作者楊舒安 這樣論述：

開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～   　　筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～   　　本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。   　　本書看點 　　✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 　　✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，

無須照單全收。 　　✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 　　✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 　　✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！    　　本書適合讀者群/適用領域 　　✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 　　✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 　　✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 　　✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 　　✪滿

腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 　　✪想提升自己的競爭力。 　　✪想學習第二專長卻不知從何下手。 　　✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。

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基於使用者表示法轉換之跨領域偏好排序於推薦系統

為了解決line更新設定的問題，作者陳先灝 這樣論述：

隨著電子商務、影像串流服務等線上服務平台的發展，各大服務供應商對於「精準掌握用戶喜好」等相關技術的需求也逐季提升。其中，推薦系統作為這類方法的核心技術，如何在多變的現實問題中，提出符合特定需求的解決方式，也成為近年來相關研究的主要方向。在本研究中，我們特別關心的是推薦系統中的冷啟動 (Cold Start) 問題。 冷啟動問題發生的主要原因，是因為特定情況造成的資料稀缺，比如推薦系統中的新用戶/物品等等。由於其困難性和實際應用中的無可避免，一直是推薦系統研究中，的一個具有挑戰性的問題。其中，緩解此問題的一種有效方法，是利用相關領域的知識來彌補目標領域的數據缺失問題，即所謂跨領域推薦 (Cro

ss-Domain Recommendation)。跨領域推薦的主要目的在於，在多個不同的領域中實行推薦演算法，從中描繪出用戶的個人偏好 (Personal Preference)，再利用這些資訊來補充目標領域缺少的數據，從而在某種程度上解決冷啟動問題。在本文中，我們提出了一個基於用戶轉換的的跨領域偏好排序方法（CPR），它讓用戶從源域 (Source Domain) 和目標域 (Target Domain)的物品中同時擷取資訊，並據此進行表示法學習，將其轉化為自身偏好的表示向量。通過這樣的轉換形式，CPR 將除了能有效地利用源域的資訊之外，也能直接地以此更新目標域中用戶和物品的相關表示，從而

有效地改善目標域的推薦成果。在數據實驗中，為了能有效證明 CPR 方法的能力，我們將 CPR 方法實驗在六個不同的工業級資料上，並在差異化的條件設定 (目標域全體、冷啟動用戶、共同用戶) 中進行測試，也以先進的跨領域和單領域推薦演算法做為比較基準，進行比較。最後發現，CPR 不僅成功提高目標域整體的推薦效能，針對特定的冷啟動用戶也達到相當好的成果。

電子商務一定要懂的16堂課：跨境電商X直播帶貨X大數據X區塊鏈X元宇宙X智慧商務(第三版)

為了解決line更新設定的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　近年來因為疫情關係，人們的消費型態改變幅度之大，讓許多企業商家接觸到更多不同的媒體渠道，尤其是在數位商務的環境中競爭更是激烈萬變。面對疫後的電商經營，更需要積極地瞭解有效的行銷方法，並運用正確的工具，以便在數位時代轉型趨勢下，快速應用網路力量觸及潛在新客戶。   　　這是一本學習電子商務與網路行銷實務與理論兼備的實用教材，除了提供電子商務一定要懂的必要基礎資訊外，對於熱門的議題也以焦點專題方式呈現，案例包括：跨境電商、共享經濟與群眾募資、智慧物聯網(AIoT)、直播帶貨、大數據、區塊鏈與比特幣、元宇宙、智慧商務、響應式網頁(RWD)、台塑集團與企業電子化、工業4.0與供應鏈管理、博客來

CRM、行動學習、SEO、微電影影音社群行銷、OBS直播工具軟體、創用CC授權、智慧商務…等，簡潔的介紹讓讀者在輕鬆的狀態下獲取重要新知識，幫助讀者更新電子商務時代的現況與變化。   　　【精彩篇幅】 　　♦ 電子商務基本入門 　　♦ 電子商務的營運模式與構面 　　♦ 電子商務的網路基礎建設與發展 　　♦ 電子商務付款與交易安全機制 　　♦ 行動商務導論與創新應用 　　♦ 電商網站建立與APP設計實務 　　♦ 企業電子化與企業資源規劃(ERP) 　　♦ 現代供應鏈管理 　　♦ 顧客關係管理與協同商務 　　♦ 知識管理與數位學習 　　♦ 網路行銷概說與研究 　　♦ 社群商務的規劃與行銷策略 　　

♦ 網紅行銷與直播贏家工作術 　　♦ 邁向成功店家的LINE工作術 　　♦ 電子商務倫理與法律相關議題 　　♦ 全通路、大數據與智慧商務 　　♦ 電子商務與網路行銷必修專業術語   本書特色   　　✔內容淺顯且全面地說明電子商務必須要懂的資訊，輕鬆理解EC架構 　　✔呼應各章主題，嚴選熱門國內外知名案例，焦點專題實用解析 　　✔運用簡潔圖表取代抽象敘述，引導讀者快速吸收重要知識點 　　✔貼心叮嚀TIPS、章末問題討論，強化學習回顧及深入思考 　　✔分享電子商務與網路行銷常用專業術語，幫助新鮮人一次掌握

利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題

為了解決line更新設定的問題，作者葉祐豪 這樣論述：

摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(

Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio

n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表

3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結

果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋

演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%

- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示

意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖

4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算

法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73