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完全圖解物聯網：實戰‧案例‧獲利模式 從技術到商機、從感測器到系統建構的數位轉型指南

為了解決軟體 工程師 產值的問題，作者八子知礼（YAKOTomonori）,杉山恒司（SUGIYAMAKoji）,竹之下航洋（TAKENOSHITAKoyo）,松浦真 這樣論述：

從基礎到商機、從感測器到系統， 幫助你了解物聯網，迎接數位轉型的挑戰！   物聯網（Internet of Things，IoT）並不是一個新名詞，許多企業經營者想導入物聯網推動轉型，卻沒有找到明確的目的和方法，甚至不知道物聯網到底該怎麼做、要做些什麼。有許多人誤以為物聯網只是運用新科技，讓現有的系統業務和商業活動達到更好的效果。 另一方面，對於從事系統開發的工程師而言，即使擁有會計、人事和銷售管理經驗，對於物聯網系統還是不知如何著手，嵌入式設備開發的系統工程師也不知所措。 物聯網系統的開發重點，不在於設備內部的封閉式系統開發，而是如何將數據傳送到雲端、如何提供雲端與設備端之間的數據處理、

分擔作業。 本書介紹與說明物聯網領域中各種的相關技術，無論是與這些領域相關的工程師還是一般讀者，都能藉由本書了解物聯網的系統、商機和獲利模式。尤其是物聯網系統建置時所需的基本架構和技術、目前進展的方向等都能有一個整體的概念與深入的了解。 從基礎到實戰、從感測器到物聯網平台，作者群在書中詳細講解感測器的種類、可採集的數據特徵、通信方式、彙總分析數據的方法等。也針對建置設備和無線通信的過程中可能出現的安全問題，點出關鍵並提對策。本書重點包括：   ‧物聯網的基礎概念、系統建構和商機。 ‧數據的種類和特徵：透過實例說明蒐集數據和運用數據的方法，以及可以透過什麼樣的感測器和設備採集數據。 ‧說明物聯網

系統的全貌：完成物聯網系統的建構並不表示結束，應該進一步思考如何運用和改善系統。 ‧詳述數據與資安息息相關：物聯網連接眾多的設備和數據與資安有關，必須通盤考量。 ‧介紹物聯網商機：藉由案例說明物聯網可以做什麼，可以實現什麼樣的商業模式，以及所需費用。   本書涵蓋感測器設備、物聯網平台的所有內容，幫助讀者對於物聯網的架構有完整認識，更有信心迎向數位轉型的挑戰！   ｜專業推薦｜ 　葉清來｜宏遠興業總經理   丘宏昌｜清華大學科技管理研究所教授

零基礎入門的機器學習圖鑑：2大類機器學習╳ 17種演算法 ╳ Python基礎教學，讓你輕鬆學以致用

為了解決軟體 工程師 產值的問題，作者秋庭伸也,杉山阿聖,寺田學 這樣論述：

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ 　　★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 　　．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 　　．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 　　．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 　　【什麼是機器學習？】 　　人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 　　但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 　　實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 　　有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學

習也是種機器學習。 　　機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 　　並運用學習結果來解決問題。 　　【機器學習的應用觸及各領域】 　　機器學習可以應用在各種領域，包括： 　　自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 　　近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 　　讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 　　由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 　　才能讓精準解決問題，事半功倍。 　　【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 　　◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電

腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 　　．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 　　．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 　　．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN 　　◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 　　．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE 　　．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 　　【Python是時下最熱門的程式語言】 　　在學習機器學習的演算法時， 　　Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 　　與

機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 　　本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 　　因此書中還附有Python基礎教學。 　　本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 　　了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 　　幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 　　相信就能學會實際操作機器學習，解決生活和工作上的問題，讓AI為你所用！ 　　【本書適合哪些人閱讀？】 　　．對機器學習感興趣，已經開始學習的人 　　．已懂得一些機器學習演算法，想學習更多的人 　　．不熟悉方程式，看不懂機器學習專書的人 　　．想學會如何因應問題來選擇

機器學習演算法的人 　　．有程式設計經驗，有能力執行範例程式碼的人 專業推薦 　　李忠謀｜國立台灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 　　資工心理人｜竹謙科技研發工程師 　　鄭國威｜泛科知識公司知識長 　　蘇書平｜為你而讀／人資商學院創辦人   　　「這本書可作為對機器學習完全不懂的新手，踏入這個領域的敲門磚，本書先是說明機器學習的基礎知識，接著介紹17種機器學習的基礎演算法，每個章節皆有實際的程式碼範例，並且用圖片來視覺化這些演算法是如何去處理分類資料，建議讀者可以邊學邊做，嘗試著書中的程式碼來解決問題，相信會有滿滿的收穫，讓您在讀完本書之後，也能夠掌握機器學習的基礎知識

，不管是要面對實作的問題，或者是學習更進階的方法，都能夠無往不利。」──資工心理人，竹謙科技研發工程師 　　「商業分析師在台灣的求職市場上已經慢慢變成最熱門的職缺之一，如果你懂得機器學習的基礎技術，更可以幫助你從大量原始的數據挖掘有意義的情報，解決各種複雜性的商業問題。這是我一本我看過最淺顯易懂的好書，非常推薦給你。」──蘇書平，為你而讀／人資商學院創辦人

領導模式、激勵因素對工作滿意度與工作績效之關係研究-以台中港科技產業園區為例

為了解決軟體 工程師 產值的問題，作者王姿惠 這樣論述：

世界局勢因為中美貿易戰、新型冠狀病毒(COVID19)的大流行，以及俄烏戰爭，造成對世界經濟的重大衝擊，企業在無法避免外憂的情況下，要致力於解決內患的發生，就要投身到對企業內部的管理上進行整頓，以利其企業的永續發展。 本研究以交易型領導和轉換型領導此兩種模式，以台中港科技產業園區為對象進行探討其與激勵因素、工作滿意度和工作績效之間的關係。透過問卷調查的方式與SPSS統計軟體處理敘述性統計分析與因素分析、效度分析、信度分析和簡易迴歸分析，研究的實證為以下結果。 1.交易型領導模式對激勵因素有顯著的影響 2.轉換型領導模式對激勵因素有顯著的影響 3.交易型領導模式對工作

滿意度有顯著的影響 4.轉換型領導模式對工作滿意度有顯著的影響 5.激勵因素對工作滿意度有顯著的影響 6.工作滿意度對工作績效有顯著的影響 期望能把研究結果，也就是交易型領導、轉換型領導模式和激勵因素對工作滿意度和工作績效皆呈現顯著的正面影響作為企業組織間進行管理上的參考。