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比 VBA 更強的 RPA 來了！Power Automate Desktop 零程式打造辦公室流程自動化

為了解決ai軟體全名的問題，作者株式会社ASAHIAccountingRobot研究所 這樣論述：

　　身為白領上班族，工作上免不了充斥著各種例行性事務，有著重複性高和操作單調的特性，像是幫老闆抓資料、幫業務彙總清單，整理部門報表…等，你的工作效率都被這些瑣事給拖垮了。   　　RPA 就是專門解決這樣的困擾！RPA 全名為機器人流程自動化 (Robotic Process Automation)，透過軟體打造的機器人，可以不分時間、隨時隨地，依照指示自動完成各種例行性的工作流程，讓你可以騰出時間迎接全新挑戰，創造自己的價值。   　　唯一零程式、免付費、全中文的 RPA 實戰入門   　　以往的 RPA 工具都是針對工程師設計，對於大部分沒有學過程式語言的人來說，根本難以上手，除非公司

的 IT 部門願意花時間協助，不然你只是在給自己找麻煩…。微軟近期推出的自動化流程工具 Power Automate Desktop，完美解決了這個困擾，不僅提供零程式碼的開發介面，不用花太多時間就可以輕鬆上手，而且軟體免費還全中文介面，實在是太佛心啦！   　　【本書適合族群】   　　☞ 對於剛畢業的新鮮人或基層人員，在工作上要做的雜事最多，又最需要讓主管看到自己的表現，這套工具可以協助你打造個人專屬的小秘書、小幫手，立即改善日常工作效率。   　　☞ 對於在職場打滾一陣子的老鳥，各種工作所需的工具或作業流程已經熟到不行，學會運用 RPA 絕對是讓你更上一層樓的秘密武器。   　　☞ 對於

IT 人員或管理階層，想必為了老闆下令推動的數位轉型 (DX, Digital Transformation) 傷透腦筋，不妨就從門檻最低的 Power Automate Desktop 開始導入，踏出成功轉型的第一步。   　　【本書內容安排】   　　本書從入門開始，教導你使用 Power Automate Desktop 建立自動化流程，共有 10 章，前 3 章為基礎概念介紹，後面 7 章都有實作，按照步驟來，就能創造自己專屬的流程。   　　● Chrome、Edge、Firefox、IE 等瀏覽器自動化設定流程 　　● 詳細解說 UI 介面元素的選取與截圖辨識流程 　　● Exc

el 自動化與多檔案資料彙總 　　● 自動化網頁爬蟲與網站登入操作應用 　　● 自動列印與 PDF 文件輸出應用 　　● 日期時間、檔案/資料夾清單的處理 　　● 活用各種迴圈、條件判斷，簡化重複性操作 　　● 善用錄製程式自動建立流程 　　● 依條件智慧化執行不同的自動化操作   　　還有更多應用軟體、網站瀏覽、資訊系統的自動化技巧，協助你打造各種作業流程。   本書特色   　　◆ 中文第一本免程式的 RPA 實戰教材 　　◆ 採用微軟強力推廣的 Power Automate Desktop，免付費、全中文，立即上手不求人 　　◆ 特別搭配專屬示範程式和練習網站，手把手跟著做一定做得到，不

怕軟體或網站改版就失效 　　◆ 作者擁有豐富的 RPA 輔導經驗，時時提點初學者最常遇到的問題，就像企業名師親自指導 　　◆ 本書由施威銘研究室監修，幫讀者驗證所有範例操作，並隨時補充小編操作上的經驗分享，也全面進行範例中文化，保證讓你看得懂、做得到！ 　　◆ 提供全書操作範例的流程檔案，方便讀者執行應用

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OpenVINO用於人工智慧模型加速比較研究

為了解決ai軟體全名的問題，作者康驊 這樣論述：

人工智慧AI(Artificial Intelligence)在全球資訊科學研究已成未來趨勢，AI正翻轉著這整個世界，也因其涉及範圍極廣在車牌辨識、筆跡辨識、聲音辨識都有許多應用的例子，而「深度學習(deep learning)」便是人工智慧其中重要的一塊 TensorFlow是一個Open Source軟體套件，用於各種圖形辨識任務的機器學習(Machine Learning)。Keras 則是 TensorFlow 的高階 API，用於建構及訓練深度學習(Deep learning)模型。OpenVINO的全名是Open Visual Inferencing and Neural

Network Optimization，可看出它的目的就是為了加速inference任務而生。 本論文實作上使用OpenVINO，將TensorFlow訓練好的模型執行於Intel Movidius NCS2上，提高樹莓派人臉辨識推論速度。在辨識演算法上使用Keras四個相關模組選用Keras CNN Model、Keras_InceptionV3 Model、Keras MobileNET Model、Keras InceptionResNetV2 Model，測試訓練速度與辨識速度，最後比較inference time、training time以及藉由曲線圖比較四者的準確度。關鍵

詞：AI、Deep learning、Machine Learning、CNN、OpenVINO、TensorFlow、Keras、 InceptionV3、MobileNET、InceptionResNetV2

焦慮世代的安心教養：放下憂懼，陪伴I世代孩子，共同迎接瞬息萬變的未來世界

為了解決ai軟體全名的問題，作者MadelineLevine 這樣論述：

為什麼這時代的孩子充滿無力感？為什麼不想努力？為什麼厭世又憂鬱？ 焦慮的父母養出焦慮的孩子，面對不確定的未來，你更需要穩住自己！ 給每一位過度用力的父母，與無能為力的孩子。   　　Ｉ世代的孩子若想在波瀾萬丈的未來出類拔萃，不可或缺的各種技能有：適應力、心智的靈活性、好奇心、合作性、對挫折的耐受性、韌性，還有樂觀的心理。在一個充滿不確定性的時代，若我們能養育出懂得善用這些不確定性，也懂得帶著期待、樂觀與熱情去迎向這些不確定性的孩子，那我們就算是盡力為他們做好了準備，而他們也將在一個充滿希望的未來裡開心地接下我們的棒子，創造出一個新的時代。   　　每天醒來，我們所知的世界都變得更加令人不安

、更加陌生，也更加充滿威脅。在自身接受過不確定性與快速變遷的洗禮後，成年人們正變本加厲地搬出高壓的親職風格，逼著孩子在智育上表現優異。但這些高聳參天的期待，加上家長在有意無意間投射到孩子身上的壓力，正讓一整個世代的年輕孩子感到不知所措。這些孩子在疲憊而苦惱之餘，更完全沒有做好面對未來的準備。我們確知的，是孩子正在受到的傷害，我們無法確知的，是孩子長大後要面對的是什麼樣的世界。繼續把智育成績與體育表現奉為圭臬，只會讓孩子更加無法面對充滿挑戰性的未來世界。   　　但希望是有的。集合神經科學與表觀遺傳學（先天遺傳與後天環境的交會點）的知識，加上收穫自產業巨擘、創業家、軍事將領、科學家、學界領袖與未

來學專家的深刻研究心得，勒文確認出了孩子們想在波瀾萬丈的未來出類拔萃，不可或缺的各種技能：適應力、心智的靈活性、好奇心、合作性、對挫折的耐受性、韌性，還有樂觀的心理。更重要的是，勒文具體分享了該如何日起有功，才能讓我們養育出胸有成竹、熱情如火，蓄勢待發要以自信與樂觀迎向未知世界的孩子。   本書特色   　　●　　焦慮症已成為現代文明病之一，無論是成年人的焦慮、父母的焦慮、或是青少年的焦慮，都嚴重影響人們的心理健康。作者分析焦慮的原因，以及大腦在焦慮狀況下的運作方式。   　　●　　孩子為什麼充滿無力感？為什麼不想努力？為什麼厭世又憂鬱？作者點出父母的過度干涉反而剝奪了孩子的能力。   　　●

　　I世代必備的基本技能，不再是學科能力，而是：適應力、心智的靈活性、好奇心、合作性、對挫折的耐受性、韌性，還有樂觀的心理   　　●　　實地採訪六個真人案例，讓讀者看見所謂「成功的人生」絕非一條直線，而是不斷從嘗試錯誤中找到最適合自己的路。   　　●　　鼓勵父母活出自己的人生，並且加入社區團體、投身公共事務、關心環境與公益，以樂觀和積極的態度主動參與社會，從自身出發，用身教引領孩子做出改變。   共同推薦   　　▍專文引讀 　　李玉華 還我特色公園行動聯盟 　　洪仲清 臨床心理師 　　陳志恆 諮商心理師   　　▍好評力推 　　李崇建  親子作家 　　張美蘭（小熊媽） 親職／繪本作家 　

　黃琬茹 臺北巿芳和實中校長 　　劉安婷 「為臺灣而教」基金會創辦人 　　蔡淇華 作家／惠文高中圖書館主任 　　 專家媒體佳評   　　「想走快，一個人走；想走遠，一群人走。一起看《焦慮世代的安心教養》，我們一起慢慢陪孩子走得穩穩的、遠遠的。」——李玉華 還我特色公園行動聯盟   　　「本書點出這個世代，教育上根源性的問題，讓教養、教育者更多覺察，看見一條寬闊的路，非常重要的視野。」——李崇建  親子作家   　　「誠摯推薦這本書，這本書可以同時帶著我們準備好自己，也清晰描繪了一個我們跟孩子攜手前行的新時代方向。」——洪仲清 臨床心理師   　　「作者在書中的論述精彩、有憑有據，閱讀起來很燒腦

，但也十分過癮。」——陳志恆 諮商心理師   　　「『若我真的愛我的孩子，我就不能只愛我的孩子』，這本書用經驗與科學深刻又溫柔的體現了這樣的視野。打從心底推薦這本好書。」——劉安婷「為臺灣而教」基金會創辦人   　　「勒文將令人眼界大開的數據與為家長量身打造的智慧，提供給在這個一夕數變的世界中努力養孩子的爸媽。希望這本書一定要落到最需要它的人手裡，因為那會讓我們所有人共同受益。」──《紐約時報》書評   　　「一本洋溢著智慧的實用指南……以帶著同理心的筆觸，勒文探究了家長與孩子對於『難以逆料之紛亂世界』所抱持的真實焦慮，並勾勒出了孩子需要去開發的『基礎』技能……這份講述如何讓孩子準備好面對未知

世界的論述，推薦給所有一定會受益良多的為人父母者。」──《出版者週刊》   　　「（勒文）分享了一則說服力十足的扎實訊息：家長必須讓孩子發展出獨立性，才能讓他們具備能在未來世界中存活下來的自信與能力。書中經得起推敲的親職建議在這麼一個不斷加速的世界裡，確實就是焦頭爛額的爸媽所需。」──《科克斯書評》   　　「深思熟慮、切中要害的指引……在詳實的研究基礎上，勒文提供了兼具理性與感性的親職建言，但也不曾對在今日世界中該如何為人父母與達成自我成長懷抱著不切實際的預期。最棒的是，她巧妙地在現實與樂觀之間找到了平衡點。勒文成功為世界再添了一筆珍貴的教育資源。」──《書單》雜誌（星級評論）   　　「當

年我曾嘗試理解我在耶魯大學教授的學子──這些資優生工廠的倖存者都在想些什麼？──而我求助的正是麥德琳‧勒文的作品……勒文始終站在與親職扮演過度與社會地位崇拜抗衡的最前線。在《焦慮世代的安心教養》一書中，她再一次集結了其獨特的智慧、臨床經驗與深刻的溫厚之心……在教養二十一世紀青年的艱鉅任務上給了我們指引。」──《紐約時報》暢銷書作者威廉‧得雷謝維奇（William Deresiewicz），著有《優秀的綿羊：耶魯教授給20歲自己的一封信，如何打破教育體制的限制，活出自己的人生》。   　　「感謝老天賜給我麥德琳‧勒文，謝謝她證明了在親職的世界裡也存在過猶不及。勒文指出的前路要我們首先去處理好自身

的焦慮，以便我們的孩子可以去控制好他們自身的生命，並在對他們至關重要的事物上展現堅毅。《焦慮世代的安心教養》無疑是對處於關鍵時刻的家長們一本至關重要的作品。快放下你家孩子的作業簿，來讀讀這本書吧！」──茱莉．李斯寇特－漢姆斯（Julie Lythcott-Haims），著有《如何養出一個成年人》。   　　「以長年從事心理輔導的臨床執業經驗、涉獵廣泛的研究工作，還有強大的道德感作為底蘊，麥德琳‧勒文的最新作品以極具說服力的方式，描繪了親師在這詭譎的世界中面對的挑戰。但她最大的貢獻，對於一心想要協助孩子在二十一世紀發光發熱的我們而言，仍得算是其滿溢智慧與溫情的建議。《焦慮世代的安心教養》是我在很

長一段時間的閱讀生涯裡，感覺到相當不虛此行的一本書籍。──暢銷書作者東尼‧華格納（Tony Wagner），著有《教出競爭力：劇變未來，一定要教的七大生存力》與《教出創造力：哈佛教育學院的一門青年創新課》。   　　「勒文博士過往的每一本書都在我的書架上佔有尊榮的地位，新增的《焦慮世代的安心教養》也毫不遜色。今日的爸媽往往會因為得在不確定且快速變遷的世界中養育孩子，而感受到隨時會爆炸的焦慮與擔心，而這本貴重的指引正可以替這些爸媽拆除引信。我愛這本書，因為這本書將讓教育觀念改頭換面。」──潔西卡‧雷希（Jessica Lahey），著有《每一次挫折，都是成功的練習：失敗是給孩子最珍貴的禮物》。

「自動化與控制系統」領域中人工智慧文獻之資訊計量與研究前沿分析

為了解決ai軟體全名的問題，作者林珈玄 這樣論述：

1956年由John McCarthy正式提出人工智慧一詞，確立此一新興學科後，相關研究即迅速成長。人工智慧為一跨領域之學科，人工智慧的發展也為諸多領域帶來突破性的成長，自動化與控制系統領域可謂首當其衝，甚至可說人工智慧技術是自動控制系統運行的基礎，人工智慧進入自動化與控制系統領域後，產生了智慧控制，改善工業自動控制系統的問題、提高自動化的效率，也促成了工業4.0時代。儘管目前已有不少人工智慧文獻的資訊計量學研究，但尚未有人工智慧應用於「自動化與控制系統」領域的相關資訊計量學分析，故本研究自SCIE資料庫檢索1956至2019年間「自動化與控制系統」領域中的人工智慧文獻並下載書目資料進行資訊

計量學分析，以綜觀其文獻特性與研究前沿。本研究歸納1956至2019年間「自動化與控制系統」領域中的人工智慧文獻分析結果如下：(1)整體文獻呈指數成長模式，但不同國家呈現不同的文獻成長模式；(2)交叉研究領域以電機電子工程為主；(3)產出最多篇文獻的作者為Ge, Shuzhi Sam，多數高生產力作者以平等法計算出的文獻產出數量遠大於以第一作者法計算出的文獻數量；(4)產出最多篇文獻的機構為中國科學院，且中國有最多文獻產出排序在前100所的機構，中國的文獻產出篇數也為所有國家中最多，文獻高度集中在少數國家；(5)刊載最多相關文獻的期刊為《Robotics and Autonomous Syst

ems》，由IEEE與Elsevier所出版之期刊刊載多數文獻；(6)多數文獻未曾被引用，文獻被引用次數最多的作者為Pedregosa, Fabian，被引用次數最多的機構為美國的加州大學系統，美國與中國被引用次數排序在前100所的機構數量最多，被引用次數最多的國家為美國，被引用次數最多的期刊為《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》；(7)被引用次數排序會受到文獻產出數量、平均每篇文獻被引用次數、是否產出高被引文獻與未被引用文獻數量等數據而有所差異；(8)期刊分布符合布萊德福定律，且與布萊德福─齊夫定律曲線圖吻合，進一

步驗證核心期刊後發現，布萊德福分區所區分出的三區期刊，僅能彰顯出第一區影響力優於第三區，但大致可辨識出核心期刊；(9)作者生產力不符合洛卡定律、普萊斯平方根定律，此外作者與期刊生產力不符合80/20定律，機構與國家生產力則符合80/20定律；(10)作者關鍵詞之共現分析以「神經網路」與「自適應控制」為重點作者關鍵詞，但「神經網路」的關注度已逐漸被後者取代；(11)文獻共被引以Slotine, J.的著作《Applied Nonlinear Control》總連結強度最強，作者共被引以Ge, Shuzhi Sam為主的叢集內彼此連結強度較強。期刊共被引以《Automatica》的總連結強度最強，

《IEEE Transactions on Automatic Control》次之，且兩者連結強度強；(12)作者合著研究中有二位以上作者合著一篇文獻的比例達91.323%，Ge, Shuzhi Sam叢集內的作者合著關係較強；機構合著研究中有二所以上跨機構合著的文獻為46.858%，亞洲國家機構合著關係較強，相較於亞洲國家機構進入此研究領域較晚，歐美等國在此領域發展較為成熟。國家合著研究中有二個以上跨國家合著的文獻為21.507%，中美兩國合著關係最強。本研究依據前述研究發現，針對資料庫、視覺化軟體、圖書資訊服務界、「自動化與控制系統」領域人工智慧研究人員，以及相關產業人士與政府提出相關建

議，最後提出後續研究建議包括擴大資料庫檢索範圍與資訊計量學範疇研究、以不同計算方式綜整比較生產力與被引用次數、比較多種視覺化軟體並驗證分析結果之可信度、針對領域學者與產業界人士進行訪談與質性分析。