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這兩本書分別來自碁峰 和大樂文化所出版 。

東海大學 日本語言文化學系 王政文、張瑜珊所指導 楊祺萱的 韓國流行音樂在日本的發展歷程(2002-2021) (2021),提出最佳word轉pdf關鍵因素是什麼,來自於K-pop、韓國流行音樂、韓流、偶像團體、文化輸出、社群媒體、韓國模式、日本音樂市場。

而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李達生所指導 杜則諳的 智慧閥導入AI預測空調箱冰水流量-以國立陽明交通大學浩然圖資中心為例 (2021),提出因為有 智慧閥、冰水系統、類神經網路、機器學習的重點而找出了 最佳word轉pdf的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了最佳word轉pdf,大家也想知道這些:

Notion高效管理250招:筆記×資料庫×團隊協作,數位生活與工作最佳幫手

為了解決最佳word轉pdf的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:

  國內第一本最多應用技巧的Notion全面參考指南!      10大主題.全方位計劃管理    隨時都能開始的筆記與資料整理術      ■活用連結分頁資料庫以及筆記平台內容嵌入,Word、Excel文件整合。    ■涵蓋閱讀書單、費用計算、雲端書櫃、旅遊行程、專案時程、排程日曆...等應用實例。    ■電腦、手機跨平台(Windows / macOS、iOS / Android)適用,靈活操作即時更新。      【超值加贈】    全書範例與素材/達人都在用的28款實用範本    頁面設計優質圖示資源速查表/快速鍵隨身速查表    學習資源使用方式影音教學      解鎖Not

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Google Drive、Google Maps...等資料完全整併,善用Markdown語法及操作快速鍵,事半功倍、提升效率。      *結合生活與工作,完全實務應用    設計、教育、閱讀和寫作、銷售量、健康保健、人力資源...數十種不同情境範本,完全掌握工作效率及大小活動流程,跨平台、系統通用,用電腦、行動裝置隨手記事,輕鬆成為雲端工作達人。      *高質感素材與區塊樣式美化筆記,專業呈現    不僅要求作品專業完美,也希望工具平台介面簡單有設計感?Notion是一款介面簡潔的軟體,有設計感,靈活、流暢的操作加上Block編輯模式,大量免費封面圖片、圖示、Unsplash圖庫,輕鬆

設計出不同用途的專業內容。      *善用資料庫,幫你管理各種專案進度    資料庫支援匯入、建置、屬性類型指定、關聯、計算...等全面應用,有 Timeline、Board、List、Gallery、Calendar...等多種檢視模式,搭配篩選條件各別檢視以及計算功能,掌握預算不超標。      *團隊協作,邀請他人共同編輯與分配權限    提升團隊協作效率,完美地跨時區、跨平台共同編輯作業,還可以依每位成員或訪客的性質調整編輯管理權限,讓團隊成員可取得最精準的同步資料與即時討論。

韓國流行音樂在日本的發展歷程(2002-2021)

為了解決最佳word轉pdf的問題,作者楊祺萱 這樣論述:

本論文主要研究2002年至2021年間韓國流行音樂在日本的發展歷程,探討這股K-pop風潮最初是從何而來、如何向日本及海外市場輸出,再透過筆者整理的2002年至2021年K-pop歌手與團體在日本市場發展的一系列統計圖表,了解K-pop近二十年來在日本市場發展的情形與現況。透過案例分析的方式,筆者篩選出七組在日本發展成績不錯的K-pop團體,了解他們在日本市場的發展情形和成功原因,再歸納出K-pop團體成功進軍日本及海外市場的原因與策略。研究發現,韓國流行音樂透過融合西方音樂與日本偶像團體元素,發展出如今獨特的韓式唱跳表演風格,現已成為全球流行音樂愛好者競相模仿的對象。在發展的策略上,K-p

op很早就放眼於海外輸出跨國市場,起初為了降低日本觀眾的排斥心裡,K-pop以在地化的方式向日本市場輸出,加上有了早期K-pop藝人的開墾,以及善用網路串流平台的傳播和粉絲的助攻等,最終成功打入日本與全球流行音樂市場。如今K-pop已反客為主,K-pop的經營和培訓模式,「韓國模式」儼然已成為日本及各國娛樂界取經的對象,韓國流行文化從最初的迎合海外市場到至今已能反向推廣自身文化輸出海外,堪稱韓流奇蹟。

讓百萬人鼓掌的Power Point最強簡報術:運用留白、空格、用色, 讓視覺極大化的100個技巧!

為了解決最佳word轉pdf的問題,作者天野暢子 這樣論述:

簡報是一種引導決策的藝術, 如何傳達主張,直擊老闆和客戶內心? 怎樣細膩呈現質感,不落俗套? 本書全圖解實作,讓你掌握5重點、6步驟 提案不需多費唇舌就通過!   ‧擔心遺漏重點,總是將投影片頁面塞滿滿?   ‧煩惱呈現方式一成不變,特別使用動畫設計?   其實,簡報的目的是「讓提案通過」,所以最重要的是打入主管、老闆及客戶心坎,成為他們眼中的最佳選擇。   簡報諮詢顧問天野暢子,深知「提案者」與「決策者」雙方的心理,指導過的簡報往往不用口頭說明,就能讓提案通過。她指出,大多數人以為資料只是簡報的一部分,但事實上資料便代表整個簡報,如果懂得抓住訣竅,即使只用一張A4紙,又不

善於言詞,決策者照樣會買單。   ◎掌握5項重點,讓決策者爽快說YES   什麼樣的簡報能引導提案快速通過?製作資料時,必須思考決策者的立場,掌握5項重點。   •目標(Goal):對「什麼事」造成「怎樣的影響」?   •親切(Hospitality):怎麼做最能貼近對方需求?   •原創(Originality):是否展現獨特性?   •實用(Usability):是否化繁為簡,讓對方「只需要做決定」?   •簡化(Simple):不依賴口述,誘導對方用直覺判斷就同意。   ◎遵守6個步驟,輕鬆製作魅力簡報   「今天,蘋果讓世人對手機從此改觀。」賈伯斯一句話,撼動全場聽眾。製作簡報資料

,想要這樣有力道,必須內容重邏輯,編排具巧思,貼近決策者的需求,共有6個步驟。   •第1步:善用6W2H,篩選你蒐集的資料   一開始不要先瞎忙找資料,得依循6W2H原則規畫格式:做什麼、對象是誰、花費多少、怎麼做等。而且在整個過程中,得不斷確認是否符合原則,才不會混亂失焦。   •第2步:分類、留白的版面設計,展現獨特性   資料要切合決策者的物質利益與情感利益,但一口氣全部攤開,只會讓人眼花撩亂,得學習超市DM加以分門分類,然後規畫出簡報草稿,並處理細節。        小祕訣1:數據與官方資料最具有說服力。   小祕訣2:留白最能凸顯重點,但如何安排位置與比例?   •第3步:文

案力,決定報告是否夠犀利   一般文章的結構是起承轉合,但商用簡報一開始就得破題,提出對方感興趣的結論,並用標題帶出重點。最簡明易懂的句型是「什麼事+怎麼樣」。        小祕訣1:如何下標?怎麼控制字數?看看Yahoo新聞就知道。   小祕訣2:條列式敘述最有助於迅速理解,還有層級規則、段落區隔等5種手法。   •第4步:用圖像效果,創造3種優勢   大量文字容易讓人疲乏,用圖片、表格、照片傳達訊息,不僅能讓人對提案產生共同解讀、強化記憶,還能迅速引導決策。原則是一頁傳達一個主題。        小祕訣1:圓餅圖呈現比例、曲線圖表現變化,長條圖顯示……。   小祕訣2:比較2種以上的訊

息時,要製作「複合式表格」。   •第5步:魔鬼就藏在編輯的細節裡   從顏色、字體、字級的變化,到頁首與頁尾的空間運用,留意這些細節,就可以確立簡報風格,方便閱讀者找到關鍵訊息。       小祕訣1:不同目的選用不同顏色,更容易脫穎而出。   小祕訣2:變化字級與字體來強調重點,但最好控制在3種以內。   •第6步:避免功虧一籄,不可忽視最後確認   無法成交、產生誤會……通常是因為我們沒做最後檢查。因此,不想栽在最後一哩路,你得注意五個常見失誤。        小祕訣1:檢閱錯漏字和資訊來源,確保內容值得信賴。   小祕訣2:做好列印與裝訂,以顯示製作者的常識與用心。   ◎專家級

技巧和實戰案例分析   另外,本書更提供9個專家級技巧,不管是做投影片還是書面資料,都能事半功倍。而且,搭配9個實作案例,從預算報告、內外部提案到媒體新聞稿等,馬上能派上用場。 得獎紀錄   ★日本亞馬遜電子書第一名 名人推薦   TED×Taipei 創辦人&立法委員  許毓仁   簡報教練、職場專欄作家  謝文憲   *此書為《簡報的藝術》第二版

智慧閥導入AI預測空調箱冰水流量-以國立陽明交通大學浩然圖資中心為例

為了解決最佳word轉pdf的問題,作者杜則諳 這樣論述:

智慧閥在命名時,被冠上智慧兩字,是因為智慧閥擁有紀錄數據的功能,安裝於空調箱之冰水系統中,智慧閥可以記錄空調箱的冰水流量、出水溫度和回水溫度等數據,藉由以上數據,智慧閥可以透過回風溫度和出回水溫差兩種回授,搭配定流量功能來控制冰水流量,讓系統在流量和出回水溫差之間取得平衡,降低泵浦作功,達到節能。近些年AI大數據的時代來臨,在眾多的文獻中提到,精準的預測可以增強對系統調度的管理,減少因不當運轉造成的能耗浪費。在解決空調節能的問題,大多數文章選擇預測負荷,來決定未來一段時間的系統調控,但考慮到有些空間的負荷資料難以取得,計算複雜,本實驗將以預測空調箱冰水流量為實驗目標,相比負荷資料,空調箱流量

之數據更好取得。透過比較各個模型之預測精準度,期望AI精準的預測在未來與智慧閥的搭配可以達到良好的節能效果。 AI預測的最大價值在於可以用於非線性之預測,對於數據突高或突低的情況,擁有較強的預測能力,本研究以國立陽明交通大學浩然圖書資訊中心為研究案場,於現場蒐集空調箱數據以及當地氣象資訊,透過相關性分析(皮爾森、斯皮爾曼與肯德爾秩)篩選出與冰水流量相關性較高的參數,輸入至遞迴神經網路(RNN)、門控遞迴單元(GRU)、長短期記憶網路(LSTM)和雙向長短期記憶網路(BiLSTM)進行冰水流量預測訓練,實驗結果表明,長短期記憶類型之神經網路預測出之結果明顯優於一般遞迴神經網路,且類神經網路

應用於短期預測之效果高於長期預測,各模型預測之決定係數(R2)分別為遞迴神經網路(短期:0.901,長期:0.89)、門控遞迴單元(短期:0.938,長期:0.924)、長短期記憶網路(短期:0.948,長期:0.931)、雙向長短期記憶網路(短期:0.949,長期:0.933)。