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國立臺北科技大學 環境工程與管理研究所 曾昭衡、陳伶伶所指導 徐韻如的 以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型 (2020),提出汽車保險怎麼保mobile01關鍵因素是什麼,來自於氣候變遷、人工智慧、機械學習、水稻損失、社會科學統計軟體(SPSS)。

而第二篇論文東吳大學 法律學系 余啟民、張瀚書所指導 王惠貞的 論美食外送平台服務生態圈之法律議題研析 (2019),提出因為有 平台經濟、零工經濟、承攬、僱傭、個人資料保護、隱私權、食安、消費者保護的重點而找出了 汽車保險怎麼保mobile01的解答。

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除了汽車保險怎麼保mobile01,大家也想知道這些:

必勝行銷全書:向43家成功企業學習6大行銷戰略

為了解決汽車保險怎麼保mobile01的問題,作者酒井光雄,武田雅之 這樣論述:

★日本亞馬遜讀者★★★★★4.5顆星好評! ★最詳盡豐富的案例,每家企業必備的行銷戰略祕笈!   在日新月異的商業環境下,企業光是倚靠奠基於過去經驗法則的方法已無法有效解決問題的情況,正拚命地試圖找出解決的方法。然而,也有許多企業並未受到價格競爭的影響,透過自己創造出的獨特市場獲取高額的收益、推出具有魅力的品牌,在全球擄獲無數粉絲的心。   仔細分析這些成功企業,可以發現他們的成功都具有理解「市場理論」的基礎能力,經營者與行銷專員會以自己的發想與思考,擬定「先驅型行銷戰略」並加以執行。   本書將這些優秀企業的做法以「六項行銷策略」加以區隔,並以「企業的成功案例」進行介紹。   讓

43家企業在逆境中得勝的6大行銷策略:   1.分析環境,考量上市時機的行銷策略   2.以市場區隔為主的行銷策略   3.以品牌為主的行銷策略   4以差異化服務為主的行銷策略   5.以創新為主的行銷策略   6.行銷3.0時代的新策略   本書總共分為7章,以循序漸進的方式引領讀者細細探討成功企業如何在經濟低成長與通貨緊縮的逆勢環境下,產生獨創性的行銷創意,藉此突破困境、開創新商機。讀者可從43家企業的案例分析當中,學習最符合現況的行銷策略,並活用於自家公司。   在第一章,說明擬定行銷策略的步驟及應具備的觀點,讓讀者掌握行銷策略的全貌。   在第二章「分析環境,考量上市時機的行銷

策略」,將說明建構行銷策略前,應如何進行總體與個體的環境分析,考量好自家公司所瞄準的市場屬於產品生命週期的哪一個階段後,再著手建構行銷策略。   在第三章「重點放在市場區隔的行銷策略」,說明市場區隔方面的著眼點與重要性,其中會檢討自家公司應放在哪個市場、要怎麼設定等。只要做好市場區隔,預想中的市場、客群,以及市場上自家商品的定位也會隨之完成。   在第四章「以品牌為主的行銷策略」,針對創造品牌、提昇品牌等,說明可以實現「競爭優勢」的「打造品牌」過程。   在第五章「重點放在服務差異上的行銷策略」,我們將說明,面對近年來急速發展的服務化社會,企業與商品應如何以服務獲取成功。   在第六章

「焦點放在創新上的行銷策略」,說明如何透過創新,讓行銷的架構本身也能夠往上升級。   在第七章「行銷3.0時代的新策略」,我們將說明隨著部落格、SNS等社群媒體的普及帶來「參與的時代」後,因全球化而生的「悖論(Paradox)」,以及人們的工作在內容上變得更具創造性後,行銷策略已提升到什麼樣的程度。 學界推薦   別蓮蒂  政治大學商學院信益書院執行長   樓永堅  政治大學企業管理學系專任教授 業界推薦   葉明桂 奧美廣告副董事長暨奧美集團策略長   陳玲玲 晶晶晶廣告公司總經理   黃麗燕 李奧貝納集團執行長暨大中華區總裁 日本亞馬遜讀者激動好評   1.    誠如本書書

名《必勝行銷全書》所示,作者把為數眾多市場行銷理論與原則,歸納在六大戰略的主題下寫成此書。因此我認為「只要有這一本」就能全盤理解市場行銷這門技術,這是一本由經營者到從事行銷工作的人必讀的好書。   2.    不虧是酒井先生寫的書。閱讀由市場行銷王牌所寫的書,光是讀完它就覺得很有收穫,書中所提的案例與事例也夠豐富,並且很容易閱讀。   市面上充斥為了銷售而寫的書,能夠無視這樣的背景與價格競爭,舉出實例來分類、分析企業如何擬出真正的經營戰略,讓讀者很容易得到啟示,這點是本書和其他市場行銷書籍最大的區隔。這是一本對學習非常有助益的書。  

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決汽車保險怎麼保mobile01的問題,作者徐韻如 這樣論述:

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛,氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用,在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面,雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施,但突如其來的天災降臨時,造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失,即能提早做好災前的應變,減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念,利用ML軟體,如:SPSS,做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數,再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練,並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值,再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式,做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大,但單一事件的預測結果卻很精準,水害可使用模式一;寒害可使用模式三;病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分:第一部分(2020)結果得知,預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優,表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知,預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%,代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的(短期、長期預測)進行本論文模式一至四之選擇。短期(月預測)可依災害類別如:水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二;而長期(年預測)預測亦可使用模式一。

論美食外送平台服務生態圈之法律議題研析

為了解決汽車保險怎麼保mobile01的問題,作者王惠貞 這樣論述:

互聯網之於數位時代的發展,已是不可擋的趨勢,全面改變了我們溝通方式以及生活日常運作模式。傳統的商業交易是面對面的交易方式,而互聯網的共享、交互的特性,佐以App系統開發,交易項目擴大為賣服務與商品。Uber Eats、foodpanda、有無快送等美食外送平台依循此概念發展而生。近年在台灣快速發展,民眾大享方便之餘,卻因現行法規跟不上新興型態的「零工經濟」、「平台經濟」,主管機關權責劃分不清,導致勞動安全、食品安全、個人資料安全以及消費者權益都出現漏洞,享受美食外送服務,是否同時也有著更大隱憂? 先前社會新聞多起報導,外送員藉由外送平台所取得消費者個人資料,進而騷擾消費者;外送員多數對於食品

運送需保持食品新鮮與衛生缺乏概念;抑或是因為搶時間而違反道路安全、低頭看手機疏於注意路況,導致多起外送員發生交通意外事故引起勞動部等相關單位及社會大眾的關切。本研究有感於美食外送平台現況與該生態圈一連串關係的適用法律規定尚缺少有關國家政策的配合、法規的調適或針對新興經濟產業另立新法、扶持該新興產業應有的環境等討論與研究議題,將參考他國之指導綱領、法律規範及配套措施,進而探討台灣法令規定之增修或新立新法,同時研究中國大陸持續發展之情形,尋找出進一步的解決方案,力求整體符合經濟、產業、法規各項發展之最好的結果。