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電子商務一定要懂的16堂課：跨境電商X直播帶貨X大數據X區塊鏈X元宇宙X智慧商務(第三版)

為了解決obs的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　近年來因為疫情關係，人們的消費型態改變幅度之大，讓許多企業商家接觸到更多不同的媒體渠道，尤其是在數位商務的環境中競爭更是激烈萬變。面對疫後的電商經營，更需要積極地瞭解有效的行銷方法，並運用正確的工具，以便在數位時代轉型趨勢下，快速應用網路力量觸及潛在新客戶。   　　這是一本學習電子商務與網路行銷實務與理論兼備的實用教材，除了提供電子商務一定要懂的必要基礎資訊外，對於熱門的議題也以焦點專題方式呈現，案例包括：跨境電商、共享經濟與群眾募資、智慧物聯網(AIoT)、直播帶貨、大數據、區塊鏈與比特幣、元宇宙、智慧商務、響應式網頁(RWD)、台塑集團與企業電子化、工業4.0與供應鏈管理、博客來

CRM、行動學習、SEO、微電影影音社群行銷、OBS直播工具軟體、創用CC授權、智慧商務…等，簡潔的介紹讓讀者在輕鬆的狀態下獲取重要新知識，幫助讀者更新電子商務時代的現況與變化。   　　【精彩篇幅】 　　♦ 電子商務基本入門 　　♦ 電子商務的營運模式與構面 　　♦ 電子商務的網路基礎建設與發展 　　♦ 電子商務付款與交易安全機制 　　♦ 行動商務導論與創新應用 　　♦ 電商網站建立與APP設計實務 　　♦ 企業電子化與企業資源規劃(ERP) 　　♦ 現代供應鏈管理 　　♦ 顧客關係管理與協同商務 　　♦ 知識管理與數位學習 　　♦ 網路行銷概說與研究 　　♦ 社群商務的規劃與行銷策略 　　

♦ 網紅行銷與直播贏家工作術 　　♦ 邁向成功店家的LINE工作術 　　♦ 電子商務倫理與法律相關議題 　　♦ 全通路、大數據與智慧商務 　　♦ 電子商務與網路行銷必修專業術語   本書特色   　　✔內容淺顯且全面地說明電子商務必須要懂的資訊，輕鬆理解EC架構 　　✔呼應各章主題，嚴選熱門國內外知名案例，焦點專題實用解析 　　✔運用簡潔圖表取代抽象敘述，引導讀者快速吸收重要知識點 　　✔貼心叮嚀TIPS、章末問題討論，強化學習回顧及深入思考 　　✔分享電子商務與網路行銷常用專業術語，幫助新鮮人一次掌握

obs進入發燒排行的影片

基本元件引腳連接點選擇最佳化

為了解決obs的問題，作者王柏鈞 這樣論述：

本論文提出了一種方法，可以快速地評估並選擇引腳的連接點(Pin AccessPoint)。在實現降低電路連線長度的同時，提高電路的可繞性來減少違反設計規則的違反 (DRC Violation)，並且盡量減少通孔(Via)數量的增加。另外，由於本方法使用相對簡單的模型，可以直接針對各種實際遭遇到的情況增加額外的限制，來滿足設計上的需求，且不會因為電路大小的成長，大幅延長程式運行時間。實驗結果顯示基於 ASAP7 PDK 的架構下，此方法最多可以減少 2.34% 的線長，並且將 DRC Violation 減少到零的同時，僅增加 0.47% 的 Via 數量。

Memoirs of the Mexican Revolution; Including a Narrative of the Expedition of General Xavier Mina. To Which Are Annexed Some Obs

為了解決obs的問題，作者Robinson, William Davis 這樣論述：

Vision Based Dirt Detection with Deep Learning for Floor Cleaning Robots

為了解決obs的問題，作者Shimaa Amin Ali Ahmed Bergies 這樣論述：

AbstractIndoor dirt area detection and localization based on modified yolov4 object detection algorithm and depth camera is the main goal of this research work. The empowerment of autonomous cleaning for the wide environment poses a challenge due to energy and time consumption. This work introduce

s a novel experimental vision strategy for cleaning robot to clean indoor dirt areas. A developed deep learning algorithm named YOLOv4-Dirt algorithm is utilized to classify if the floor is clean or not, and detects the position of the dirt areas. This system reduces the autonomous cleaning machine

energy consumption and minimize the time of the cleaning process which increases the life of the autonomous cleaning machine especially in wide buildings based on real-time object detection by deep learning YOLOv4 algorithm and RealSense depth camera. The YOLOv4 algorithm is modified by adding up sa

mpling layers to be able to detect the trash and wet areas successfully then the RealSense depth camera calculates the distance between the cleaning machine and dirt area based on the point cloud library using the robot operating system (ROS). Various classes of trash are utilized to emphasize the p

erformance of the developed cleaning system. The experiment confirms the effectiveness of the proposed autonomous cleaning system to handle the detected dirt areas with low effort and time consumption compared with other cleaning systems.