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中國科技大學 企業管理系 朱宗緯所指導 黃昱綾的 評估航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略 （2021），提出turbo意思關鍵因素是什麼，來自於新冠肺炎疫情、經營策略、模糊修正式決策實驗室分析基礎之網路層級分析法、修正式折衷排序法。

而第二篇論文國立成功大學 法律學系 顏雅倫所指導 張詩瑀的 人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸 （2020），提出因為有 機器人投顧、理財機器人、人工智慧、金融科技、受託義務、演算法監管的重點而找出了 turbo意思的解答。

最後網站Quick CPU - Real time performance optimization and Sensor ...則補充：Intel® Turbo Boost Technology 2.01 accelerates processor and graphics performance for peak loads, automatically allowing processor cores to ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了turbo意思，大家也想知道這些：

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BMW新1系改橫置引擎騰出車廂空間 X1小改款家庭車代步夠晒用
近期因為疫情關係，很多新車發佈會都要取消。BMW雖沒有取消，但改了些新意思，將兩部新車發佈會改為於網上進行，所以今日都會兩部車一起測試。兩部新車分別是全新第三代THE 1，以及第二代小改款THE X1，兩車的入門型號同樣採用1.5公升直三Turbo引擎，但兩部車卻擔當不同角色，擁有不同的個性。

不少車主都鍾情揭背車，BMW 1系一直有不少追隨者。有別於其他車廠，很多車推出新款時都會將車體放大，但全新1系卻相反，與上代比較，車身長度及軸距反而縮短，只是闊度及高度微升。外形運用了很多BMW典型的切割面，當然有一個很大的鬼面罩及多邊形頭燈。整體來說還是漂亮，尤其是車尾設計，感覺夠惡形惡相。

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【頭條動新聞】孕婦被拉跌 社會關注度不及細So與美斯《頭條動新聞》Ep.6 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/4MaqWS-XFEc)


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評估航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略

為了解決turbo意思的問題，作者黃昱綾 這樣論述：

嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）疫情對航空運輸產生了巨大影響。全球航空產業在新冠毅情肆虐下，產生了空前的經營危機。航班的減少對世界各國的航空業產生了很大影響。除了減少班次和裁員等措施外，為了度過這波金融危機，航空公司不斷創新，開拓了新的商機。面對新冠肺炎疫情的肆虐，航空公司不得不調整其經營模式，轉虧為盈。因此航空公司如何在新冠肺炎疫情下改變其經營模式，成為本研究欲探討的研究議題。本研究運用混合多準則決策研究方法針對航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略進行探討，首先採用修正式模糊德爾菲法(Modified Fuzzy Delphi Method, MFDM)建構出五項構面與十四項準則評估指

標之重要關鍵因素，再以模糊修正式決策實驗室分析基礎之網路層級分析法(Fuzzy Modified DEMATEL-based Analytic Network Process, Fuzzy Modified DANP)建構航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略關鍵因素之相互影響關係，並探討每項構面與準則間之重要性權重。再將上述原則運用修正式折衷排序法(Modified VIKOR)，針對兩家推動航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略之航空公司進行績效評估，找出執行策略的關鍵問題及協助提出較理想的改善策略。研究結果發現，從航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略的構面來說，調整營運政策應優先考量，其中提升機場

服務水準，票價補貼政策調及整產品結構更是最為關鍵。而探讨航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略影響之重要性來看，應將策略聯盟納入執行計畫中，且同業結盟重要性程度最高，將直接影響航空公司的整體績效表現。最後，本研究希望將研究結果與建議結合起來提供給航空公司作為未來規劃航空公司在新冠肺炎疫情下的經營策略之參考。

人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸

為了解決turbo意思的問題，作者張詩瑀 這樣論述：

人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。

本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得

客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。

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