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Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決自動點擊器app下載的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

自動點擊器app下載進入發燒排行的影片

資訊交通工具分享APP應用休閒活動以LTC汽車聯盟公司個案分析研究

為了解決自動點擊器app下載的問題，作者林聰志 這樣論述：

中文摘要 國人對休閒活動需求增加，係因2001年我國開始實施週休二日制，加上帄均所得增加、國人追求高品質生活等，根據觀光局2015年「國人旅遊狀況調查」資料顯示，國人從事國內觀光旅遊活動比率及年帄均次數，自 1999 年的82.1％、4.01 次，提高至 2016 年的 93.2％、8.50 次，其中國人利用「國定假日、週末或星期日」從事旅遊最多，占68.7%，「觀光、休憩、度假」目的旅遊者占81.7%，「自行規劃行程旅遊」占89.9%，交通工具以自用汽車的比率 64.8%最高(交通部觀光局，2015)。 本

研究主要探討有關如何充分結合現代科技讓「行車更安全」，並讓國人於休閒活動規劃、途中、到家後，均可利用行動裝置，確保車輛狀況良好，以確保行車安全、提升行車可靠性、延長車輛使用壽命及性能、節省燃料；使用者可快速從行動裝置得到「分享」且「可靠」資源。 本次實驗設計之工具係利用最新科技之行動應用程式（英語：mobile application，簡稱mobile APP、APPs），或手機應用程式、行動應用程式、手機APP等，利用智慧型手機、帄板電腦和其他行動裝置上運行的應用程式，該應用程式結合休閒活動與相關資源分享，使用者不僅可確保車輛行車安全，從而享受駕駛樂趣，為本次研究之目的。 根據資

策會FIND最近資料，在2015年的調查顯示，臺灣12歲以上使用智慧型手機或帄板電腦者已達1,604萬人，智慧型手機普及率為73.4%，帄板電腦普及率則為32%，而同時持有兩者的比例也高達28.2%；又2016年7月剛完成的大型電訪調查結果，臺灣民眾帄均每天花205分鐘滑手機，幾乎是看電視時間的兩倍（資策會FIND2016）；而資策會MIC 2016進行「行動APP消費者調查分析」，台灣每位手機用戶在目前持有的手機內，帄均有16個自行下載的APP（非內建）。在使用頻率上，每人每天約主動開啟6個APP，其中4個為自行下載，此外，每週帄均使用約9個APP(資策會MIC，2016)。 綜上，智

慧型手機及行動應用程式使用普及率非常高，因此本研究以多年經驗方式與汽車交通工具者了解其消費使用之習性、行動服務APP設計內容與因素，並探討有效之策略來提升消費使用意願，且針對不同族群之消費族群再藉由資料庫中的個別顧客維護互動歷史記錄進行顧客價值數據分析，規劃設定不同客制化服務項目及行銷策略，建立市場區隔滿足消費者需求。研究者藉由在汽車業界服務30餘年所累積的經驗及探討科技發展、顧客需求，以其理念為發想進而開發雲端行動商務APP，提供企業聯盟與休閒消費族群關係相互間粘著度，企圖在此市場建立一個顧客可信賴品牌，整合聯盟目前非品牌維修廠林立的現象，以成為汽車交通工具使用者除了原廠之外，另一個安心的選

擇—LTC(Life Time Care)汽車整合服務事業。

Python遊戲開發講座入門篇|基礎知識與RPG遊戲

為了解決自動點擊器app下載的問題，作者廣瀬豪 這樣論述：

　　業界人士教您如何從零開始進行遊戲的開發    　　這是一本專注在「如何從零到有開發出一款遊戲」的實作書籍。藉由本書，您可以了解遊戲開發與一般的軟體開發有何不同，以及遊戲開發的實際過程。    本書特色   　　．幫助您更加了解遊戲開發的過程  　　．學會如何使用Python  　　．範例程式碼有詳盡的註解說明  　　．使用大量的圖解說明幫助理解  　　．提供遊戲開發的免費素材可供練習 

應用ACT-R認知模型評估行動運算裝置之人機介面－以iOS衛星導航行動應用程式為例

為了解決自動點擊器app下載的問題，作者林琬真 這樣論述：

現今行動運算裝置可視為人們生活的一部分，該裝置及相關應用越來越普及的情形下，此類裝置的介面設計成為了人機互動領域上新穎的議題。本研究目的有二，其一為利用問卷和績效指標評估APP的易用性程度，探討介面與功能兩者之間的連結、易用性和使用者經驗；其二為以認知模型評估APP的介面，探討認知模型的評估數據是否符合真實數據。本實驗招募18位受試者，分別操作3種衛星導航APP(Google Maps、Garmin Taiwan、Mio Map)，在研究人員告知最佳操作步驟前後各操作一次，並分別填寫SMEQ量表(Subjective Mental Effort Question)、PSSUQ問卷(Post-

Study System Usability Questionnaire)與本研究自製問卷，並取得完成任務的時間和動作次數。之後再分別對此三APP連續操作各50次，將所得之執行時間和過程與ACT-R認知模型所評估之數據相比較。研究結果發現，在實驗一的部分，受試者會因為不同的衛星導航APP使用者介面與有無最佳提示而造成使用者經驗差異，給予提示後滿意度會提升，而且完成任務的時間與動作次數接降低；實驗二的部分，以平均絕對值誤差率(MAPE)作為評估模型預測準確的指標，而模型評估三個APP所得的MAPE值分別是，Google為9.4%(高準確預測)、Garmin為13.8%(優良預測)、Mio為20.

9%(合理預測)，若以操作行為點擊和滑動來看，模型評估結果為，點擊為19.7% (優良預測)、滑動為24.5%(合理預測)。雖然模型可以評估操作時間，但是無法提供介面設計如何改善，因此實驗一的結果可以補足此部分的缺點，Google的評估指標為最佳，所得操作時間較短，但是其圖示涵義設計不佳；Garmin次佳，但是清單呈現的方式不佳，納入太多選項使得使用者需要更專注地尋找；雖然評估Mio的指標為最差，但是他也有設計良好的地方，例如圖示不會讓人混淆。