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Electronization進入發燒排行的影片

以商業管理萃思改善玩具屋之服務品質

為了解決Electronization的問題，作者盧適頎 這樣論述：

近年來網際網路帶來新的市場與應用，改變了很多商業的經營模式，虛擬店商的發展也相對越來越普及，相對的實體店面的來客數也是越來越少，因此在這個網路購物盛行的社會中，提高實體店面服務品質吸引來店客群是一項值得研究的問題，為了能配合全球「e 化」的腳步及找出服務缺點進行改善，研究者選擇了任職的KIWI玩具屋實體店面做為研究對象。本研究以KIWI玩具屋實體店面工作環境作為研究情境，並將實體店面服務之作業流程作為研究個體。先發放250份的網路問卷給予顧客填答，調查研究KIWI玩具屋實體店面服務品質最需要改善的項目，接著運用商業管理萃思(TRIZ)理論中的根源矛盾分析(RCA+)、商業管理矛盾矩陣表與40

項發明原理、發明標準解方法作為服務品質改善之研究方法。研究結果發現，由上述40項發明原理與發明標準解兩個階段共產生22個改善方案，接著比較和評估整合之改善方案，得到3個最佳改善方案為「增設一個放置區：於賣場內增設一個包裝材、雜物放置區，避免顧客反應行走不便。」、「規劃周間營運模式：規劃店面一周有出貨日與取貨、選購日，出貨日不讓顧客進入賣場，將大量包裝材與雜物放置於賣場內專心出貨，取貨、選購日則清空賣場大量雜物只留下待販售商品供顧客選購。」、「貨架當理貨雜物置物架：當人潮多或是出貨量大時，將商品貨架當成理貨雜物置物架，將部分包裝理貨雜物暫時整理至商品貨架，等人潮少再拿下，避免走道雜物過多。」，可

以完善改善項目的服務品質，藉此改善門市實體店面之服務流程，使改善方法更完整多元化、效果更加倍。最後提出創新改善建議方案，希望藉此研究能對KIWI玩具屋實體店面之創新發展策略上，有實質性的助益。

使用殘值卷積神經網路的色域擴展方法

為了解決Electronization的問題，作者張柏翔 這樣論述：

在我們人類生活中，已進入了Ｅ化世界。為了提高生活品質，我們創造許多新一代的裝置，像是 3D 環繞音響、高解析度顯示器與高畫質的投影機，讓多媒體(電視節目、視訊串流、電影、遊戲等等)呈現在這些裝置上栩栩如生。其中以電影來說，為了呈現最真實的感覺，提高觀賞品質，色彩空間的標準已從傳統的 sRGB 進步成現今的 DCI-P3，而在色域範圍上擴大了 30%。然而這卻不是人類可見光的極限，為此國際照明委員會(Commission internationale de l'éclairage，CIE)發展了更廣大的色域-BT.2020，DCI-P3 大概只有 BT.2020 的 70%，而傳統色彩空間(s

RGB)更只有 BT.2020 的 50%而已。在本文中，我們將 BT.709（sRGB）的色彩範圍利用深度殘留神經網路模型（Residual Convolutional Neural Network）擴展成 BT.2020 高色域範圍，這個方法促使目前 BT.709（sRGB）的影像畫面能以 BT.2020 的廣色域方式顯示於高色域範圍的顯示器上。實驗結果顯示，本論文提出的方法比起 TC(True Color)轉換能呈現更真實更豐富的色彩。所重建的影像放到客觀的 CIE 平面上，已可以覆蓋住整個BT.2020 的色域面積。關鍵字：BT.709、BT.2020、深度殘留神經網路模型