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東吳大學 EMBA高階經營碩士在職專班 邱永和、劉宗哲所指導 李曉君的 推估A公司品牌代理商之營運績效-DEA RESAMPLE (2021),提出華碩offer PTT關鍵因素是什麼,來自於品牌代理商、SBM、Resample DEA。

而第二篇論文國立臺北科技大學 智慧財產權研究所 江雅綺所指導 林育良的 智慧醫療產業之競爭法規範研究-以醫療數據與演算法為中心 (2021),提出因為有 智慧醫療、醫療數據、演算法、公平交易法、競爭行為的重點而找出了 華碩offer PTT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:

除了華碩offer PTT,大家也想知道這些:

推估A公司品牌代理商之營運績效-DEA RESAMPLE

為了解決華碩offer PTT的問題,作者李曉君 這樣論述:

工程塑膠市場用途廣泛,服務的產業涵蓋醫療用品、汽車零部件、運動器材、家用電器、時尚箱包、化妝品及服飾鞋業配件等。A公司1982年成為美國品牌代理商之後,成功將品牌深耕臺灣,成為許多產品指定用料。代理商之所以重要是因為除了能擴展海外市場之外,更是廣大國外客戶的橋樑,透過代理商在地服務及開發,佔有非常重要的地位。相對的代理商本身要有靈活的資金周轉,才能備貨及放款。本研究利用SBM及Resample DEA中的Past-Present-Future Model探討A企業主要銷售2010年至2021年的經營績效,並預測未來一年之預期績效。研究結果顯示,具有重要參考價值。

智慧醫療產業之競爭法規範研究-以醫療數據與演算法為中心

為了解決華碩offer PTT的問題,作者林育良 這樣論述:

透過AI技術進步,傳統醫療結合資通訊技術(包括無線網路、軟硬體等)、生技、資料分析、醫材等技術發展,組合而成智慧醫療產業。傳統醫藥產業的生態系統較為封閉,法規嚴苛,進入智慧醫療的市場後,將充滿了不同商機與競爭,亦帶動新型態的法律挑戰。由此可見智慧醫療數據蒐集與演算法使用所衍生限制競爭問題將日益嚴重,在資料蒐集、儲存與使用上皆可能形成進入市場的障礙,形成樞紐設施,掌握樞紐設施的公司形成獨占地位掌握市場。抑或兩家握有巨量醫療健康資料的公司,雙方有意甚至是因演算法運算的關係,達到共享蒐集、使用、或是進行交易的方式,進而影響相關市場之競爭秩序甚至構成聯合行為。不同的市場交易模式都有可能構成違反競爭法

的要件,然而因為數據市場有別於傳統市場,市場界定也成為最主要的鑑別點。智慧醫療產業不單是技術層面的變動,更涉及整個醫療系統的變化,包含醫病關係、藥廠、機構、相關器具商,其影響不可小覷。2020年開始的COVID-19疫情,加速相關智慧醫療市場的產業生長,希冀本文可供公平會於實務上個案審理時之參考。