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義式咖啡的萃取科學：專業玩家、咖啡師必備的完全沖煮手冊；煮出油脂平衡、基底飽滿，適口性佳的濃縮咖啡

為了解決網路流量英文的問題，作者史考特．拉奧 這樣論述：

銷量破萬！暢銷書《咖啡沖煮的科學》進階完全版！ 咖啡教父史考特．拉奧（Scott Rao）入行30年經典大作！ 【特別收錄】臺灣版專序＆訪談影片 　　►義式濃縮的最佳水粉比例、萃取壓力、時間、溫度有何標準？科學數據都有解！ 　　►牛奶加熱到幾度最適合用來拉花？如何改善奶泡濃稠度，以一壺蒸奶完成多杯飲品？ 　　►同場加映：史考特（私底下愛喝茶勝過咖啡）的沏茶小訣竅！泡茶也可以很科學！ 　　專業玩家、咖啡師最想知道的大哉問：如何煮出品質穩定且口味一致的濃縮咖啡？ 　　本書是作者史考特．拉奧於30年前入行時，就開始發想的首部經典著作。 　　彼時的他，四處尋找一本書，能涵蓋「在咖啡館沖煮優質

咖啡」時，所需的知識與建議。 　　然而，遍尋不著之下——他索性下海自己寫！ 　　史考特．拉奧說： 　　「我知道許多咖啡專業人士，以及某些狂熱的咖啡業餘愛好者， 　　和我一樣仍在尋找這樣的作品。而各位現在手中的這本《義式咖啡的萃取科學》， 　　就是我希望完成大家的心願所做的嘗試。」 　　書中除了說明義式濃縮咖啡所有的萃取細節外， 　　亦首度公開他在蒸奶與拉花實作上的心得與建議， 　　更提供研磨刻度、壓力干預、沖煮強度、粉層厚度等標準數值， 　　可說是現代咖啡科學研究風潮的濫觴。 　　不論你是專業玩家、職業咖啡師，或單純喜歡在家煮咖啡的初心入門者， 　　都能在這本書裡找到最實際的萃取建議。

　　★如何維持濃縮咖啡的油脂平衡、基底飽滿，以及最佳適口性？ 　　義式濃縮品質穩定的關鍵在於油脂平衡。 　　萃取時產生的懸浮固體顆粒與乳狀液體（不可溶的微小油滴）， 　　會替義式咖啡帶來香氣、醇厚度與味道，成就飽滿的咖啡基底； 　　這些油脂同時也會包覆蓋舌頭並降低咖啡苦味，帶來最佳適口性。 　　如何煮出品質穩定且口味一致的濃縮咖啡？史考特整理出下列數據： 　　水粉比例：7～20公克咖啡粉：14～60公克水 　　萃取壓力：7～9巴（bar） 　　萃取時間：20～40秒 　　溫度：攝氏85～95度 　　★加碼收錄大師級蒸奶與拉花、滴濾咖啡、法式濾壓壺等實作技法 　　►義式濃縮：如何均勻

注粉、修整鋪平？什麼是短萃、正常與長萃義式濃縮咖啡？ 　　►滲濾萃取：義式濃縮的固體物質濃度要達到多少，萃取出的咖啡液才不會「太水」？ 　　►蒸奶與拉花：牛奶加熱到幾度最適合用來拉花？如何以一壺蒸奶完成多杯飲品？ 　　►吧檯系統：最佳製作流程如何安排？有哪些增進效率的必備工具？ 　　►滴濾咖啡：最適兌水、沖煮量、溫度為何？自動滴濾機的典型參數如何設定？ 　　►法式濾壓：如何利用法式濾壓壺做出醇厚度最高、風味純淨度最低的咖啡？ 　　一起回到咖啡教父最初的起點！ 　　做出品質穩定且口味一致的濃縮咖啡！ 本書特色 　　◎咖啡教父史考特．拉奧入行30年暢銷經典！煮出油脂平衡、基底飽滿，適口性佳的

濃縮咖啡 　　◎首部討論水粉比例、沖煮強度、萃取率等數據的咖啡專書，現代咖啡科研風潮的濫觴！ 　　◎大師級蒸奶與拉花技法大公開；加碼收錄滴濾咖啡、法式濾壓壺、沏茶等實作建議！ 專業推薦 　　2020年外媒評鑑臺灣最佳咖啡館mojocoffee創辦兼主理人、咖啡講師／陳俞嘉Scott 　　專文推薦 　　世界最佳咖啡館Simple Kaffa興波咖啡共同創辦人、2016世界咖啡師大賽冠軍／吳則霖 　　GABEE.創辦人、首屆世界咖啡大師比賽臺灣冠軍／林東源 　　維堤咖啡學苑執行長／楊明勳（Frank） 　　虎記商行／寧波東街小霸王 　　WCE世界咖啡杯測師大賽世界冠軍、WCE世界咖啡沖煮大賽

臺灣冠軍＆世界第四／劉邦禹 　　《咖啡學》系列作者／韓懷宗 　　專業推薦（按姓名首字筆畫排序）  

網路流量英文進入發燒排行的影片

私域流量虛擬品牌社群價值共創行為研究—以企業運營的視角

為了解決網路流量英文的問題，作者蔣澤楷 這樣論述：

中國大陸移動互聯網用戶達到高峰，各行業之間的流量爭奪戰也愈發激烈。 在這種背景下，「私域流量」的概念逐漸被許多企業熟知，並建立相關私域流量 虛擬品牌社群。此外，隨著消費者與企業之間的角色從被動到主動的轉變，企業 與消費者共同創造價值也已成為企業獲取競爭優勢的來源。目前的文獻大多以具體案例探討企業應該如何運營管理私域流量虛擬品牌 社群，尚未有學者從企業運營的視角，系統性的研究私域流量對虛擬品牌社群價 值共創行為的動機和後續影響進行研究。本研究將私域流量虛擬品牌社群價值共創行為分為企業-消費者之間的價值 共創行為和消費者-消費者之間的價值共創行為。根據 590 份網路問卷發現，消 費者參與私域流

量虛擬品牌社群的動機中，信息動機、社交動機和娛樂動機正向 影響企業-消費者之間的價值共創行為，信息動機、社交動機正向影響消費者-消 費者之間的價值共創行為。私域流量虛擬品牌社群運營正向影響消費者的品牌信 任，品牌信任在私域流量虛擬品牌社群運營和社群價值共創行為之間的關係發揮 著中介作用。此外，私域流量虛擬品牌社群價值共創行為正向影響品牌認同，品 牌認同正向影響品牌承諾。本研究對私域流量虛擬品牌社群價值共創行為進行了 探索性研究，豐富了私域流量虛擬品牌社群價值共創行為的理論成果。

進擊的文案!從文采到情采，新媒體商業寫作完全攻略

為了解決網路流量英文的問題，作者蘇芯 這樣論述：

＊暢銷書《好文案，都有強烈的畫面感》作者蘇芯最新力作＊ 資訊爆炸時代，商業文案寫作的遊戲規則已被改寫。 如何用新玩法撬動流量？如何攫取用戶注意力？ 本書帶你全面透視新媒體傳播規律，洞察用戶心理， 練就樣樣能寫、十項全能的文字變現力！ 　　新媒體時代，資訊傳播的底層邏輯已經改變，靠一個金句打天下的時代已經過去，行銷和廣告文案寫作面臨了新的挑戰。《進擊的文案！》從這個原點出發，介紹網路時代的資訊傳播規律，為現代文案人培養應當具備的各種知識技能，寫作功力與時俱進，好靈感信手捻來！ 　　本書共分為背景篇、理論篇和實戰篇三大部分。背景篇介紹網路時代資訊傳播規律的改變，理論篇著重文字技巧的打磨和

文案素養的提升，實戰篇則瞄準新媒體商業寫作各種問題、各種風格的寫作技巧。從理論到實踐，順應新要求、新技巧、新趨勢，全面覆蓋新媒體行銷人士多層次的需求： 　　★新要求：講好故事、戳中淚點、紓解壓力、製造糖分 　　新的媒介改變了用戶的閱讀習慣和思考方式，利用五大病症與五大心理（注意力渙散症、後真相沉迷症、微情緒心理等）投其所好，並在內容品質與用戶喜好間取得平衡，才能創作出受歡迎的文案。 　　幫助用戶構建人設、製造「情緒顯微鏡」、製造Wow Moment等溝通策略，能讓用戶產生共鳴，提升參與度和傳播度，促使用戶自主傳播。 　　★新技巧：產品思維、流量思維、成長思維、用戶思維 　　面對新媒體，寫

作不再只是單純針對產品描述，還需要觀察用戶的喜好與需求，懂得解析大數據，進而靈活營運。 　　不論是一則文案、一篇文章或一段影片，在數位時代都是一個產品。透過KISS原則、彩蛋原則、AARRR模型、槓桿原則等技巧，讓你的產品被看見！ 　　★新趨勢：數據大爆炸、注意力稀缺、碎片化閱讀、演算法分發 　　瞭解新興媒體與當代資訊流動的邏輯與規則，與平臺上的用戶頻率一致，才能進一步撰寫出他們感興趣的內容。 　　搞懂用戶的社交關係鏈、以使用記錄來分析閱讀習慣與偏好、謹記發文20字訣，徹底掌握容易廣泛傳播的內容都具備了哪些特徵。 　　在網路數位媒體當道的時代，創作者本身就必須身兼媒體人，《進擊的文案！

》將為你注入全新的寫作思維，掌握各種類型的新媒體文案創作技巧，讓你在懂文字之外，更懂用戶、懂產品、懂營運、懂成長、懂技術，成為能寫又懂得經營媒體的「複合型新媒體創作者」！ 本書特色 　　1. 本書提供在新媒體時代下，各類產業皆一體適用的媒體營運策略。 　　2. 作者從新媒體時代下的背景談起，進一步探討寫作理論、提升文字能力，最後則以日常生活中的文章為命題，分析各種受歡迎廣告文案或文章，全書架構分明有條理，讀者容易吸收並學以致用。 　　3. 文中特別歸納整理企業公關稿、網路推文的寫法原則，是市面上同類型書籍較少收錄的題材。 專業好評 　　辛蒂 Cindy｜FLiPER總編輯 　　周麗

君Alice｜台灣／電通mb創意長 　　張忘形｜溝通表達培訓師 　　張婉昀｜女人迷主任製作人 　　黃思齊｜我是文案創辦人 　　劉鴻徵｜全聯福利中心行銷部協理 　　歐陽立中｜暢銷作家／爆文教練 　　Dustin｜零一行銷創辦人 　　（依姓氏筆畫排序）     

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決網路流量英文的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。