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智慧科技應用系出路的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳政廷寫的 優勢創業：掌握5大重點，把你的優勢變成一門好生意 和JohnCheng的 決戰庫存：連結客戶與供應商，一本談供應鏈管理的小說都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自遠流 和經濟新潮社所出版 。
輔仁大學 心理學系 宋文里、蔡怡佳所指導 陳斌的 女性存在處境的再探：以存在分析與夢的顯現為取徑 （2021），提出智慧科技應用系出路關鍵因素是什麼，來自於女性、存在、夢境、夢想、存在分析。
而第二篇論文國立勤益科技大學 資訊工程系 黃世演所指導 劉紹暉的 基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊 （2021），提出因為有 微飽和色彩、影像匹配、ORB、卷積神經網路、自駕車定位的重點而找出了 智慧科技應用系出路的解答。
優勢創業：掌握5大重點，把你的優勢變成一門好生意
為了解決智慧科技應用系出路 的問題，作者陳政廷 這樣論述：
找工作，不如創工作！ 本書教你挖掘身上的賺錢基因， 打造專屬自己的理想事業！ 一本好的工具書，不僅是只給答案與做法，還要你自問自答為什麼。而這本好書，完全契合我的想法。──吳家德｜NU PASTA總經理、職場作家 你，就是自己的好出路！ 一本帶你找到個人優勢的創業實戰指南。 你是否有下列煩惱── ●不知道接下來該做什麼？ ●面對職涯轉變，不知道該何去何從？ ●人生想要做出改變，但不知道什麼方向適合自己？ ●好想創業，可是不知道怎麼開始？ ●正在創業，但好多狀況始料未及…… 恭喜你，本書正是為了解決這些困擾並帶你
付諸實現的實用教戰手冊。 作者陳政廷為資深企業培訓講師，在他的輔導經驗中發現，人之所以投入工作，大部分的原因是因為需要賺錢，卻也因此容易讓思維集中在「如何找到一份工作」，而忽略真正的核心是「我如何賺到錢」。但其實只要轉換思維，不再將選項侷限在「如何找工作」，原來能賺錢的選項很多。 本書匯集了他過往輔導與授課的實務經驗，無論你是中年失業或有轉職需求，無論你想斜槓或創業，或是害怕被趨勢淘汰而想提前布局，透過書中具體有效的表單工具，你也能找出自己獨一無二的優勢專長，進而創造專屬自己的人生事業。 優勢推薦 吳家德｜NU PASTA總經理、職場作家 林揚程｜太毅國際顧問集團創辦
人 少女凱倫｜創業家 周育如｜台灣自媒體產業發展協會第二屆理事長 花梓馨｜104人資學院事業群總經理 金宏明｜資深企業講師／顧問 張哲嘉｜Piinngo-piinngo /品果吧共同創辦人 許巧齡｜「SCPC國際職業策略規劃師」全亞洲首席總培訓師 塗家興｜台灣電子商務暨創業聯誼會理事長 楊孟儒（路隊長）｜Podcast《好女人的情場攻略》主持人 廖年明｜知名企業講師 趙胤丞｜知名企管講師 鄭緯筌｜「Vista寫作陪伴計畫」主理人 盧世安｜人資小週末社群創辦人 鍾曉雲｜創才顧問服務公司執行長 蘇書平｜先行智庫執行長
女性存在處境的再探：以存在分析與夢的顯現為取徑
為了解決智慧科技應用系出路 的問題，作者陳斌 這樣論述：
本文是作者從自身困境出發，試圖理解自身的實踐行動，即作為一個女性的存在意味著什麼。這不是一般意義上的對女性存在的探索，而是在過去幾十年裡有那麼多女性研究後，更多的重新審視。文章以現象學「存在分析」和「夢的顯現」為取徑再次探索女性的存在處境。論文按兩條軸線展開，一條是女性存在主義的探討；一條是「夢的顯現」的方法論在應用中逐漸形成的過程。兩條軸線的交織體現在以三位女性的夢境為分析對象，結合生命史而勾勒出的「存在分析」。 文章第一部分為緒論，包括引言及前三章。主要是論文主題、研究方法形成的過程以及初步的女性存在主義的文獻探討。第二部分為方法論部分，包括第四章和第五章。在這部分以瑞士精
神病學家賓斯萬格（Ludwig Binswanger）為起點論述了存在分析的源起以及架構。此外，論述了賓斯萬格1930年發表的《 Dream and Existence》這本書中關於夢的分析的截然不同於佛洛伊德的觀點，即關注夢顯現出來的內容。並以法國哲學家福柯（Michel Foucault）對此的導論，論述了夢與存在的關係。本論文主體部分第六到八章，正是採用賓斯萬格關注夢的顯意的夢的詮釋方式，來做女性的存在分析。第三部分是主體部分，包括第六、七、八章。這三章是通過三位女性的夢境結合個人生命史，對三位女性的存在分析。第四部分是結論部分，包括第九、十章。第九章從身體層面論述女性的存在處境；第十章
總結先分述兩條線：女性的存在困境及「入夢」的方法論，再次論述女性存在出路的理論路線——表達與想像，以及現實路徑——三位女性的出路。最後是作者的反思。 「入夢」之為下沉，夢境成為鏡映現實的鏡子，「存在分析」則試圖勾勒出一個結構，一個可理解的局，將夢境的理解變為「語言的現實」，「語言的現實」之為上揚。女性困境的出路蘊含在方法論的探索中，言說、文學和藝術的表達與想像是女性困境的出路。
決戰庫存：連結客戶與供應商，一本談供應鏈管理的小說
為了解決智慧科技應用系出路 的問題，作者JohnCheng 這樣論述：
【沒有人想到，在疫情反覆的時代，全球供應鏈會有「斷鏈」的危機，封城、原物料飆漲、物流不通，使得「供應鏈管理」的重要性，益發突顯出來。 當世界走向數位化、虛擬化的同時，仍然需要實體的物料、機器設備的支撐，在需要的時候，及時提供給需要的人。 後疫情時代，市場需求變化劇烈，「庫存管理」、「供應鏈管理」更重要！】 前奇異公司（GE）董事長傑克‧威爾許說過：「如果你在供應鏈運作上不具備優勢，你就不要競爭。」 英國管理學者克里斯多夫（Martin Christopher）也說：「市場上只有供應鏈而沒有企業，21世紀的競爭不是企業與企業之間的競爭，而是供應鏈
和供應鏈之間的競爭。」 這本書是個難得的好機會，讓我們重新認識何謂庫存、為什麼庫存及供應鏈管理是企業健全營運的關鍵。 有點職場經驗的人都知道，倉庫、工廠、採購都可能是藏污納垢、問題叢生之處，不然也就不會庫存永遠不準、動不動就缺料或停線、還有應酬文化和回扣等等問題……。 實際上，從庫存管理到供應鏈管理，確實是製造業的「重中之重」，你的庫存周轉率高，才能夠健健康康地賺錢。例如在電子製造業，產品已經像「快時尚」一樣，一兩年或幾個月就會過期，庫存管理太重要了！很多公司都是死在庫存上。 這本書以對話和故事的形式寫成，用生動活潑的口吻，勾勒出一般製造業面對的種種現實問題，確實令人大開眼界、
醍醐灌頂！ 作者程曉華先生曾任職於大宇重工業（Daewoo）、IBM、Flextronics（偉創力）等公司，擔任過生產計畫員、物料計畫主管、供應鏈管理總監等職務，並曾任職於埃森哲（Accenture）顧問公司，以其20多年的實戰經驗，寫成這本書。 書中從供應鏈管理的角度，可以看到庫存與客戶需求、物料採購、倉庫、ERP系統、KPI、財務、會計、生產、品管、銷售之間的關係；最終，供應鏈管理和庫存控制是一個系統工程，需要供應鏈上下游企業（客戶、供應商）的全面參與、公司內部從上到下的合作，以及高層的支持。 ------------------------------ 用作者自己的話來說：
供應鏈管理，一半是技術，一半是管理（藝術），只有技術與管理的有機結合才可能創造出業績，從而實現「全面庫存管理」（TIM）的根本目標：透過全面優化供需鏈管理的流程、組織、績效考核，全面降低供需鏈的呆滯庫存（E & O），提高及時交付率（On-Time Delivery），進而提高企業的現金流周轉速度（Cash to Cash），提高股東的投資報酬率（ROI）。 本書以主角成銘先生，進入偉康公司擔任供應鏈管理總監為基本場景；他不是那種「正經八百」的經理人，甚至他的言行也有點「政治不正確」，很特立獨行，但是他確實能管，知道該「管什麼」，終於讓公司的營運蒸蒸日上…… 本書以故事與對話的形
式，從管理的角度，深入淺出說明了供應鏈與庫存管理的流程與控制點。書中的重要概念有： ‧庫存，轉就是賺！ ‧開會不及時，（給客戶）交貨就可能有問題； ‧倉庫有多大，庫存就可能有多高； ‧拿不到貨，可能是個計畫問題； ‧忙就是瞎忙，加班解決不了缺料問題； ‧採購員不是追料的，你要做供應商的虛擬供應鏈經理； ‧業務不是賣貨的，你是客戶的需求管理經理； ‧不是有料你就厲害，過量生產罪大惡極，你必須服從計畫的指令； ‧不要抱怨預測不準確，但也不能被業務牽著鼻子走； ‧不要為了KPI而KPI，KPI的目的不是為了懲罰； ‧有想法是好事，但是，你不能說了不做，做了不說； ‧玩供應鏈管理，就是玩一個『平衡
』——及時出貨與庫存周轉率的平衡； ‧大家都是玩供應鏈的，只是，不同的人處於供應鏈的不同環節； ‧未來的CEO來自供應鏈——供應鏈從業人員的職業發展； ‧供應鏈的流程需要定期審核。
基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊
為了解決智慧科技應用系出路 的問題，作者劉紹暉 這樣論述：
近年全球自駕車技術如雨後春筍般的冒出，現階段的技術大多都已進入了道路測試階段，像是自駕巴士、園區自駕接駁車等，因此自駕車的定位對於行車安全是一個相當重要的能力之一，而 AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）演算法是常用的定位方法，但此演算法若在初始位置發生定位錯誤，會引發交通安全的問題。因此本研究利用CNN（Convolutional Neural Network）模型來辨識自駕車前方的特殊景色，為AMCL 提供一個接近實際位置的參考座標，進而讓 AMCL 的初始粒子散佈在其座標周圍，故得以快速收斂在正確的位置上。本研究先提出路段景像定位法，雖然可以解
決此迷航問題，但是由於需事先經驗區分路段，導致人工成本太高。為了改善此問題，我們利用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）萃取路段上的特徵點，並利用形態學將群聚的特徵點結合為特徵物件，隨後利用二維向量來描述此特徵物件的形狀及主軸角，最後會根據此向量的匹配對是否超過預設比率來決定路段的長度，進而解決因人工所擇選的固定長度路段，導致人工成本過高之問題。特徵點的萃取對於影像匹配是一個重要的角色，若特徵點萃取過少，會造成匹配點對數量過少，導致匹配失敗或是匹配的準確度降低。為了解決此問題，本研究提出飽和點極性演算法加快找出飽和色彩，然後透過調整影像色彩的飽和度，來增加影
像色彩對比，進一步讓ORB 演算法在特徵點檢測時提升萃取到的特徵點數量。綜上，本論文提出路段景像、路段特徵物件及快速強化色彩飽和對比等技術，可增強影像特徵並解決自駕車的迷航問題，進而強化了行車安全。