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細說蘇杭菜：品嚐比美天堂味的鮮美

為了解決永豐素麵的問題，作者徐文斌,岳家青 這樣論述：

深入淺出，說古道今， 細述前人的故事與蘇杭菜的特色。 濃中帶淡，鮮香酥爛， 原汁原湯濃而不膩，口味平和，鹹中帶甜。 蘇杭菜擅長於燉、燜、燒、煨、炒等烹調方式。 蘇杭經典菜，西湖醋魚、醃燉鮮、富貴叫花雞…… 　　上有天堂，下有蘇杭，因此蘇杭菜被稱作是「天堂味」。 　　本書做的菜，大都是蘇州與杭州的家常菜，也會帶些江蘇與浙江的地方菜。在中國大陸，他們對這些菜系分的很清楚，也希望能說清楚，台灣的蘇杭菜與源自中國的蘇幫、杭幫菜的元素與分歧。 　　蘇州四季不斷菜，三日不吃青，肚裡冒金星，蘇州人喜歡食當季青菜，講究到時間一過，你送他，他都不吃，就算是不富裕的年代，也是如此，這就是蘇州人，蘇州菜。

　　杭州一年不斷筍，產筍，也好吃筍，鮮筍、醃筍都應用的適時適物。 　　蘇杭菜除了對筍、菜的重視，還有對佐料的講究，本書羅納48道道地的蘇杭料理，從小膳冷碟到經典大菜，從小食點心到湯鮮羹，帶你一同品遍中華經典廚藝。 本書特色 　　◎深入淺出，以有趣的角度說古道今，點出前人的故事與蘇杭菜規矩。 　　1.這些菜是什麼呢？ 　　鯗是什麼？腐衣、腐皮、千張、百頁結，差別在哪？東坡肉是蘇東坡燒的肉？那東坡魚、東坡豆腐，又從哪裡冒出來的？蘇杭菜，大菜也有，多的是家常味，而從平常家味很濃厚的飲食習慣裡，引出吃的品味與典故。 　　2.這菜該怎麼吃？ 　　蘇杭菜的佐料通常是哪些？薑絲、鎮江醋必不可少，

什麼菜該搭什麼配料皆有學問！一起學習經典吃法。 　　◎廚藝大師親授食譜，學會料理經典蘇杭菜 　　從食材準備，到條列式步驟作法，佐以圖片呈現，讓你正確學做蘇杭菜。  

永豐素麵進入發燒排行的影片

眷村文化融入素養導向學校本位課程之設計與實踐

為了解決永豐素麵的問題，作者陳祐安 這樣論述：

本研究以「眷村文化」為主題，綜合校園願景、學生圖像及社區資源分析結果，規劃適合軍事高中實施的跨領域素養導向學校本位課程。除了讓學生深入瞭解眷村的歷史意涵與文化脈絡，更引導他們在思考、創作、行動的過程中，培育解決問題的核心素養。從眷村忠貞愛國的精神、軍人保國衛民的心情和捍衛家園的責任感當中，發掘自身所處環境與眷村的相似之處，在群體中尋找歸屬感，珍惜難能可貴的共同記憶，以及在小型社會中同甘共苦的革命情誼，以期更加了解自己、體諒他人，有更強大的心智面對未來挑戰。課程內容跨越學科本位限制、發揚軍事特色；評量活動從學生經驗出發，以文化資產場域作為教室，帶領學生走入眷舍，與眷村居民互動、交流。教師在共備

、授課過程中亦教學相長，享受創造樂趣的同時，也見證學生了多元能力發展。課程結束後，有83％的同學表示未來願意主動關心眷村議題，且有超過四分之一的同學是受到他人推薦而選修，可見眷村課相當受到學生青睞。期望未來吸引更多人投入眷村文化教學行列，引導年輕學子主動認識、親近眷村，達到文化推廣的成效。研究成果亦可提供未來各領域教師進行文化資產教學、學校本位課程發展、素養導向課程設計或跨領域統整課程實施時之參考。

電子商務入門：觀念、模式與跨境實戰2/e(二版)

為了解決永豐素麵的問題，作者朱訓麒 這樣論述：

　　．突破教科書理論過重的問題，以「任務導向，解決企業問題」情境串聯，全書即是企業發展電子商務的教戰手冊，與就業關聯性高。　　 　　．重新定義「電子商務」的內涵，強化學習者最需要的內容。介紹產業的最新電商知識，融合零售、行銷、傳播與電子商務理論與實務，如跨境電商、新零售、O2O、社群行銷、直播、東南亞電子商務…等最新議題。 　　．大量案例、圖片、影片、問題討論，活化課程，包含全球與大陸資訊。 　　．首創QR-code影片教學，上課有趣有活力。 　　．首創FB教師支援互動中心（請見教學資源光碟），教師群與作者群持續互動交流，一起學習。教學者是電子商務發展重要的知識傳播社群。

　　．業界罕見的教學方式，導入重要電商工具，如市場、產品或競爭者調查工具，可上線實作且方便測驗學習成果。訓練學習者利用大數據分析，與世界及實務接軌，是電商求職需要的知識。   聯合推薦 　　臺灣大學特聘教授 / 前商研院院長　陳厚銘 　　臺灣網商協會創會長　林憲忠 　　臺北市進出口商業同業公會秘書長　黃文榮 　　數位時代創新長　黃亮崢

人工智慧應用於成本異常分析-以手工具產業R公司為例

為了解決永豐素麵的問題，作者鄭詠心 這樣論述：

手工具產業一直以來都被歸類為傳統的勞力密集性產業，台灣的手工具產業更是台灣典型以出口為導向的傳統產業，在高度同業競爭的衝擊下，除了做到開源外，如何節流，往往也是企業管理階層所面臨的極大挑戰。本研究的個案公司，雖然長期仰賴ERP系統進行成本資料的收集及計算，並每月定期進行毛利分析討論及改善，但目前坊間常見之ERP系統，並未具備快速成本異常分析並提供決策建議的功能，仍舊需要依賴人工的方式逐一查詢其中的蛛絲馬跡，除了曠日廢時外，也無法達到成本效益，無形中更增加了異常改善對策的執行困難。因此，本研究希望能夠透過目前常見的人工智慧技術，藉由模型的訓練及測試，找到最佳的演算法及參數組合。再透過交叉驗證的

混淆矩陣、ANOVA單因子變異數分析以及成對樣本T檢定等模型比較的分析手法，找出預測準確率最佳的演算法，用以跟視覺化工具Power BI結合，透過「關鍵影響因素」以及重要性排名的異常警訊辨識，協助個案公司的成本分析人員得以快速找出影響營業毛利的關鍵異常成本的真正原因。