打卡機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

掌握社群行銷|引爆網路原子彈(第二版)

為了解決打卡機的問題，作者黃逸旻,財團法人中華民國電腦技能基金會 這樣論述：

　　本書為「企業電子化人才能力鑑定(EEC)」之「企業電子化社群行銷管理師」指定用書。    　　符合「企業電子化社群行銷管理師」之技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。  　　●最實戰的專業書籍：由上千次社群操作經驗；國內外經典案例觀念，號稱社群鬼才的作者所淬鍊而生。    　　●最完整的社群養成：社群行銷360度全方位培養：從趨勢、經營、內容、活動、平台、商務、媒體、數據、創意、分析到優化之傳播能力養成。    　　●最通盤的專業知識：社群行銷通盤操作專業培育：社群經營、平台維護、危機管理、網紅合作、媒體投放、社群商務、社群廣告、社群數據等關鍵know how。    　　●最上手的入

門教學：若您沒有「數位/社群-操作經驗」：您可以站在前人的肩膀上，學習仿效並加快成長的速度，為您所負責的品牌，創造社群佳績。    　　●最打底的補修秘笈：若您有「數位/社群-操作經驗」：更可從國內外優秀數位團隊的理論/觀念，檢視過去行銷專案，奠基未來行銷發想與執行的紮根基礎。    強力推薦    　　網路趨勢觀察家、第一代部落客 Mr.6 劉威麟 

打卡機進入發燒排行的影片

使用生成對抗網路對基於深度學習的人臉識別系統的對抗攻擊方法探究

為了解決打卡機的問題，作者謝尚穎 這樣論述：

深度學習近年來快速發展，並應用在各領域上，如圖形辨識、語音辨識、智慧車、自然語言處理 ( NLP ) 、智慧醫療、網路安全等，且取得不錯的成果。人臉辨識在近年來的突破性發展，同樣受益於深度學習技術，在許多場景都可以看到關於人臉辨識的應用，如安全控制系統、門禁管理、健康安全管理、員工考勤打卡、機場自動通關、手機FaceID 解鎖、掃臉支付等。深度學習除了可達到良好的成效外，伴隨而來的是安全性問題。眾多文獻顯示深度學習模型相當脆弱，容易受到對抗性攻擊 ( Adversarial Attack ) 。對抗性攻擊的方法主要有兩種，對抗性樣本 ( Adversarial Examples ) 是透過加

入微量的雜訊 ( Perturbation ) 在圖片中，將其作為模型的輸入，導致模型產生誤判；對抗性貼紙 ( Adversarial Patches ) 不同於對抗性樣本，將雜訊添加到整張圖片，而是生成精心設計過的雜訊，此雜訊只占圖片中的一小部份，便可讓深度學習模型產生誤判。然而，在許多先前對抗性攻擊的研究中，大多是假設攻擊者已經駭入系統，在系統內部直接發起攻擊，且假設攻擊的模型為一白盒，攻擊者可以得知深度學習模型背後的架構及參數，此方法較不符合實際情況。因此，如何在符合真實場景的條件下作攻擊也成為了一項重要的課題。在本研究中，提出一基於生成對抗網路 ( Generative Adversa

rial Network，GAN ) 技術生成對抗性貼紙，此方法可以使用於真實場景及數位場景，且假設攻擊的模型為一黑盒，攻擊者可以在不清楚深度學習模型的架構及參數下即可做攻擊。針對人臉辨識的攻擊可分成兩種，分別為躲避攻擊 ( Dodging Attack ) 與冒充攻擊 ( Impersonation Attack ) ，在本研究中，對基於深度學習技術之人臉辨識系統分別進行黑盒攻擊，實驗顯示本論文所提方法顯著高於以往文獻的攻擊成功率，其中在數位場景的躲避攻擊可以達到57.99%，冒充攻擊可以達到48.78%，而在真實場景的躲避攻擊則可以達到81.77%，冒充攻擊可以達到63.85%。關鍵字：深

度學習、人臉辨識、雜訊 ( Perturbation ) 、對抗性攻擊、對抗性樣本( Adversarial Examples ) 、對抗性貼紙 ( Adversarial Patches ) 、生成對抗網路( Generative Adversarial Network，GAN ) 、躲避攻擊 ( Dodging Attack ) 、冒充攻擊 ( Impersonation Attack ) 。

中堅實力4：外部結盟、內部革新到數位轉型，台灣中小企業突圍勝出的新契機

為了解決打卡機的問題，作者中租迪和股份有限公司,台灣經濟研究院 這樣論述：

在台灣1150萬就業人數中， 約有905.4萬人任職中小企業，占比約78.7% 台灣中小企業堪稱支撐台灣一大基力， 中小企業面對現今競爭態勢與未來市場走向， 如何以跨國數位化、策略聯盟及技術傳承， 創造競爭優勢，再度推動台灣經濟全面升級！ 本書分別以台灣中小企業的數位轉型、策略聯盟與傳承接班為主軸。從不同企業的數位轉型模式、合作動機、目的與聯盟，以及傳承接班過程來分析，內容涵蓋46家中小企業在不同面向上成功的經驗。 中小企業如何數位轉型？ 成功的數位轉型需要於顧客體驗、商業模式、營運模式、行銷與業務、輔助功能，找到新的方式提供價值、提升效率並創造營收。數位轉型必先釐清優先順序，不急

於做巨大變化；在改造的過程中，必定有人反彈、觀望，可於本書13間企業中，看見在轉型中協調和成功的實戰案例。 中小企業如何進行策略聯盟？ 中小企業做為大型企業之衛星或外包廠商，多與大型企業有契約式合作，藉聯盟的力量分攤開發風險及降低營運成本，利用彼此間的相對優勢，提升國際競爭力。可於本書16間企業中，看見對於策略聯盟型態的各式動機。 中小企業如何傳承接班？ 台灣中小企業大多為家族企業，接班傳承被視為企業發展的關鍵點，將會面臨維持現狀或擴大規模的問題。若企業無法順利完成交班，必然面臨衰敗的風險。可於本書17間企業中，看見對產業定位、關鍵技術資源，以及培養資深經理人等個別方針。 本書一一分析中

小企業動機、模式與困境，無論是想創新變革，還是突破困境，這些範例都極具參考價值，也可以提供一些中小企業進行自我提升，並創造自我優勢以達永續經營之目標方向邁進。 專文推薦 政治大學會計系講座教授│吳安妮 東海大學企業管理學系教授兼系主任│黃延聰 中租控股董事長│陳鳳龍 台灣經濟研究院董事長│王志剛 專業讚賞 經濟部中小企業處處長│何晉滄 中華民國全國中小企業總會理事長│李育家 臺灣數位企業總會理事長│陳來助 中華民國全國商業總會理事長│許舒博 中華民國東亞經濟協會理事長│黃教漳 國立臺中教育大學EMBA執行長│楊宜興 「46個企業成長的蛻變歷程，象徵台灣企業蘊藏的豐厚活力與韌性，骨子裡刻畫

著不屈的精神與樂觀態度，即使艱苦當前，亦能迎難而上。有心一窺台灣中小企業發展之堂奧者，本書非常值得細細品讀，收穫必當豐滿！」   ──政治大學會計系講座教授│吳安妮 「您在閱讀了本書的46家中小企業在成功案例經驗之後，相信您對於中小企業如何數位轉型、如何進行策略聯盟與如何傳承接班，會有更深的瞭解。若您同樣也是中小企業的經營者，相信這些成功案例經驗，對於您未來的事業經營、創新突破、甚至轉型升級，極具啓示意義與應用價值！」   ──東海大學企業管理學系教授兼系主任│黃延聰

以機器學習進行人臉偵測之研究

為了解決打卡機的問題，作者李建賦 這樣論述：

人工智慧在這十幾年蓬勃發展，生活周遭食、衣、住、行都可以看見人工智慧的身影，而深度學習更是全球熱議的話題。 物件偵測技術在深度學習中扮演了重要的角色，像是汽車業的自動駕駛，自動駕駛最忌諱的交通違規，如闖紅燈、擦撞鄰近的車輛，甚至是與行人發生事故，因此物件偵測就能得知行人的位置，以及鄰近車輛的距離位置，預防上述的交通事故。 人臉特徵眾多且複雜，因此不可能有百分之百相同特徵的人臉同時存在不同的人身上，所以人臉識別也運用在許多的生活中，如蘋果手機的 Face ID，公司的人臉打卡機…等。人臉偵測是人臉識別的第一步，本研究想以基礎的影像特徵提取，與二元分類器進行人臉偵測，因此利用

方向梯度直方圖與支持向量機來做人臉偵測的研究。 人臉偵測的方式有很多種，其中最厲害的是以深度學習的方式。如YOLOv3，YOLOv3之所以強大是因為它擁有6,000多萬個參數量，這意味著它是一個非常複雜的Model，在本研究中希望以最簡單的方法進行人臉偵測，例如Dlib及OpenCV等。Dlib是以特徵提取（HOG）搭配二元分類器（SVM）的機器學習方式，與本研究選擇的方法一致因此以Dlib當作標準，並與本研究製作的Model相互比較好壞。