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金融騙局：驚世詭計大揭密，寫給所有投資人的警示書

為了解決line群組1000元的問題，作者LeoGough 這樣論述：

　　「投資人的記性，向來很差。」──羅曼．阿布拉莫維奇，俄羅斯億萬富豪 　　每一名詐欺犯的動機，絕不是「想要更多錢」這麼簡單。 　　到底是哪種人，有辦法獲得我們的信任，然後欺騙我們？ 　　英國資深財經記者李奧．高夫透過分析過往經典詐騙故事， 　　幫助廣大投資人掀開騙子的假面具，避免誤入機關算盡的金錢陷阱。 　　儘管媒體每次都會在新的詐騙醜聞出現時，用震驚態度進行報導， 　　但金融騙局其實算不上罕見，甚至可說發生頻率非常頻繁。 　　為什麼這麼多名聲顯赫的人，會犯下規模極大的詐欺案件？ 　　◎「在現今的監管架構下，想從事違法行為是絕對不可能做到的。」——伯納德．馬多夫 　　2009年因策畫

650億美元的龐氏騙局，被判處150年有期徒刑。 　　◎「我們向來不違法。」——肯尼斯．雷伊，安隆公司執行長 　　2006年在等待判刑期間去世。 　　◎「我不會明知故犯，去詐騙。」——伯納德．艾博斯，世界通訊公司執行長 　　2005年7月因詐騙案，被判處25年有期徒刑。 　　◎「若這是龐氏騙局，我就下地獄。這絕不是。」——艾倫．史丹佛，史丹佛金融集團總裁2012年6月因主導70億美元的龐氏騙局，被判處110年有期徒刑。 　　◤金融業內的不當行為，很可能是系統性的， 　　而這些行為，就像黴菌一樣不斷蔓延生長。◢ 　　事實上，金融服務業吸引太多貪婪又沒有道德觀念的人。 　　如果你已接觸投

資領域一段時間， 　　就會發現或大或小的金融醜聞層出不窮，而托詞簡直令人難以置信。　　 　　本書用輕快詼諧的文筆，剖析過往數十年間曾發生過的重大投資詭計， 　　並試圖回答以下幾個關鍵問題： 　　•詐騙犯都是些什麼樣的人？ 　　•你為什麼會上當受騙？ 　　•騙子們為何會屢屢得手？ 　　•為什麼市場繁榮時詐騙案反而更多？ 　　•監管機關為何難以阻止詐騙發生？ 　　•該如何識別讓人眼花繚亂、看起來很誘人的投資商品真偽？ 　　•該如何保護自己，讓財產不會在眼皮底下慢慢被捲走？ 　　在大型詐騙案中，受害者鮮少能夠把錢全額拿回來。 　　事實上，通常一．毛．錢．也．拿．不．回．來。 　　本書作者李奧．高

夫， 　　是一位資深財經記者，與二十多本投資相關書籍的作者。 　　他提筆撰寫這本書， 　　試圖幫助投資人避免踏入看似美好的金錢陷阱（其實對投資不感興趣的人也同樣重要）。 　　在面對層出不窮、 日新月異的貪婪、背叛與謊言時， 　　每一個人都應學習如何有效保護辛苦累積的資產， 　　築起防範金融詐騙的第一道防火牆（在還來得及的時候）。 名人推薦 　　Jet Lee｜「Jet Lee的投資隨筆」粉絲團版主 　　朱楚文｜財經主持人／作家 　　安納金｜CFA美國特許金融分析師 　　雷浩斯｜價值投資者、財經作家

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新冠肺炎疫情下的科技接受與健康資訊尋求行為研究:以疾管家為例

為了解決line群組1000元的問題，作者劉怡君 這樣論述：

新冠肺炎(COVID-19)成為了近幾年具有危險性的公共議題，而台灣疾管署與民間企業合作建置的 Line@「疾管家」，在疫情期間疾管家增加了約1000多萬人使用，這是因為民眾在面臨這種危急的公共衛生事件時，會對於具有感知健康威脅與資訊不足的疫情，產生健康焦慮以及資訊需求，因而開始透過信任的政府公衛平台(e.g. 疾管家) 或是方便使用的科技進行健康資訊尋求行為，而過往關於個人接受科技行為研究之科技接受模型較少探討民眾的個人健康資訊尋求行為與信任，因此可能也無法很好地解釋民眾在新冠肺炎期間使用疾管家尋求健康資訊之行為，所以本研究之研究目的為建構一個科技接受與健康資訊尋求整合模型，了解民眾接受疾

管家進行健康資訊尋求的前置因素 (e.g. 個人認知、信任、科技接受度) 、行為意圖與實際行為，以及探討健康資訊尋求與使用疾管家之行為的關係，並檢視不同族群的個人特徵 (e.g. 性別、年齡、教育程度、生活地區、使用經驗) 是否會對於前置因素 (e.g. 個人認知、信任、科技接受度) 與健康資訊尋求之關係具有調節效果。本研究採用問卷調查法，以疾管家作為本次研究之研究場域，研究對象是只要生活在台灣的18歲至60歲民眾即符合填答資格，總共回收409份有效問卷。本研究結果使政府與健康傳播產業更加了解民眾接受疾管家尋求健康資訊之行為，同時部分結果也與過往學術研究不同，能夠提供未來學者可以加以深入研究與

發現，透過本研究結果，明顯得知民眾的生活與行為與過往已有不一樣的變化，民眾使用創新科技的影響因素，不再只是有科技接受度，甚至科技接受度已無法影響民眾之行為，影響民眾接受疾管家的因素是民眾的個人健康資訊尋求行為，民眾並不會因為信任與不信任或是科技接受與不接受而去尋求健康資訊，而是因為感知到新冠肺炎所帶來的健康威脅，而對於自身健康產生焦慮等情緒反應，進而促使民眾尋求健康資訊，並正向影響民眾使用疾管家，並且民眾也改變過往資訊尋求行為之模式，不再只是接受單一資訊管道，而是同時採用多個資訊管道，滿足個人之資訊需求。除此之外，不同族群的個人特徵(e.g. 性別、年齡、教育程度、生活地區、使用經驗) 對於前

置因素 (e.g. 個人認知、信任、科技接受度) 與健康資訊尋求之關係並不具有調節效果，該結果也與過往研究有所不同，在威脅之下，民眾的反映與行為可能都一樣，因此健康政府與傳播產業也並不用特定目標族群，而是更應該將焦點集中於民眾的健康資訊尋求行為背後所需要滿足的資訊需求。

Telegram行動行銷|操作技巧x品牌貼圖x經營心法

為了解決line群組1000元的問題，作者劉滄碩 這樣論述：

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機器學習自動剪輯之幸福感設計

為了解決line群組1000元的問題，作者張瀞文 這樣論述：

本研究透過機器學習將正向心理學PERMA模型的正向情緒P (Positive Emotions)、全心投入E (Engagement)、正向人際R (Positive Relationships)、生命意義M (Meaning)以及成就感A (Accomplishment)應用到影片自動編輯。目的是選擇性刻意塑造回憶內容，讓活動當事者重溫當時的活動體驗。這樣的回憶設計預期觀看者能夠在欣賞影片後，除了加深快樂回憶效果並且增加收藏分享這個影片的意願。 實驗一以PERMA模型的定義分類照片用來訓練Teachable Machine以及CodingLab AIbox兩套AI影像學習程式，目

的是要能夠判讀挑選符合PERMA元素的照片。實驗材料中，Program A使用250張照片進行機器學習，Program B使用500張照片來強化訓練。在Program A B的第一測試（使用原學習素材進行判讀），Teachable Machine和CodingLab AIbox判讀率差異不大（Program A：80% vs 76%及Program B：97% vs 91%）。在第二測試（新的25張東方人照片判讀）與第三個測試（新的25張西方人照片判讀），Teachable Machine的判讀率則皆高於CodingLab AIbox的判讀率（Program A兩個測試平均判讀率為64% vs

52%及Program B兩個測試平均判讀率為84% vs 58%）。此見經過Program B的500張訓練，Teachable Machine對於新照片PERMA的幸福元素有最高的正確判讀率。 實驗二使用不同挑選照片的方式來比較依照PERMA模型挑選照片所剪輯的影片，是否最具有回憶的幸福感。挑選方法個別為，PERMA模型Program B學習後的AI影像學習程式（1.Teachable Machine和2.CodingLab AIbox）、真人去做挑選編輯（3.活動參與者和4.非活動參與者）、現有的手機自動編輯（5.IPhone和6.Samsung）和7.完全隨機選擇挑選編輯。問卷調

查資料結果顯示7個挑選剪輯方式中，Teachable Machine所訓練出來的AI在影片滿意度都獲得最高分。在活動A影片滿意度4.1分、活動B影片滿意度4.3分。影片分享儲存意願則是Teachable Machine和活動參與者剪輯的回顧影片獲得最高儲存分享意願。Teachable Machine在活動B剪輯的影片分享意願為75%，儲存意願62.5%。活動參與者在活動A剪輯的影片分享意願為68.7%，儲存意願56.2%。訪談後了解受測者給予高分的理由因影片是有共鳴、照片畫面有互動、有記憶、多樣、溫暖、故事性以及活潑自然的。另外是否有依照活動的時間軸去剪輯也是提取回憶的重要關鍵。 實驗三將

Teachable Machine Program B和IPhone自動剪輯的兩個回顧影片傳至LINE群組內觀察受測者的反應，並事後做問卷調查及訪談。實驗結果顯示有66.6%受測者認為Teachable Machine Program B自動剪輯出的回顧影片比IPhone剪輯來的影片更能感受活動當時的幸福感且是有回憶度的。也對於LINE相簿若新增自動剪輯的功能一致感到滿意。 總研究結果發現經過Program B 500張PERMA學習後的Teachable Machine所挑選剪輯的影片提升了自動剪輯影片的收藏及分享價值外，更重要的是讓觀看者為此活動加深了幸福快樂的回憶，且若未來LINE相

簿新增自動剪輯功能，那是會令人值得期待的。