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靜態官方購物網站與動態商品直播之媒體特性、消費者行為與品牌滿意度差異研究-以網路服飾品牌「mouggan」為例

為了解決prime gaming台灣的問題,作者陳瑾玟 這樣論述:

當今網路購物的市場盛行,企業或品牌廣泛架設官方購物網站,以靜態圖片搭配文字的方式作為銷售管道;但是近年來直播平台的興起,以網購搭配直播功能的動態影像銷售,形成一種新商機。無論是在官方網站或商品直播,消費者重視其互動性、即時性、真實性、豐富性,業者也積極運用圖文或直播的銷售來吸引或提升消費者的購買意願等。然而,在過去文獻中針對消費者對於不同銷售形式(靜態官網圖文 vs. 動態直播影片)之差異研究甚少。因此,本研究以網路服飾品牌「mouggan」作為研究案例,將商品銷售形式分為「靜態官方網站之圖文呈現」與「動態商品直播之影片呈現」,並提出「資訊互動性」、「即時回饋性」、「商品透明

性」、「資訊豐富性」之四項媒體特性,目的在於比較消費者對靜態與動態銷售之媒體特性的看法與差異,並以 AISAS 模型作為消費者行為的基礎建構,解析消費者對於使用官方網站與商品直播的「興趣」、「搜尋」、「行動」、「分享」之行為差異,以及了解兩者的品牌滿意度。 本研究透過網路問卷調查法,進行資料的蒐集並統計分析,共回收 572 份有效問卷。研究結果顯示,消費者認為動態商品直播之資訊互動性、即時回饋性、商品透明性、資訊豐富性皆高於靜態官方網站;此外,研究也證實,觀看動態商品直播引起的興趣、搜尋、行動、分享行為高於瀏覽靜態官方網站;而消費者對於商品直播的品牌滿意度亦高於官方網站。

基於分數階影像強化之卷積神經網路腫瘤快篩輔助系統:以Breast X-ray醫學影像為例

為了解決prime gaming台灣的問題,作者張軒豪 這樣論述:

本論文旨在設計一套乳房腫瘤X-ray影像快篩輔助辨識系統,因醫療輔具與醫學影像儲傳系統的相繼發展,衛教的普及使民眾有了更高的自我健檢意識因應腫瘤所帶來的問題,隨之便是醫學影像的診斷輔助逐漸增多。有鑑於此,本論文利用二維分數階卷積(2D Fractional-Order Convolution) 強化演算法與CNN(Convolutional Neural Network)影像辨識架構串接,並使用工控系統介面設計軟體將兩者整合出自動與手動之操作介面,藉此協助醫師在臨床診斷乳房腫瘤X-ray影像時能夠加速判讀時程。系統在讀取輸入影像後,針對腫瘤好發位置依序擷取下來當作欲辨識之ROI(Region

of Interest)影像,並透過分數階影像強化演算法,將原本可能被脂肪腺體等締結組織包覆的腫瘤給顯現出來,其中良、惡性腫瘤的外輪廓形狀或灰階值會有別於其他組織,經過分數階高頻增強低頻保留之特性處理後便可分辨出其差異性,接著將已強化之影像輸入CNN分類器中進行辨識,其辨識效能在經過評估指標驗證後也顯示該模型具有相當可靠的實用性。本論文以數位影像處理的角度作為出發點,藉由乳房各組織之間灰階值的差異透過二維分數階加以強化並結合CNN在影像辨識上的優勢,從而輔助醫師能夠縮短判斷病灶種類並進行下一個生物切片之檢查流程。