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這兩本書分別來自崧燁文化 和財經傳訊所出版 。
國立高雄科技大學 運籌管理系 蔡坤穆所指導 姜英任的 以文字探勘技術探討肺炎疫情之前的中美貿易戰對於供應鏈結構變革之影響 （2019），提出panasonic電視評價關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、可信度、供應鏈、脈絡分析、結構變革、貿易戰。
而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 徐旭昇所指導 林業盛的 結合ANP與灰關聯於數位單眼相機產品選購之研究 （2012），提出因為有 分析網路程式法、灰關聯法、數位單眼相機、專家意見整合的重點而找出了 panasonic電視評價的解答。
最後網站panasonic電視評價– Sqyiz - 拜見宮主大人2季則補充：Panasonic 4K電視支援公視4K頻道試播韌體更新公告2017-07-20 台灣Panasonic創造 ... 台灣年輕人特愛的品牌SONY，其液晶電視在日本人心目中的地位與評價居然是遠低於 ...
品牌
為了解決panasonic電視評價 的問題，作者崔英勝 這樣論述：
品牌是企業的重要象徵，品牌的經營更是一門學問。好的品牌不僅僅是一個名字，更是企業精神、價值與理念的體現。 本書介紹了一百個世界知名的品牌，從品牌的創立、成長、發展，到品牌的經營理念、行銷方式、特色以及企業文化等，從百年以上歷史的老品牌，到近代發展的新興企業，本書介紹了每個品牌的核心價值。書中從不同面向介紹品牌的打造方式，基本上，一個優秀的品牌，具備以下特質： 一、優良的產品品質 不論是甚麼品牌，產品品質是首先要具備的，優良的產品才能打動顧客的心。而知名品牌的產品更是有其管理產品品質的辦法，以良好的產品維持顧客的信心，維持品牌的口碑。 二、品牌的獨有特色
世界各大品牌，即使產業性質相同，也不會失去競爭力，因為每個品牌都有其特色只有該品牌所擁有，獨一無二且難以模仿。人們有著各式各樣的產品可以選擇，同時這也是企業發展的重要資本。 三、持續提升產品價值 想要在競爭激烈的市場上生存，持續進步是極為重的一環。世界品牌之所以能在市場中屹立不搖，除了有自己獨特的創見，還有持續的研發新產品，他們永遠不落人後，也絕不會讓自己被淘汰。 四、賦予品牌文化價值 一個品牌除了產品的優秀，產品中所蘊含的精神更是品牌長存的關鍵。人們購買一個品牌，不僅僅是購買它的產品，更是因為品牌背後所有的文化價值與內涵。一個有故事的品牌比一個單純的產品要迷人的多，這
便是不可忽略的品牌價值。 本書在品牌建立上全方位介紹，告訴讀者一個成功的品牌要如何創造自己獨一無二的優勢，同時把握住這個優勢，持續創造更多產品價值，獲取更多利潤，並且發展出不同的企業文化。
以文字探勘技術探討肺炎疫情之前的中美貿易戰對於供應鏈結構變革之影響
為了解決panasonic電視評價 的問題，作者姜英任 這樣論述：
由中美兩國所引起的中美貿易戰，其所引發的高額關稅，間接導致許多在中國設廠的企業，改變其供應鏈的結構，也就是廠商間合作網路上的變革；這不僅使得東南亞成為熱門投資地，也造就了台商回流台灣投資的現象。所以本研究為了瞭解更多相關的事實與脈絡，以期能提供相關業界人士更多有關於此次貿易戰的相關資訊，使他們未來能做出更為準確的判斷；便欲探討此次貿易戰對於供應鏈結構，會帶來什麼樣實質上的影響與變革，以及變革後會產生什麼樣的後續影響。而為了能詳細捕捉與了解有關於貿易戰從開始至今的動態變化，所以本研究欲以描述中美貿易戰的新聞內容為研究對象，希望能達成上述的目的，本研究也會以媒體業者的可信度為主要指標，篩
選出本研究欲探勘新聞內容之媒體業者。那既然要探勘由文字所組成的新聞文本資料，就需要運用文字探勘（Text Mining）的技術；而本研究會使用KH Coder文字探勘軟體，與中研院所研發的線上中文斷詞系統，並搭配人工判讀與歸納等的方式，以得出相關脈絡與趨勢。 最後本研究共歸納並整理出38條脈絡，而若將這些脈絡依據新聞報導的時間軸，與脈絡間的關聯性組合起來，並進行綜合性的說明，便會得出一個頗為完整且精彩的故事。而本研究也發現，新聞資料中有接近一半的內容是由其中的6條脈絡所組成的，這6條脈絡分別是美國政府對於華為的限制與禁令、企業計畫將生產基地撤出中國、台商回流台灣投資、貿易戰關稅造成企業的
成本增加、台商於東南亞地區的設廠與布局、美國政府對於中興通訊的零件禁售令等脈絡，代表這些脈絡具有一定程度的重要性，或是其本身便代表了一定程度上的趨勢。
Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?
為了解決panasonic電視評價 的問題，作者日經大數據 這樣論述：
你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！
曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何
對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro
gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般
企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 從定義
到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 用案例讓讀者完全理解 對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： ■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度
為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 ■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 深
度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki
系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 ■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了
從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從
圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。
結合ANP與灰關聯於數位單眼相機產品選購之研究
為了解決panasonic電視評價 的問題，作者林業盛 這樣論述：
近年來數位單眼相機（DSLR）的功能越趨豐富同時價格亦逐漸降低，品牌與功能種類繁多讓顧客可依自己偏好來選購DSLR。這些現況表示廠商必須持續投注於新產品開發以因應市場需求變化，來維持產業競爭力。本研究提出分析網路程式法(Analytic Network Process, ANP)結合灰關聯法(Gray Relation)來探討顧客評價DSLR之屬性指標，ANP模式允許各屬性指標間有相依或回饋關聯性，比線性結構的分析層級程式法更能建構符合實際狀況之決策分析模式。目標層級架構之設計依據美國攝影雜誌「Popular photography」提出問卷調查取前四大項消費者最重視之選購原則來做本研究之四
大構面– 預算+週邊、拍攝需求、產品功能、售後服務，另本研究訪談三位攝影專家，經腦力激盪與意見統整後，歸納出13項準則，接著設計ANP專家問卷，本研究採用事先整合方式並使用ANP決策分析軟體- Super Decision來得出各構面下13項屬性之加權後權重比例，再結合灰關聯來探討市占率前六大品牌之入門單眼市場評比排名，並提供廠商提升競爭力方向。最後設計灰關聯法使用兩群體評分法則得出兩群體問卷結果：共包含 (1)專家群體來得出六大廠牌之入門DSLR評分表及 (2)消費者群體評分表，用以區隔在兩群體間的評分高低之敏感度分析。最後專家結果為Canon EOS 650D勝出，消費者結果為SONY A
57為最優，而這兩群體差異應為廣告效益，產品形象所致，若以整體優異度來說，Canon佔優勢，若以創新功能來說，SONY較佳。