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國際行銷學：建構全球行銷能力(六版)

為了解決m benz的問題，作者張國雄 這樣論述：

　　本書是從全球行銷的觀點，為有志從事國際行銷業務的讀者而撰寫，書中除了有堅實的學術理論基礎外，還提供許多豐富且實用的國際行銷案例，可以提升學習者的思考空間，擴大讀者寬闊的視野，更能強化學習動機。 本書特色 　　1. 多元的專欄．精彩的實務 　　於章首提供「國際市場瞭望」個案，透過與主題相關的時事案例來進行討論，引發學習動機；內文則有「國際行銷典範」、「國際行銷 Discovery」、「全球焦點」等專欄，強化及補充課文內容說明；章末更設有「洞悉行銷市場」案例，整合該章節的學習內容，進行課堂互動討論。 　　2. 清晰的架構．務實的觀點 　　有鑑於臺灣中小企業本質與產業內

涵的獨特性，本書特別針對臺灣企業在面對全球競爭的行銷環境與問題中，提供全面性的剖析。本版為因應國際行銷趨勢，新增「臺灣隱形冠軍」、「CPTPP」、「賓士與帝寶專利訴訟」等相關資訊，與時俱進。 　　3. 適量的理論．充實的內涵 　　部分章節介紹晚近流行主題，並適時加入國際行銷領域的重要理論，包括資源基礎觀點、來源國效果、整合回應架構等，使讀者有充足的理論知識來解析個案，並有效解決國際行銷實務問題。

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RCo5-xFex薄帶磁性與微結構之研究 (R = Ce、Sm、Y及Pr；x=0-3.5)

為了解決m benz的問題，作者廖若涵 這樣論述：

本實驗使用高冷卻速率之銅輪轉速(80 m/s)製備RCo5-xFex合金薄帶以控制微結構，採用有較高磁矩的Fe置換Co藉以提高其磁化量，研究RCo5-xFex薄帶磁性及微結構，並以第一原理計算研究其本質磁性。首先，實驗結果顯示適量Fe置換Co於CeCo5-xFex (x=0-2)合金薄帶可維持1:5單相結構，藉以提升其磁化量。隨著Fe的含量增加，其半高寬也隨之變寬，TEM分析也證實其晶粒尺寸有減小現象。但隨著Fe的置換量提升，雖晶粒逐漸細化，但iHc卻隨之下降。為進一步提升磁性，嘗試以Sm置換Ce於SmxCe1-xCo3Fe2 (x = 0.25-1)薄帶中。Sm置換Ce可使整體磁性提升，其

與晶粒細化、且主要與SmCo5的本質磁性皆高於CeCo5有關。而SmCo3Fe2擁有最佳磁性: Br為7.3 kG；iHc為10.0 kOe；(BH)max為9.6 MGOe。再者，在RCo5-xFex合金薄帶(R= Y, Ce, Pr, Sm)中，以適量的Fe置換既可使磁化量大幅提升，也可使晶粒尺寸減小，但矯頑磁力則下降。而第一原理計算結果顯示在RCo5-xFex (R=Ce、Sm、Y、Pr；x=0-3.5)系統中，隨著Fe之置換量提升，HA有所改變。在CeCo5-xFex(x=0-2)合金薄帶中，HA有先升後降的趨勢；而RCo5-xFex (R=Sm、Y、Pr；x=0-3)合金薄帶中，隨著

Fe的置換量增加，HA則隨之下降，其Fe原子貢獻之磁矩從2.5±0.15 μB 提升至2.7±0.17 μB藉以提升了整體磁化量。計算結果與實驗之iHc 和4πM12kOe趨勢符合，此可解釋RCo5-xFex (R=Ce、Sm、Y、Pr；x=0-3.5)合金薄帶iHc隨Fe含量提升而下降的原因。此外，在RCo5-xFex 薄帶中，1:5相之居禮溫度隨著Fe的置換量增加而有不同有趣的趨勢，其中在R=Y及Ce中，1:5相居禮溫度隨之提升;當R=Sm，其居禮溫度則隨之下降;當R=Pr，其居禮溫度則有先升後降之趨勢。此可用最鄰近與次鄰近Co-Co及Co-Fe間距與磁性原子間之交換作用之關聯解釋。

Iot Platforms, Use Cases, Privacy, and Business Models: With Hands-On Examples Based on the Vicinity Platform

為了解決m benz的問題，作者 這樣論述：

​ Dr.-Ing. Carna Zivkovic received the M.Sc. degree from the University in Novi Sad, Serbia in 2010 and the Ph.D. degree from the University of Kaiserslautern, Germany in 2016. From 2010-2012 she worked at the Institute of Computer Technology of the Vienna University of Technology. In 2012 she joine

d the Chair ＂Design of Cyber-Physical Systems＂ at the University of Kaiserslautern where she completed her Ph.D degree with distinction. She is currently working as a postdoc at the University of Kaiserslautern in the field of system modelling, simulation and verification of cyber-physical systems a

nd IoT networks. Dr.-Ing. Carna Zivkovic has been nominated for the Bertha Benz Prize in 2017 from the president of the University of Kaiserslautern.Dr. Yajuan Guan (S’14 M’16) received the B.S. degree and M.S. degree in electrical engineering from the Yanshan University, China, and the Ph.D. degree

in power electronics from the Aalborg University, Aalborg, Denmark, in 2007, 2010 and 2016 respectively. From 2010 to 2012, she was an Assistant Professor in the Institute of Electrical Engineering (IEE), Chinese Academy of Sciences (CAS). In 2013, she was a Lecturer in IEE, CAS. From 2016 to 2018,

she was a Postdoctoral Fellow with Aalborg University. She is currently an Assistant Professor with Aalborg University, Aalborg, Denmark, as part of the Denmark Center for Research on Microgrids. Her research interests include microgrids, distributed generation systems, power converters, energy int

ernet, and IoT.Prof. Dr. Christoph Grimm works on the model-based design of cyber-physical and analog/mixed-signal systems, in particular on symbolic simulation, standardization, and also design and development of hardware/software platforms for the Internet of Things. He has studied electrical engi

neering at TU Darmstadt, holds a Dr. degree and professional habilitation from Frankfurt University. 2006 he became a full professor of Embedded Systems at Vienna University of Technology, where he also later on became head of the Institute of Computer Technology and head of the research area ＂Autom

ation and Systems technology＂. 2011 he was offered a chair at Ruhr University Bochum, 2012 he joined Kaiserslautern University of Technology at the Chair of Design of Cyber-Physical Systems.

基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測

為了解決m benz的問題，作者林明志 這樣論述：

本論文主要開發一套基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測，如行人或車輛無預期性的突然闖入車道、行人不遵守道路規則橫跨馬路等道路危險情境，藉由所發展的深度學習演算策略預測動態物件的短期軌跡，以進一步達到駕駛安全預警輔助系統之功效。首先，為了提取道路環境中動態物件一小段連續時間的辨識結果，故本論文主要是採用深度學習模型進行物件辨識，並於辨識後使用件追蹤演算法，以確保獲得的邊界框為同一行人、四輪車輛或者兩輪車輛。接著我們發展一套基於目的地導向之社交行為預測模型，並搭配自我迴歸訓練策略，以實現物件彼此之間的社交軌跡預測，其中該網路模型主要分成五大部分 (1)特徵提取器；(2)編碼器；(2)目的地導

向預測器；(3)條件變分自動編碼器；(4)解碼器。首先，透過特徵提取器由輸入資訊中提取動態物件與自車彼此間的距離、動態物件速度、動態物件軌跡以及自車的狀態等時序特徵。接著，輸入至編碼器中進行編碼，此編碼器主要由長短期記憶與多頭自注意力機制組成，分別針對目標物件的時序特徵以及社交關係進行編碼。接著，目的地導向預測器則是透過長短期記憶與多頭自注意力機制先行預測未來軌跡，並分別向前回饋給編碼器以輔助特徵編碼生成；同時向後輸出至後續的條件變分自動編碼器，以用來輔助最終的軌跡預測結果。第三部分為條件變分自動編碼器將未來軌跡做為條件，生成符合條件的未來軌跡多模態(multimodal)分佈。最終透過基於多

頭自注意力機制的解碼器，有效預測出更準確的軌跡路徑。最後本文主要是採用TITAN公開資料庫，以進行本文所發展的演算模型驗證與量化分析。經實驗結果發現，本文所提方法其預測軌跡的平均位移誤差(ADE)能有效改善5%、最終位移誤差(FDE)更能有效改善21%，同時最終交並比(FIOU)也提升9%。