進口零食的問題，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

等不及飛去日本玩?：嚴選各類平台、通路，找到日本直送的小物

為了解決進口零食的問題，作者禾白小三撇 這樣論述：

　　吃喝玩樂一次到位！日本控必看，最完整的樂購指南！      　　跟著著名日貨Shopping達人，資深潮流品蒐藏專家吃好喝好買好！      　　為你彙整台灣實體通路與電商平台，帶來最新鮮的情報，最好逛好買的特色小物與美味鮮食，宛如帶給你豐富的日本小旅行！文末也有介紹去日本旅遊的一些商圈巷弄推薦，讓躍躍欲試、迫不及待想飛去日本旅遊的朋友，也可以為準備出發暖暖身囉！   本書特色   　　★ 瘋買食品、玩物，最便利、神速的尋貨指南！ 　　★ 潮搜台灣也能買到的日本最in的店家與商品，內容包羅萬象。

進口零食進入發燒排行的影片

購買動機、購買情境與推薦訊息來源 對頂級餅乾禮盒購買意願之影響

為了解決進口零食的問題，作者陳筱鈴 這樣論述：

中文摘要「消費升級」是近年來研究「消費者行為」的重要議題，且逐漸成為經濟中成長的主要區塊。以往學術界對食品伴手禮的研究大都是針對平價產品或特定旅遊地區之研究，鮮少有針對高價產品的研究。有鑑於此食品伴手禮之「消費升級」研究缺口，本文探討「不同人口統計變項」的消費者在「購買動機」、「購買情境」、「推薦訊息來源」與「頂級餅乾禮盒購買意願」的差異，及各變數間之影響與關聯性。本研究結果將有助於相關業者擬定行銷策略，以創造消費者、業者及通路業者三贏的局面。 本研究以Google表單為資料蒐集工具，針對有購買「食品伴手禮」之經驗

者進行問卷調查，總計回收有效問卷308份。接著，以IBM SPSS Statistics 22進行統計分析，包括描述性統計、獨立樣本 t 檢定、單因子變異數分析、皮爾森相關係數及迴歸等統計方法分析。 研究結果顯示：「頂級餅乾禮盒」的主要購買者，不論男女，其購買此類輕奢侈品的購買動機皆以「寵愛犒賞自己」為主，並以產品是否「獨特」為關鍵考量。除此之外，教育程度越高，其購買輕奢侈品意願越高；購買伴手禮次數越多，其購買輕奢侈品意願亦越高。購買動機、購買情境、推薦訊息來源與輕奢侈品購買意願間具有正向的影響關係。「炫耀、從眾、享樂」的購買動機對輕奢侈品購買意願有正向影響。由消費者購買目的與購買金額得

知「消費升級」的消費者行為已具體實現並進行中。 最後，本研究根據調查結果進行討論，並提出行銷與管理上之建議以供相關經營者及後續學術相關研究之參考。【關鍵字】消費升級、伴手禮、購買動機、購買情境、推薦訊息來源、輕奢侈品、購買意願

日本偽旅行套書(不能去日本也沒關係!+等不及飛去日本玩?)

為了解決進口零食的問題，作者禾白小三撇 這樣論述：

　　《不能去日本也沒關係！》 　　不能去日本也沒關係！偽出國島內血拚，百樣商品訊息，讓你彷彿一秒飛到日本，感受濃濃日式風情小旅行。   　　受到疫情影響，許多國家紛紛實施旅遊禁令！在無法走出本島、無法飛行的日子，你開始想念那些說走就走的時光了嗎？   　　相信有許多人喜愛到日本旅遊，而到了日本當然不能錯過好吃又實惠的日本美食與各種商品……。不過現在無法到日本也可以滿足購物樂趣，因為身為資深日本旅遊愛好者的作者特別收錄了台灣買得到的日本進口零食與點心、日本美食、熱門服飾品牌、特別設計師的設計品與收藏品、特別推薦日本小物與配件、台灣逛得到的日本品牌店鋪、日本熱門動畫與漫畫、

台灣買得到的日本進口泡麵等等百樣超夯商品的購買訊息！   　　飛不成日本也沒關係，在台灣也可以體驗像是在日本旅遊的心情哦！尤其血拚更是偽日本旅行的一大重點！不用特地飛到日本，也能輕鬆買到日本人氣超夯的熱銷商品，透過本書便能夠一次完全擁有！    　　《等不及飛去日本玩？》 　　吃喝玩樂一次到位！日本控必看，最完整的樂購指南！   　　跟著著名日貨Shopping達人，資深潮流品蒐藏專家吃好喝好買好！   　　為你彙整台灣實體通路與電商平台，帶來最新鮮的情報，最好逛好買的特色小物與美味鮮食，宛如帶給你豐富的日本小旅行！文末也有介紹去日本旅遊的一些商圈巷弄推薦，讓躍躍欲

試、迫不及待想飛去日本旅遊的朋友，也可以為準備出發暖暖身囉！   本書特色   　　★ 瘋買玩物、最便利、神速的尋貨指南！ 　　★ 潮搜台灣也能買到的日本最in的店家與商品，內容包羅萬象，涵蓋潮牌服飾、運動品牌、特色配件、點心美食……

高光譜智慧農業技術開發-以杏仁果瑕疵檢測為例

為了解決進口零食的問題，作者王美雲 這樣論述：

杏仁富含營養且帶有不飽和脂肪，成為人們常會選擇的低負擔零食之一。主要由加州進口，雖有美國農業部 USDA 的分級控管，但其中仍存在瑕疵果仁，通常需要再次經過人工挑選才會進行販售，人工挑選會受到視覺疲勞問題影響，隨著挑選時間增長而導致準確性降低。另外新鮮度也是很重要，若滋生黴菌會產生黃麴毒素，為消費者在食用杏仁時須特別注意的問題。本文提出針對杏仁的 RGB 影像透過調整後的 VGG16、MobileNet 模型進行瑕疵辨識，以快速挑出破碎、刮傷、蟲蛀及畸形等瑕疵果仁，再對於容易相互誤判的蟲蛀果仁與脫皮的正常果仁，以及杏仁果新鮮度問題，使用高光譜儀器 Specim FX10 收集杏仁在 400-

1000nm 的反射率訊號，分別透過不同波段選擇演算法並提取不同波段數做比較，接著使用深度學習模型進行蟲蛀瑕疵、新鮮度的檢測。在蟲蛀檢測上，將 1D 與 2D-CNN 結合以並聯方式建立合併的 CNN，可同時取得光譜資訊與空間特徵，使得 ACC 達到0.9905以及 Kappa 值 0.9521 效果。新鮮度部分，使用 PCA 選擇出前 30 個主成分作為重要波段，僅需使用輕量的 1D-CNN 就可達到很好的表現。