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國立政治大學 傳播學院碩士在職專班 蘇蘅所指導 哀曉培的 耳朵裡的新戰場！Podcast內容產製策略分析 （2020），提出messenger繁體中文關鍵因素是什麼，來自於Podcast、內容產製、電腦中介傳播、符擔性、擬社會互動、平台化。
而第二篇論文建國科技大學 電子工程系暨研究所 許玉芳、沈慧宇所指導 陳博一的 以 Line Bot 設計與自然語言處理技術監控家電設備運作 （2019），提出因為有 Line Bot、NLP、Raspberry Pi、Speech To Text的重點而找出了 messenger繁體中文的解答。
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為了解決messenger繁體中文 的問題，作者吳懿剛 這樣論述：
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是它的官方網路軟體商店App Store與，第三方軟體集散中心Cydia，提供了全世界頂尖工程師和軟體廠商所開發出來的軟體，為數龐大與意想不到的創意，才是iPhone穩站消費者心中寶座的原因，也是其他手機廠商望塵莫及的地方。 iPhone是隻手機，也不只是手機，透過大家的創意和軟體開發，它已經變成了手機+掌上遊戲機+小型電腦+行動媒體中心，各種想的到想不到的功能都可以透過軟體來達成。長久以來，消費者對於簡潔時尚，又具有強大功能的行動電話的期望，Steve Jobs看到了，Apple Inc實現了。
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未來我們將在這推播影片更新通知及重要公告，如直播預告、抽獎訊息等。
歡迎加入艾爾文的 Telegram 官方頻道，重要訊息公告不漏接！
* 目前為測試階段，艾爾文還在熟悉軟體中。
歡迎行動力超強的艾草搶先加入，我們之後再正式公告給所有艾草們。
▉步驟如下：
❶ 下載 Telegram Messenger
到 App Store 或 Google Play 下載 Telegram Messenger 這款 APP。
進入 APP，使用電話註冊。
❷ 建議進行隱私設定。
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- 頻道重要通知及公告。
- 新影片通知、連結專門送。
- 直播、行動派艾草專屬直播通知。
- 抽獎訊息、得獎公告。
- 偶爾放送未公開的內容。
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►本集使用音樂►
1. You Set My Soul on Fire - Sture Zetterberg
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▉「行動派艾草」是什麼？
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耳朵裡的新戰場！Podcast內容產製策略分析
為了解決messenger繁體中文 的問題，作者哀曉培 這樣論述：
2020年台灣掀起一波Podcast聲音經濟浪潮，來自不同領域的素人、網紅、傳統媒體爭相投入，一年內從300多個節目，猛爆性成長到近8000檔，引發本研究動機：誰從上千檔節目中勝出？原因為何？本研究以「電腦中介傳播」（Computer-Mediated Communication）、「符擔性」（Affordance），以及「平台化」（Platformization）理論，歸納出Podcast是透過RSS技術傳輸下載檔案，並且匯集在網路平台的聲音媒體，其符擔性特點在於「內容形式自由」、「具親密陪伴感」、「可控制性高」與「重視平台展演」。研究方法採質性研究中的深度訪談法，訪問曾在2020年至20
21年5月間，進入排行榜前30名的12位Podcaster，研究發現，這些Podcaster善於運用Podcast新媒體特色進行創新敘事，其掌握的關鍵內容產製策略，同時重視「科技機制」和「閱聽眾需求」，加上平台的符擔性，構成Podcast的經營模式。主要包括「建立非主流的獨特觀點」、「善用聲音特質擘劃節目元素」、「擬社會互動敘事」、「掌握平台新科技」四項。本研究也發現，受訪Podcaster的製作策略重視節目在平台的「能見度」，製作策略會透過自建App、觀察編輯清單主題、加入內容策展等方式，積極與平台演算法協作，進行優化內容搶攻排行榜，提高節目被發現的可能，同時擬定跨平台說故事行銷策略，提升聽
眾的互動參與感，建立虛擬社群，目的在增加收聽下載次數，獲得貨幣化的機會。此外，與組織型的Podcaster相較，獨立Podcaster更傾向以個人特質圈粉，吸引廣告夥伴的加入。
以 Line Bot 設計與自然語言處理技術監控家電設備運作
為了解決messenger繁體中文 的問題，作者陳博一 這樣論述：
Line 通訊軟體的聊天機器人(Line Bot)已逐漸普遍應用在一般日常生活，包括詢問旅遊景點、溫度氣候、或餐飲美食等，本篇論文利用Line Bot設計工具並結合自然語言處理(NLP-Natural Language Processing)技術以管理後端機器設備運作。Line Bot 前端技術主要是透過其系統開發套件(SDK-System Development Kit)完成一般APP設計元件的使用者操作界面，這些設計元件包括TextSendMessage、AudioSendMessage、與TemplateSendMessage等，而Line Bot後端技術則利用NLP.js開源套件解析
使用者輸入問句的意圖(intent)與實體關鍵字(named entity)以決定後續管理動作，並將相關管理意圖轉換為對應的控制指令，以執行機器設備的管控動作。NLP.js開源套件可以將使用者輸入的文字訊息轉換為對應的控制意圖，也可以反向轉換控制意圖為多種可能的文字訊息，依據[1]文獻說明，在Chatbot, Ask Ubuntu, 與Web Applications等三項語料(Corpus)辨識基準中，包括NLP.js,Watson (IBM),LUIS (Microsoft),DialogFlow(Google),與Wit.ai(Facebook)等多種NLP軟體套件的評比結果，NLP.j
s具備最低辨識錯誤率[2]，這也是本篇論文採用NLP.js作為自然語言辨識基礎的主要原因。本篇論文嘗試將控制指令應用於樹莓派(Raspberry Pi)所設計智慧家庭的家電控制(例如:開燈或關燈)，並將家電控制後的場景影像傳回Line Bot，因此使用者透過Line Bot輸入語音指令後，將可以確認機器設備接受控制後的變化，以確保聲控指令執行無誤。關於使用者語音聲波與控制指令文字之間的語音辨識技術中，我們實作Google STT (Speech To Text) API技術，雖然需要Internet網路連線，但Google STT API具備準確的語音辨識能力，另外本篇論文亦有介紹Google
STT API的相關原理與技術，以更深入了解其間細節差異。在工業4.0領域中，人工智慧在許多工業自動化管理的過程具備舉足輕重的角色，相關技術包括影像辨識、語音辨識、與自然語言處理等，其中聲控設備扮演一項不可或缺的重要因素，本篇論文利用Line Bot SDK設計前端操作介面並結合自然語言處理與語音辨識技術以管理後端機器設備運作，同時也探討相關設計與執行的重點細節，以做為後續工廠自動化管理之聲控設備相關技術參考依據。關鍵字：Line Bot、NLP、Raspberry Pi、Speech To Text