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電子商務一定要懂的16堂課：跨境電商X直播帶貨X大數據X區塊鏈X元宇宙X智慧商務(第三版)

為了解決rwd開發工具的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　近年來因為疫情關係，人們的消費型態改變幅度之大，讓許多企業商家接觸到更多不同的媒體渠道，尤其是在數位商務的環境中競爭更是激烈萬變。面對疫後的電商經營，更需要積極地瞭解有效的行銷方法，並運用正確的工具，以便在數位時代轉型趨勢下，快速應用網路力量觸及潛在新客戶。   　　這是一本學習電子商務與網路行銷實務與理論兼備的實用教材，除了提供電子商務一定要懂的必要基礎資訊外，對於熱門的議題也以焦點專題方式呈現，案例包括：跨境電商、共享經濟與群眾募資、智慧物聯網(AIoT)、直播帶貨、大數據、區塊鏈與比特幣、元宇宙、智慧商務、響應式網頁(RWD)、台塑集團與企業電子化、工業4.0與供應鏈管理、博客來

CRM、行動學習、SEO、微電影影音社群行銷、OBS直播工具軟體、創用CC授權、智慧商務…等，簡潔的介紹讓讀者在輕鬆的狀態下獲取重要新知識，幫助讀者更新電子商務時代的現況與變化。   　　【精彩篇幅】 　　♦ 電子商務基本入門 　　♦ 電子商務的營運模式與構面 　　♦ 電子商務的網路基礎建設與發展 　　♦ 電子商務付款與交易安全機制 　　♦ 行動商務導論與創新應用 　　♦ 電商網站建立與APP設計實務 　　♦ 企業電子化與企業資源規劃(ERP) 　　♦ 現代供應鏈管理 　　♦ 顧客關係管理與協同商務 　　♦ 知識管理與數位學習 　　♦ 網路行銷概說與研究 　　♦ 社群商務的規劃與行銷策略 　　

♦ 網紅行銷與直播贏家工作術 　　♦ 邁向成功店家的LINE工作術 　　♦ 電子商務倫理與法律相關議題 　　♦ 全通路、大數據與智慧商務 　　♦ 電子商務與網路行銷必修專業術語   本書特色   　　✔內容淺顯且全面地說明電子商務必須要懂的資訊，輕鬆理解EC架構 　　✔呼應各章主題，嚴選熱門國內外知名案例，焦點專題實用解析 　　✔運用簡潔圖表取代抽象敘述，引導讀者快速吸收重要知識點 　　✔貼心叮嚀TIPS、章末問題討論，強化學習回顧及深入思考 　　✔分享電子商務與網路行銷常用專業術語，幫助新鮮人一次掌握

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用藥整合查詢暨教學系統之研發

為了解決rwd開發工具的問題，作者黃永志 這樣論述：

藥師在執行藥事照護的業務時，一直欠缺一套可主動協助發現潛在用藥治療問題，亦可應於實務教學的系統工具。本研究採建置雲端資料庫(cloud database)及藥物整合查詢系統為研究方法，以雛型式生命週期法(prototyping life cycle)為系統開發方式，藉由不斷與軟體工程師的溝通和討論，成功開發出用藥整合查詢暨教學系統，此系統具QR code自動讀取處方箋及輸入藥物資料查詢比對功能，包含四大類母系統及九項子系統之雲端查詢系統及行動應用程式(mobile application，APP)，其分別為：1.藥物(袋)資訊暨外觀辨識查詢系統(內含：(1)藥物資訊暨外觀辨識查詢、(2)藥袋

資訊查詢、(3)高警訊藥物查詢)、2.老人用藥安全資訊查詢系統(內含：(1)老人不適當用藥查詢、(2)不能破壞劑型藥物查詢、(3)易導致跌倒藥物查詢)、3.西藥與中藥及食品交互作用查詢系統(內含：(1)西藥與中藥交互作用查詢、(2)西藥與食品交互作用查詢)、4.西藥與西藥交互作用查詢系統(內含：西藥與西藥交互作用查詢)。期望能推廣醫療照護機構單位至及藥學系臨床相關課程教學使用，以提供更有效益的藥事服務，進而提升病患用藥安全與教學品質。

網路行銷的12堂關鍵必修課：UI/UX‧行動支付‧成長駭客‧社群廣告‧SEO‧網紅直播‧人工智慧‧元宇宙‧Google Analytics

為了解決rwd開發工具的問題，作者胡昭民 這樣論述：

　　網路的普及使得我們待在線上世界的時間越來越長，更別說隨之而來的元宇宙時代，不管是實體店家或網路電商，想要在虛擬世界中獲得人們的眾多關注，必定需要好好地進行「網路行銷」來尋找並觸及潛在客戶。 　　然而網路行銷的多樣性，手法和工具也是多到讓人眼花撩亂，想要行銷反而不知從何下手？因此本書內容由淺入深，說明網路行銷的最新相關理論，並介紹各種網路行銷的主題與工具，搭配經典行銷案例，帶領讀者一步步進入線上社群，希望能協助讀者成為行銷達人。 　　本書適用於對網路行銷感興趣的讀者，不管是行銷專案人員、社群優質小編、網站設計和產品企劃人員、App開發者以及相關網際網路從業人員，所有網

路行銷知識的說明，皆以圖文並茂簡潔的方式介紹，期以輕鬆方式傳遞新知。 　　【精彩篇幅】 　　◆網路行銷的必修黃金入門課 　　◆網路經濟的商務與科技應用藍圖 　　◆顧客關係管理的超強集客祕笈 　　◆保證課堂上學不到的贏家行動行銷攻略 　　◆流量變現金的電商網站與App設計 　　◆秒殺拉客的網路行銷熱門宮心計 　　◆觸及率翻倍的社群行銷關鍵心法 　　◆大數據淘金術與精準智能行銷 　　◆買氣紅不讓的影音搶錢行銷 　　◆網路資安、倫理與法律-商機之外，小心！駭客就在你身邊 　　◆網路行銷未來贏家攻略與Google Analytics神器 　　◆專案企劃-打造集客瘋潮的遊戲產品行銷 本書特色 　　

✔系統且全面地說明網路行銷基礎概念，速懂E-Marketing架構精要 　　✔運用大量圖表結合分析工具，示範解析數位行銷商機趨勢 　　✔嚴選經典行銷案例，分享精彩的全球網路創意，實務應用解析 　　✔重點行銷TIPS、統整行銷專業術語，強化學習回顧及深入思考

開發基於真實世界數據及機器學習之肺癌治療預後預測模型

為了解決rwd開發工具的問題，作者羅彩芝 這樣論述：

肺癌是全球癌症死亡的首要原因。2020年全球約有221萬新發肺癌病例，約180萬例死亡。2019年發病率為29.21/10萬人，死亡率為26.40/10萬人。如何精準地預測疾病的預後及藥物治療的結果，乃至於作為治療決策與藥物選擇之參考輔助，是臨床醫學近年來的重要議題。近年來，人工智慧技術常被應用在醫療學術研究及臨床實務。利用大數據且經由機器學習或深度學習之演算法所開發的疾病風險及預後預測的模組，為近年來人工智慧應用在醫療領域之學術研究的一大主流。本研究有三項研究目的：（1）建立非小細胞肺癌患者確診後二年存活預測模型；（2）建立非小細胞肺癌患者標靶藥物治療後二年存活預測模型；（3）建立非小細胞

肺癌患者確診後腦轉移預測模型。本研究的資料來源為臺北醫學大學臨床研究資料庫（Taipei Medical University Clinical Research Database, TMUCRD）。我們擷取了2008至2019年罹患非小細胞肺癌患者作為研究族群。本研究分別以每位患者的非小細胞肺癌確診日或標靶藥物治療日為起始日，以診斷後二年內死亡或腦轉移之發生作為結果，另以患者基本人口學特性、生活習慣、肺癌疾病特性、共病症、近期用藥情形、臨床檢驗數據、基因檢測結果等作為特徵因子。本研究同時使用多種不同的機器學習方式，包括邏輯斯迴歸（Logistic Regression）、套袋法集成學習（Ba

gging）、梯度提升（Gradien Boosting）、自適應增強法集成學習（AdaBoost）、隨機森林（Random Forest）、極限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGB）、線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）及LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）來建立預測模型。我們也根據外部測試結果，ROC曲線下面積AUC（Area Under Curve, AUC）最大的模型是最佳模型。本研究中，總共收納 3,714 名患者（2,280 名用於訓練數據集，1,434 名用於測試數

據集）。目的一（確診後二年存活預測）的結果顯示，在完整模式下，隨機森林模型（Random Forest）的 AUC 比其他模型高（AUC＝0.869），且最重要的特徵因子是癌症期別、腫瘤尺寸、性別、確診年齡和身體質量指數。目的二（標靶治療後二年存活預測）的結果顯示，在完整模式下，梯度提升模型（Gradien Boosting）的AUC最高（AUC＝0.785），且最重要的特徵因子為癌症期別、腫瘤尺寸、身體質量指數、ROS1、ALK和PD-L1。目的三（確診後腦轉移預測）的結果顯示，在完整模式下，梯度提升模型（Gradien Boosting）的AUC最高（AUC＝0.703），且最重要的特徵因

子是癌症期別、腫瘤尺寸、確診年齡及身體質量指數。綜上所述，結合多種特徵因子（包括人口學特徵、疾病狀況、共病症、合併用藥、實驗室檢測結果和基因檢測結果）可以建立效能頗佳的非小細胞肺癌預後預測模型，且癌症期別、腫瘤尺寸及身體質量指數在本研究的不同模型下皆為重要特徵因子。使用隨機森林模型（Random Forest）或梯度提升模型（Gradien Boosting）演算法開發的模型具有最高的AUC，它們可能是最適合用於非小細胞肺癌預後預測的工具。