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Q: 為了解決livery日本的問題，作者楊允希這樣論述

目錄 I表目錄 III圖目錄 IV摘要 VABSTRACT VI第一章 緒論 11.1研究背景與動機 11.2 研究目的 31.3 研究對象 41.4研究流程 4第二章 文獻回顧

國立臺灣師範大學工業教育學系蘇友珊所指導蔡志成的醫療影像辨識新興技術預測-以專利分析法探討（2020），提出livery日本關鍵因素是什麼，來自於智慧醫療、影像辨識技術、費雪成長模型、羅吉斯成長模型、生命週期。

而第二篇論文國立高雄科技大學航運管理系呂錦隆所指導楊允希的應用刻板印象內容模型建構航空公司品牌個性及探討影響前因與後果（2020），提出因為有航空公司品牌個性、刻板印象內容模型、品牌logo、人員制服、結構方程模式的重點而找出了 livery日本的解答。

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醫療影像辨識新興技術預測-以專利分析法探討

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本研究以智慧醫療中的影像辨識技術為主題，以專利分析法和技術生命週期探討智慧醫療影像辨識技術相關的9項技術趨勢發展。應用國際專利分類號(IPC)、關鍵字和通過檢核之公告專利做檢索，以國際專利分類號探討智慧醫療中影像辨識技術所重視之分類為何種影像辨識技術。本研究以智慧醫療影像辨識技術相關的9項技術累積之專利數，作為衡量技術績效之專利指標，以費雪成長模型(Fisher-Pry Growth Model)和羅吉斯成長模型(Logistic Gowth Model)，描述技術生命週期和衡量技術參透比率。本研究使用以下專利技術與分類做檢索，且子技術又分為兩大類圖像數據分析(Image Data Anal

ysis)包含3D立體(Three-Dimensional)、終端(Terminal)、像素(Pixel)、監控器(Monitor)，而另一類影像數據採集(Image Data Collection)包含醫學影像 (Medical image)、解剖(Anatomical)、超音波(Ultrasound)、圖像數據(Image data)、外科手術(Surgical)等，研究結果表示醫療影像辨識目前處於成長階段，眼科光學影像(Ophthalmic Optical Imaging)及圖像顯示器(Image Display)……等，是近年來發展技術的重點，加入了包含AI與非AI以及純AI相關醫療影

像辦識專利費雪成長模型比較，相較於非AI包含AI的新加入技術時間往後了大約10年發展時間，亦即未來還有很大的成長空間。

應用刻板印象內容模型建構航空公司品牌個性及探討影響前因與後果

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目錄 I表目錄 III圖目錄 IV摘要 VABSTRACT VI第一章緒論 11.1研究背景與動機 11.2 研究目的 31.3 研究對象 41.4研究流程 4第二章文獻回顧 62.1 品牌個性定義與衡量 62.1.1品牌個性定義 62.1.2品牌個性衡量 62.1.3應用AAKER BP量表於航空公司相關研究 82.1.4 AAKER品牌個性量表爭議 92.2刻板印象內容模型理論 122.3品牌個性之影響前因與影響後果 132.4小結 163.1 研究架構 173.2 研究構面 173.2.1品牌LOGO美感認知 173.2.2人員制服美感認

知 183.2.3航空公司品牌個性 193.2.4購買意向 203.3 實證資料蒐集計畫 213.3.1 專家意見調查 223.3.2第一階段資料蒐集 243.3.3第二階段資料蒐集 25第四章實證分析 344.1第一階段研究資料實證分析 344.1.1敘述性統計分析 344.1.2因素分析及信度、效度分析 384.1.3初步迴歸分析 404.2第二階段研究資料實證分析 414.2.1描述性統計分析 414.2.2結構方程模式 44第五章結論與建議 475.1 結論 475.2建議 48參考文獻 50附錄一 (第一階段問卷) 57附錄二第二階段問卷

(三組其中之一) 59

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