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服務業日語【QR碼行動學習版】：套用、替換、零失誤!第一線人員最實用，100%提高業績的全方位日本語應對指南(附QR碼線上音檔，隨刷隨聽)

為了解決下載檔案的問題，作者田中実加,松川佳奈,劉馨穜 這樣論述：

連待客最嚴謹的日本人都讚不絕口的服務業日語！   經實戰測試，真正好用！並且與時俱進，再次增修!! 增加冰品店、飲料店…等之應客方式， 讓你可以完美接待聞名至台灣吃芒果冰、喝珍奶的日本客人！   　　全台唯一，最適合觀光科系、日文科系、第一線服務員的服務日語應用教材， 　　後疫情時代，要找回百萬日本遊客、更上巔峰就靠這一本！   　　台灣服務業人手必備的日語應對手冊， 　　不只有日語，還有羅馬拚音＋漢字標音，立即就能上手應用！   　　◆ 成功提升待客滿意度，讓日本客人爽快消費、不斷光臨的應客之道 　 　　台灣在國際上已佔有一席之地，來台旅遊或是工作的日籍人士也越來越多，服務業從業人員常是

第一線地接觸日籍人士，具備良好的日語能力與合宜的禮節，就等於提升了國際形象。本書便是專為「百貨、餐飲、飯店人員、計程車司機、美容師、按摩師、攝影師、導遊、機場服務人員」量身訂做的日語學習書。 　　 　　我們都知道客人來時要說「歡迎光臨」，客人離開時說「謝謝光臨，歡迎再來」，但是在日本的服務業精神上，這些是不夠的，比如，我們知道日文「失礼します。」是「失禮了、不好意思」的意思，可以用在「上菜」、「收餐盤」等打擾客人的時候。但是您知道…… 　　 　　在為顧客量身修改衣服長度時，因為觸碰了顧客也應該說「失礼します。」嗎？ 　　 　　在結帳時用手接過客人的東西如信用卡時，也要說「失礼します。」嗎？  

　　◆ 絕對禮貌、正確的日語，水準直逼日本服務人員 　　 　　日文中有「常體」、「美化體」、「敬體」之分，朋友之間很少用到敬體，但是服務銷售業就不一樣了，在日本，任何需要服務到客人的工作，如計程車司機、店員、服務員…等，都必須用敬體與敬語，表示尊重顧客，也表示自己的禮貌教養。 　　 　　很多台灣的百貨商店店員、餐館服務生常有機會接觸日本客人，服務人員卻只應急地學了幾句能簡單溝通的日語，雖能溝通，卻不一定說得漂亮、也不一定讓客人聽得舒服。 　　 　　本書將平常百貨、餐飲、飯店、計程車司機、美髮沙龍、美體按摩、寫真拍攝、冰品店、飲料店、機場、健檢中心服務人員必備的會話句整理出來，直接用漂亮的敬語

來表現。沒有艱深的文法贅述，只需套用基本句型即可。並且，同樣句型可依不同狀況替換成不同詞彙，增加活用度。對任何一位日語學習者來說，是不可多得的敬語學習題材。   　　◆ 學會如何應對日本客人，有效增加自己的客源 　　 　　對於以日本觀光客為主要服務對象的銷售業、餐飲業、美容相關類業、旅遊業或計程車司機來說，如何用日文推銷商品？如何獲得客人的賞識與信賴？如何藉由服務讓遠來的客人倍感親切？正是這些服務類別的最高指導原則。美好的溝通，不但能讓客人賓至如歸，在生意上帶來長遠的效益。使用精確的敬語，提昇日語溝通能力，更能展現一場成功的國民外交。   　　◆ 單句、單字、示範會話皆加註羅馬音，最佳的服務業

日語教材 　　 　　本書內容針對每個行業按該服務流程順序設計，其中書中有羅馬音發音的加註，對於日語課程較少的觀光類系來說，即使50音的能力有限，只要看著念也不會有障礙，內容不但實用而且能簡單切入應用，故不難作學習使用；對於日文科系觀光學程等而言，也是極佳的服務業日語教材。能在學習後幫你解決困難的語言問題，讓你達到最完美的服務。   　　◆隨書附QR碼可隨掃隨聽！生動配音讓你練聽力、練口說更有感覺 　　 　　本書內介紹的所有服務業必備句型皆附有日籍人士錄音的發音示範，搭配中文翻譯對照，自然而然的幫您記住日文的意思，練聽力、練口說也更有感覺。音檔採QR碼掃描下載方式，不需要用到光碟機，只要用手機掃

描即可馬上下載！也提供可將全書MP3一次完整下載的QR碼，不需註冊會員，或額外安裝自己不熟悉的播放APP才能聽，省去每次聽音檔都要掃描的麻煩。（註：打包下載檔案為ZIP壓縮檔，請先安裝解壓縮程式或APP再行下載，由於iOS系統對檔案下載的限制，iPhone用戶需升級至iOS 13以上，方可使用全書完整打包下載連結。）   本書特色   　　◆專為10大服務工作人員設計的日語接客導引 　　◆從生活待客中學習敬語表現，服務顧客不失禮 　　◆最逼真的日語狀況句，關鍵的一句話，好用好查詢 　　◆基本會話演練，生動的延伸會話練習 　　◆每字、每句附有羅馬拼音，超貼心發音提示  　　◆同類語詞替換表，增加

句型活用度 　　◆使用時機小提示，貼心說明不誤用 　　◆全書MP3發音教學，日籍人士錄音，搭配中文翻譯配音，發音正確，光聽就能記住

下載檔案進入發燒排行的影片

論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心

為了解決下載檔案的問題，作者羅濟軒 這樣論述：

隨著應用於醫學影像判讀分析與提供治療方案之醫療臨床決策輔助系統興起，改變醫療機構、醫師與病患間的互動關係，體現於告知說明義務內容、醫療機構、醫師執行醫療業務之注意義務內容與標準之調整，及使用系統為病患診療之醫療過失與責任成立之認定。又，若系統出錯，系統製造商是否需負責，究竟醫療機構、醫師與系統製造商應如何分配責任？當未來出現高自主醫療AI，醫療機構、製造商又應如何分配責任？本研究旨在探討能否按我國民法、醫療法、消保法與醫療器材管理法規定向醫療機構、醫師與系統製造商分別主張醫療過失責任與商品責任？主要將整理與分析美國學者對於醫療過失要件之調整見解。另，將以歐盟與美國之商品責任法於適用AI之要件

疑義，探討我國商品責任法制於適用醫療AI上可能衍生之相同爭議；又，輔以歐盟相關機構對於AI等新興技術出版之研究報告，勾勒出AI產品之管理與監管措施。同時，本文將以歐盟研究報告與美國文獻、自駕車相關立法例中提出之新興歸責理論進行論述。鑑於現階段臨床決策輔助系統居於輔助角色，醫師負有把關系統決策正確性與最終決策之責任。然而AI之資料依賴性、自主性、不透明性與不可預測性，需考量系統製造商相較醫療機構、醫師，較有能力與機會控制系統風險，尤其針對未來應用之高自主醫療AI，製造商自須負起主要之賠償責任，醫療機構仍須負起使用人責任。然而，未來醫療AI無可避免越趨複雜、人類越難掌握風險，需考量建立與加強包含醫

療強制責任險、產品責任險、甚至是醫療AI救濟補償基金，並延伸討論是否需賦予醫療AI法人格之責任體系。無論如何，皆以消費者，甚至是第三人都能順利且快速地獲得損害填補為最終目的。

版面研究所④零基礎版面結構學：22大設計技巧，814個立即套用版面模組(馬上下載，PC/MAC皆通用)

為了解決下載檔案的問題，作者ingectar-e 這樣論述：

　　繼《字型設計學》、《版面研究所》、《零基礎配色學》後， 　　日本暢銷設計書團隊ingectar-e，推出「版面研究所2.0」新作， 　　第一本可以全部下載使用的版面模組Layout！   　　22大設計技巧×814個可重複使用版面模組， 　　每個主題都提供橫式與直式設計，可靈活運用， 　　置換文字與圖片就完成了，讓你不再爆肝加班！ 　　提早交稿、準時下班、找回健康～   　　【收錄最受歡迎的版面設計案例】 　　詳細的版面解說，教導讀者將照片與文字放置適當的位置，收錄案例包含旅遊、服飾、美妝、餐飲、家具、企業徵才、特賣、雜誌、商業POP等，適合商業設計排版參考與應用。  

　　【擁有最好用的22大設計技巧】 　　嚴選22大最受歡迎的排版技巧，有重複、對齊、對比、留白、色塊、照片、手寫字、去背、交錯……等，每個主題皆有37個版面模組範例。 　　如果你沒時間看這麼多技巧，只要學會5種基本版面變化：圓形、線條、留白、框邊、手寫字。   　　【免費下載814個版面模組，可重複使用】 　　全書範例皆有版面模組可下載套用，更貼心加入直式、橫式、折頁式及手冊式參考，可用於DM、折頁小冊子或手冊等的排版上，也可當作設計草稿使用，隨時增加自己的設計靈感庫。   本書特色 　　●每個主題皆有NG、OK輔助說明。 　　●多種模組樣式提供，讓你盡情發揮。 　　●設計師界大推的版面

靈感庫。

機器學習與網路搜尋強度於新冠狀肺炎確診人數預測之應用

為了解決下載檔案的問題，作者方嘉娸 這樣論述：

致謝詞 i摘要 ⅱAbstract ⅲ目次 ⅳ表目次 ⅵ圖目次 ⅶ第一章 緒論 1第一節 研究動機 1第二節 研究目的 2第二章 文獻探討 3第一節 Google trend於新冠肺炎關鍵字 3第二節 新冠肺炎預測之模型 6第三章 研究方法 11第一節 研究架構 11第二節 遺傳基因演算法 13第三節 倒傳遞神經網路 14第四節 廣義回歸神經網路 17第五節 分類與回歸樹 19第六節 輕量化梯度上升 20第四章 實驗結果與分析 22第一節 資料來源 22第二節 資料的前處理 25第三節 誤差指標的評估 26第四節 實驗流程 27第五節 實驗結果

28一、 全部屬性 28二、 篩選屬性 34第五章 結論與未來方向 41參考文獻 43一、英文部分 43二、 網路資源 45表目次表一、新冠肺炎的關鍵字 4表二、機器學習於新冠肺炎的預測 9表三、Google trend實驗關鍵字 24表四、資料集的時間 25表五、MAPE評判表 26表六、全部14個屬性MAPE值 28表七、全部14個屬性RMSE值 28表八、全部14個屬性MAE值 29表九、相關係數程度表 34表十、X與Y相關係數 35表十一、6個屬性MAPE值 35表十二、6個屬性RMSE值 36表十三、6個屬性MAE值 36圖目次圖一、研

究架構流程圖 12圖二、遺傳基因演算法流程圖 13圖三、倒傳遞神經網路架構圖 14圖四、廣義回歸神經網路架構圖 17圖五、LightGBM葉子生長樹決策樹的概念圖 20圖六、WHO新冠肺炎案例統計下載檔案 22圖七、美國確診案例圖 23圖八、Google trend搜尋網頁 24圖九、14個屬性T-1實際值與預測圖 30圖十、14個屬性T-2實際值與預測圖 30圖十一、14個屬性T-3實際值與預測圖 31圖十二、14個屬性T-4實際值與預測圖 31圖十三、14個屬性T-5實際值與預測圖 32圖十四、14個屬性T-6實際值與預測圖 32圖十五、14個屬性T-7實際值與

預測圖 33圖十六、6個屬性T-1實際值與預測圖 37圖十七、6個屬性T-2實際值與預測圖 37圖十八、6個屬性T-3實際值與預測圖 38圖十九、6個屬性T-4實際值與預測圖 38圖二十、6個屬性T-5實際值與預測圖 39圖二十一、6個屬性T-6實際值與預測圖 39圖二十二、6個屬性T-7實際值與預測圖 40