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我的第一本線上平台萬用英文：在家上班&遠距工作!訊息溝通、信件撰寫、留言評論、會議召集、徵才外包、線上學習，用對英文就能事半功倍!

為了解決webinar軟體的問題，作者陳裕河 這樣論述：

在家上班＆遠距工作必備！ 不出門！也可以從全世界賺錢 絕對派上用場的唯一一本英文教戰寶典！   即使無法親自見到面，生意還是要做、日子還是要過， 不論你是在家工作，還是必須處理跨國業務， 從最基本的即時傳訊溝通、開線上會議， 到撰寫商務書信、談判合約，甚至是徵才外包、線上學習， 都需要使用各種線上工作平台。   　　不論是用 Slack 溝通、用 Notion 管理專案，還是召開 Webinar， 　　只要你必須在商務平台上使用英文溝通，你就需要這本書！   　　疫情時代，不論是工作上的溝通、開會、提案、協商或進行面試，還是自己下班後的進修、參加講座或聚會，都必須在沒有實體接觸的狀況下進行

，少了平常面對面溝通時可以使用的肢體語言，或透過觀察對方的表情來得知對方的真正意向和直接的情緒表達，溝通效率與效果當然大不如前。   　　遠距工作 + 英文，雙重考驗的溝通地獄！ 　　英文課本裡從沒教過要怎麼用 Slack 和世界各地的夥伴們打招呼，學校老師也沒教你用 Notion 做專案管理，平常用英文溝通已經很難，現在看不到本人、想發問又不方便，可是一旦英文用字或表達方式不夠精準，就容易造成誤解，導致各種糟糕的錯誤發生，除了有可能造成人際關係上的障礙之外，也會讓工作成果的品質大打折扣。   　　但若為了避免發生這種慘事，而不斷以訊息或郵件往來反覆確認，在工作夥伴分散世界各地、無法親自前往拜

訪，受到時差或個人工作習慣差異的影響之下，除了回覆時間不一，回覆內容可能也不盡完善，根本無法解決你的困難和疑惑，只能又再去信確認，導致溝通過程不斷拉長，平白無故多了許多溝通成本，造成工作效率下降，自然進度也受到了拖累。   　　現在不用再煩惱了！ 　　本書作者自身經營跨國英文教育平台，利用各種網路商務平台和國際合作夥伴交流，就是她日常生活的一部分！所有用英文遠距工作會碰到的各種狀況，她用親身經歷告訴你！從打開通訊軟體和世界各地的團隊成員交流意見、彼此溝通，再到進行各種會議或合作提案，寫各種目的的英文 Email，或是參加各種線上講座或在研討會上擔任主持人，甚至是放鬆時看各種主題的 Youtub

e 影片順便練習英文聽力，或在下班後透過 Udemy 或 Coursera 等平台精進自己的專業能力，就連想要找工作、徵人或把工作外包出去，都可以用這本書裡提供的各種英文表達方式和實際應用訣竅，讓你能夠順利把想說的話說清楚，避免發生難解的誤會，也能讓你擺脫無頭蒼蠅般地獨自摸索，使用任何線上平台都更加得心應手！   本書特色   　　◆ 多平台適用！不論你用的是什麼類型的線上平台，只要掌握原則和常用表達，溝通就能很順暢！ 　　◆ 收錄最常用到的英文萬用表達、常用字彙、專業術語、可直接套用的架構模板，情境變換也好用！ 　　◆ 各大線上商務＆工作平台的操作訣竅和溝通祕訣一次告訴你！ 　　◆ 中英對照

＋詳細解說，內容豐富又好吸收，提升英文實力最有用！ 　　◆ 用文字建立英文思維，想得到、說得出，聽說讀寫一起進步，提升表達力、擁有英文腦！

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以GMLP論人工智慧醫材之審查規範與臨床實務趨勢

為了解決webinar軟體的問題，作者呂因 這樣論述：

人工智慧（ Artificial Intelligence，以下簡稱AI）科技，是近年來各國著重發展的新興科技，並漸漸應用於醫學保健的領域。AI的起源可追朔至80年前，約翰·麥卡錫（John McCarthy）於西元1956年首次將人工智慧（AI）一詞描述為透過一系列科技以創造如同人類般的智能機器之科學與工程，換言之， AI是使用電腦科學和科技來模擬與人類相當的智能行為和批判性思考 ，其目的在於完成智慧任務，如從經驗中學習並呈現學習後的知識、問題解決、推理、感知和自然語言處理等，這些都與人類思維的認知功能相關（Russell and Norvig，2009） 。　　依據美國食品和藥物監督管理

署（以下簡稱美國FDA）的定義，人工智慧被廣泛定義為製造智慧機器的科學和工程，尤其是智慧計算機程式（McCarthy，2007）。人工智慧科技會使用不同的科技，包括基於數據統計分析的模型、演算法的專家系統以及機器學習 。而 （Machine learning，以下簡稱ML）則是人工智慧科技其中的一個類型，其定義為機器獨立學習和做出準確預測的能力，意即電腦無須經過明確的程式編寫即可自主學習、找出完成任務的規則。　　AI / ML 在軟體中的最大優勢之一，在於它能夠從真實世界（real world）的使用和經驗中學習，進而提高其性能。AI / ML透過從現實世界的反饋（訓練）中學習並提高其性能（適

應）的能力，使這些科技在作為醫療器材的軟體（ Software as medical device，以下簡稱SaMD）和研發領域中扮演著獨特的角色。AI / ML透過從醫療服務過程每天所產生的大量數據中，學習並獲得新的重要見解來改變醫療服務的品質及精準度。當前的人工智慧科技應用於臨床包括臨床決策支持工具、診斷、藥物開發，或是協助公共衛生相關之干預措施，例如疾病監測、疫情應對和衛生系統管理 。　　自1997年至今 ，美國FDA已通過至少180件使用AI / ML科技的醫療器材（AI / ML-Enabled Medical Devices），該主管機關所批准使用AI / ML 的 SaMD，仍僅

包括在上市前「鎖定」（locked）演算法的SaMD，也就是演算法被固定（不會自主學習進而變更演算模型）的AI / ML醫材。對於美國FDA及各國主管機關，AI / ML科技具備自主機器學習或深度學習演算法，當其應用於需要高度安全性及可預測性的醫療領域中，其適應學習過程中所產生的不確定性，將大幅增加此類醫療器材臨床使用上的風險。現今醫療器材的法規監管模式並非為AI / ML科技所設計的，而這類型的AI科技具備快速迭代、自主和適應學習的特性，現有法規的框架，已明顯無法滿足具備自主機器學習能力的AI / ML為基礎的醫材。 有鑒於AI / ML醫材的複雜性（Complexity ）、反覆性（It

erative）和資料驅動（Data-driven）的獨特性質，美國FDA、加拿大衛生部（Health Canada）與英國藥品和醫療產品監管署（MHRA） 於2021年10月共同發布Good Machine Learning Practice for Medical Device Development: Guiding Principles的十項指導原則，為良好的機器學習規範（Good Machine Learning Practice，以下簡稱GMLP）提供參考，以促進安全有效及高品質的AI / ML醫材之使用。指引提及AI / ML有可能透過在日常提供的醫療照護服務中所產生的大量資料，

來獲得新的重要見解，借以改變醫療照護系統。而其透過軟體演算法從真實世界中學習，將可能在某些情境下會運用這些學習進而改善產品的功效。這十項指導原則將為良好的機器學習規範奠下基礎，以解決這些產品因其獨特的性質所帶來的問題（風險），亦有助於在幫助AI / ML醫材的發展。　　而如何以良好機器學習原則Good Machine Learning Principles（GMLP）及真實世界－臨床實務之反饋等方向制定適合的監管規範，同時使AI / ML的醫材之製造商提供安全且有效的軟體功能，並透過醫學界及工程界在上市前或上市後的緊密合作，從而提高病患的整體醫療品質，將AI帶進醫學核心，當是現今極需探討之議題

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Zoom for teachers 2020: The ultimate guide to get started with video conference, webinar, live stream, 21 tips and tricks to boo

為了解決webinar軟體的問題，作者Olsen, Stephen 這樣論述：

影響曼谷餐廳選擇外送服務商的決策因素之研究

為了解決webinar軟體的問題，作者張瓜瓜 這樣論述：

在泰國曼谷，餐廳面臨激烈的競爭與新冠病毒引發之危機。業者需要改變策略，應用外送平台以在危機中生存。因曼谷外送服務商眾多，很難選擇較好之外送服務商。本研究採用SPSS 20.0統計軟體（One-Way ANOVA）和SmartPLS 3.0對收集到的數據進行效度和信度檢驗並進行假設檢驗。目的是研究影響曼谷餐廳外送服務供應商選擇決策的因素。有5個因素，研究結果顯示人口統計變數的差異不影響選擇曼谷餐廳外送服務提供商的決策。客戶服務、營運的反應能力、服務價格和組織特徵影響著選擇曼谷餐廳外送服務商的決策。