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行動行銷的12堂關鍵必修課：社群‧APP‧LINE‧大數據‧抖音‧元宇宙‧Mobile SEO‧GA到GA4

為了解決定潮mobile01的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

　　數位時代的高效行動行銷力，創造數位消費的新商機 　　打動人心的營銷新策略，將行銷力最大化的實戰祕笈 　　電商發展的新趨勢，行動行銷躍升為數位行銷新課題 　　重點行銷Tips、章末練習回顧，強化學習與深入思考   　　行動商務是電商發展最新趨勢，行動商務最簡單的定義，就是行動通訊結合電子商務的一種資訊化商業服務。   　　您要如何利用行動行銷拓展新市場？如何利用行動裝置的行銷策略來賺錢？有哪些資源配套能分析運用？又需要學習哪些行動行銷的技能？   　　本書適用於對行動行銷感興趣的讀者，不管是行銷人員、開店老闆、社群管理員、網站設計和產品企劃人員、App開發者以及相關網際網路從業人員，書中

包含了最詳盡行動行銷的觀念解析，完整且詳實介紹行動行銷相關議題、重要觀念及最新行動行銷工具。精彩篇幅包括：   　　*新眼球經濟的行動行銷黃金入門課 　　*App抓住的行動商機與滾滾錢潮 　　*讓營收翻倍的行動創新科技與應用 　　*觸及率翻倍的行動社群行銷關鍵心法 　　*成長駭客必修的熱門行銷宮心計 　　*地表最強的全通路銷售法則 　　*邁向成功店家捷徑的LINE超級賺錢術 　　*指尖下的大數據淘金術與智慧行銷 　　*買氣紅不讓的行動影音與抖音行銷攻略 　　*打造美好行動體驗的響應式網頁設計(RWD) 　　*集客瘋潮的Mobile SEO與語音搜尋贏家密笈 　　*網路大神的數據分析神器-GA到

GA4 　　*老鳥鐵了心都要懂得最夯行動行銷專業術語

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探討鄉村中高齡慢性病患者資訊科技化健康識能與科技接受度之相關性研究

為了解決定潮mobile01的問題，作者鄒季蓉 這樣論述：

背景：人口快速老化，慢性疾病與身體功能障礙的盛行率急遽上升，就醫及長照需求負擔繼而增加。延緩失能策略多元興起，疾病自我管理為健康促進重要之一環，隨著醫療科技技術與數位周邊的興盛推進，健康資訊科技化運用亦迅速蓬勃發展。然而，年長者及特定族群之資訊科技化健康識能與科技接受度，是發展健康照護數位系統時需考慮的。目的：本研究旨在探討鄉村中高齡慢性病患資訊科技化健康識能及科技接受度之相關性。研究方法：為橫斷式研究設計之描述性相關性研究，採立意取樣進行收案，對象為雲嘉地區45歲以上中高齡者，經醫師診斷為慢性疾病至某區域教學醫院門診就診者。採結構式訪談問卷進行資料蒐集，包含（1）人口學特性結構問卷；（2）

資訊科技健康照護系統接受度問卷；（3）中文版資訊科技化健康識能量表，來探討中高齡慢性病患資訊科技化健康識能與科技接受度（知覺有用性、知覺易用性、使用意圖）的相關因素分析。經研究倫理委員會審核通過後開始收案，收案時間為民國110年3月至6月。資料分析採描述性統計，與變異數分析、皮爾森積差相關與多元迴歸分析進行推論性統計。結果：有效收案樣本數為120人。資料分析發現相較於全國人口，收案的偏鄉長者的教育程度較低；45%未使用資訊科技健康照護系統；資訊科技化健康識能為中低程度，而科技接受度以「知覺有用性」構面得分最高，「知覺易用性」最低。鄉村地區中高齡慢性病患「性別」、「主要照顧者」、「教育程度」、「

生活費」、「視力狀況」、「擁有智慧型產品數」、「智慧型產品連網方式」及「年齡」等變項，分別與資訊科技化健康識能、和科技接受度具顯著相關（p

深度學習：邁向Meta Learning

為了解決定潮mobile01的問題，作者葫蘆娃 這樣論述：

　　► The Quest for Deep Learning & Meta Learning 　　► 常常看到、聽到卻不知道如何入手 　　► 最徹底、最過癮的深度學習理論基礎大公開 　　► 有趣、有用、有深度 　　► 讓28個矽谷資深AI大師把最重要的100道面試題說清楚、講明白 本書特色 　　Hulu是矽谷著名串流影音的平台，在廣告投放效果上甚至超越著名的NetFlix。一群來自於Hulu的AI大師，作者智商總和最高，畢業於史丹佛、北大、北京清華等名校，聯手完成了深度學習史上最重要的100個問題。這些問題是對原來已經了解深度學習的高手們可說是做一個總整理。但

對剛入門的新手來說也是一本有趣、有用、有深度，極具價值的參考書。 專家重磅推薦 　　本書是諸葛越博士及其團隊再次將電腦科學與具體應用相結合推出的一本工具書。如何在實踐應用中結合深度學習的演算法和模型，本書提供了一些借鑒，相信電腦的從業者和非電腦專業的工程人員都能從中受益匪淺。 　　吳軍 /《浪潮之巔》、《數學之美》作者 　　近十年來深度學習引發了人工智慧相關領域的突飛猛進，落地應用層出不窮。本書由多位Hulu演算法研究員編寫，對深度學習核心概念、演算法模型、企業應用等方面都有精要介紹，更難能可貴的是通過類似面試問答的形式展開，有易有難，非常適合有志於加入人工智慧領域的開發人員或相關的從業

人員參考使用。 　　華先勝 / 阿里巴巴達摩院人工智慧中心主任，IEEE Fellow 　　本書透過知識點問答為讀者層層揭開深度學習的神秘面紗，其一大亮點是囊括了一系列前沿領域的新進展。如果你想搶在別人前面掌握它們，千萬不要錯過這本書。 　　李沐 / AWS首席科學家 　　本書秉承作者寫作的一貫風格：技術上有深度，深入淺出講得透徹；實踐上有溫度，言傳身教講得到位。近些年來深度學習前沿研究及產業應用如火如荼，過江名士多於鯽，但真正能得其一二要領並嫺熟運用於分析和解決實際問題者，其實還非常匱乏，相關人才缺口巨大。這本關於深度學習的書，也因此特別值得你去深度學習。 　　孫茂松 / 清華大學人工智

慧研究院常務副院長  

運用機器學習強化網路攻擊偵測之研究

為了解決定潮mobile01的問題，作者徐家銘 這樣論述：

數位時代驅動科技快速發展，同時也帶來網路新型態威脅。後疫情時代帶來工作型態的改變，更將世界數位轉型浪潮推至最高，網路威脅趨勢亦加速攀升。以近年快速發展的勒索軟體威脅為例，黑色產業鏈的成熟與勒索軟體即服務（Ransomware-as-a-Service，RaaS）犯罪模式的出現，使得過去需要高深技術的網路攻擊，現在只要透過購買服務，就有完整工具與教學。任何人都可以是駭客。傳統資安防禦形式已面臨巨大挑戰；而近年興起的機器學習技術，則為網路攻擊偵測問題提供另一解決之道。本論文首先深入研究網路攻擊本質，釐清問題核心，透過分析現行網路攻擊流程，將原有7個步驟重新定義為3個關鍵偵測點，並探討各關鍵偵測點

所用技術與原理；接續，提出可行之機器學習偵測模型並實作驗證，我們參考過去網路攻擊偵測的相關研究，針對3個關鍵偵測點分別運用現行網路資源與建立仿真模擬環境，收集資料集，並選擇合適偵測模型進行實驗，實驗結果顯示所提出之模型均有不錯的偵測率。本研究主要貢獻在於結合實務經驗，分析完整網路攻擊全貌與問題本質，歸納定義攻擊流程關鍵偵測點，並找出可行之機器學習解決方案，論文最後亦針對3個關鍵偵測點分別提出未來研究建議，以協助完善網路攻擊偵測研究能量。