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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iphone連過的wifi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

iphone連過的wifi進入發燒排行的影片

5G世代台灣資通訊產業之專利授權模式探討－專利池與聯合授權

為了解決iphone連過的wifi的問題，作者林郁苛 這樣論述：

近幾年來，專利授權為公司營運之重要議題。尤其是資通訊(ICT)產業，侵權訴訟比例極高且影響範圍廣。不僅如此，台灣之資通訊業者主要還面臨標準必要專利（Standard Essential Patent, SEP）授權所造成專利灌叢化 (patent thicket)、權利金堆疊(royalty stacking)之問題。雖然，標準制定組織提出了FRAND授權原則盼以維護授權情形，但是，目前實踐上仍有困難。隨著5G時代來臨，資通訊業者將面臨到更大的授權挑戰。原本主要發生在資通訊大廠之間的SEP授權談判，逐漸擴及到一般中小企業都有可能面臨SEP專利權人要求支付權利金的難題。國際標準制定組織對FRA

ND授權原則的重視亦逐漸提升。傳統的專利池授權機制，在5G技術演變以及國際間對FRAND授權原則開始調整的趨勢下，勢必該有所調整。有鑒於此，本研究欲以現有專利池為基準點，採用文獻分析法及專家深度訪談法進行探討5G世代下，授權端和被授權端需求，以尋求未來可行的專利授權機制。因此本研究針對目前既有的專利授權模式，比較及分析各模式的功能、資源及優缺點，以做為本研究之參考基準，並透過專家訪談獲取實務上的建議，總結後提出聯合授權平台。期盼所提出之授權平台使未來的授權活動能更加活絡且符合FRAND授權原則，正向促進研發及產業應用與防止侵權訴訟徒增中小型企業營運上的負擔。

快速精通iOS 15程式設計：從零開始活用Swift與SwiftUI開發技巧

為了解決iphone連過的wifi的問題，作者SimonNg 這樣論述：

　　作者分享多年來的iOS開發經驗，並集結廣受歡迎的iOS教學文章，以SwiftUI框架重新編寫，精心設計出30個章節。由基礎入門開始，逐步實作出具有精美UI及實用功能、支援雲端資料傳輸與深色模式的「FoodPin」App，而且「FoodPin」App完全支援新推出的iOS 15以及iPhone 13/13 Pro、iPad Pro。 　　本書首先介紹Swift語言的觀念，再教導你使用Swift與SwiftUI建立你的第一個App，然後你會學到規劃App的原型，並且本書每一章中會針對iOS開發的各個面向提供提示、技巧以及許多需要親手操作的作業，最後你可以從無到有來開發出一

個真正的App。本書也會教導你如何使用Xcode來佈局使用者介面，並熟悉iOS 15 SDK的基本API，跟著本書的內容學習，將可獲得真實開發App的體驗，且打好Swift程式語言的基礎，掌握住程式開發的訣竅。 　　本書是為了Swift與iOS程式設計的初學者而撰寫，不論你是想學習新程式語言的程式設計師，或是想要將你的設計轉換為iOS App的設計師，這本書絕對是你的首選。 　　【本書精采內容】 　　✪Swift基礎介紹。 　　✪利用Playground快速學習Swift。 　　✪使用Swift與SwiftUI從無到有打造第一個App。 　　✪學習App原型設計與前置規劃。 　　✪建立Ap

p與SwiftUI的常用元件。 　　✪了解堆疊視圖建立自適應UI。 　　✪設計適合所有螢幕尺寸的App，讓UI相容最新的iPhone 13/13 Pro與iPad Pro。 　　✪設計導覽列大標題。 　　✪自訂表格視圖儲存格來打造更優美的App。 　　✪學習自訂清單視圖。 　　✪運用導覽視圖。 　　✪了解物件導向程式設計。 　　✪建立動畫與視覺效果。 　　✪使用相機與相片庫。 　　✪運用地圖並學會最新的標註功能。 　　✪使用搜尋列做關鍵字搜尋。 　　✪建立導覽畫面來讓使用者迅速熟悉App。 　　✪使用Searchable加入搜尋列。 　　✪在App嵌入瀏覽器與網頁視圖。 　　✪運用使用者通知來

提升App黏著度。 　　✪運用觸覺觸控及內容選單。 　　✪儲存資料至資料庫。 　　✪整合運用CloudKit。 　　✪App多國語系化。 　　✪在實機上部署與測試App，並且學會WiFi部署功能。 　　✪使用TestFlight安排Beta測試。 　　✪在App Store上架你的App。 本書特色 　　從零開始掌握最新推出的SwiftUI框架與開發技巧 　　快速強化你的iOS App開發實戰能力 　　逐步實作出具有精美UI、實用功能及支援雲端資料傳輸的「FoodPin」App 　　♚使用Xcode 13 & iOS 15 & Swift 5.5開發 　　♚了解最新版Xc

ode開發工具 　　♚使用清單視圖、堆疊視圖設計UI與深色模式 　　♚快速學習Swift App程式編寫、物件導向與SwiftUI程式設計 　　♚運用Core Data與CloudKit存取資料 　　♚使用地圖與相機 　　♚實作動態視覺效果 　　♚開發使用者通知 　　♚App本地化 　　♚App測試與上架程序 好評推薦 　　「去年暑假時，我沒有錄取高科技公司的實習機會，因此我選擇購買了本書，並利用整個暑假期間學習SwiftUI，我很快就學會了，這本書真的超棒。我已經製作了好幾個App，Receipted是我第一個在App Store上架的App。當我今年我再次開始參加實習工作的面試時，我展

示了自己做過的SwiftUI App，結果獲得八家公司的實習機會！」— Hunter Kingsbeer 　　「我開發iOS App至今大約一年的時間，這裡非常感謝AppCoda團隊，我購買Swift一書後，快速增強了我的生產力，並瞭解了整個Xcode與iOS的開發程序。所學到的比起我在決定購買使用AppCoda的書籍之前，花了許多時間透過在StackOverflow與Github搜尋學習來得多。所有的資訊都會更新且精確，內容易於閱讀與遵循，書中所用的範例專案也非常棒，我強力推薦此書，若是你想要開始快速學習Swift的話，不用再等了。」—David Gagne，Bartender.live作

者 　　「這本書寫得非常好，簡潔有力，書中的範例非常棒且貼近真實的應用，幫助我完成第一個App，並於App Store上架，內容給我許多進一步強化與更新App的想法。我將它作為我的參考指南，也很感謝每當Swift與iOS有做變更時，都能收到更新。」—David Greenfield，ThreadABead作者 　　「多年來，我一直在尋找良好的學習資源，來幫助我加強App的開發技巧。而這本書真的拯救了我，這是我寫程式十年來所讀過的書中，說明得最好的一本，內容容易理解，且切中所有要點。說再多的謝謝，都不足以表達我對於作者撰寫本書的感激之情。」—Eric Mwangi 　　「有見解、實用與學習

動機。這本書充滿知識性與有深度的主題，書中對於iOS開發的各個面向提供了提示與技巧，並鼓勵學生 / 讀者能夠持續往前，不會害怕去深入理解觀念，真的是太棒了！」—Moin Ahmad，Guess Animals作者 　　「這本書教導我們如何建立我們想要的App，書中的內容規劃得很好，每一章的篇幅拿捏得恰到好處，不會太過冗長而無法消化，想要學習開發第一個App並進階學習的話，我強烈推薦這本內容超棒的好書。」—Stephen Donnelly，Rascalbiscuit總監 　　「這是我最初在學習Swift時所找到的學習書籍之一。作為一個初學者，這本書非常容易學習與理解。整本書以貼近真實生活的範

例來建立App，這種學習方式真是太天才了，最後也能夠實用它。我學習了很多，也運用了很多其中的內容於我的App中。我發現我會常常會回去參考此書，這真的是一本很棒的作品。」—Bill Harned，Percent Off作者

基於深度學習的自適應多姿態智慧型手機即時資產追蹤系統

為了解決iphone連過的wifi的問題，作者劉信政 這樣論述：

藍芽技術結合智慧型手機的應用提供多元的服務，使得適地性服務（location-based service, LBS）得以快速地發展。藉由智慧型手機測量貼附於目標資產上的低功耗藍牙（Bluetooth low energy, BLE）信標（beacon）之接收訊號強度值（received signal strength indicator, RSSI），可以協助搜尋資產。在研究中發現，除了環境因素的干擾，手持智慧型手機的姿態對於尋找公用的資產位置也有重要的影響，主要原因為手機與附加於資產上信標的天線相對收發角度所致，如何使方位估測的更精確，是本研究論文主要的課題。本論文提出一個基於深度學習的智

慧型手機自適應多姿態智慧型手機即時資產追蹤系統。拜Google所提供的TensorFlow Lite開發平台所賜，本系統可以不需要大量運算設備下就能在行動裝置上執行深度學習模型，藉由手機的使用者介面（user interface, UI）即時的回饋更新的資訊，除了導引至資產的正確方位，也可得知訓練的模型是否學習到不同的手持姿態。相較於傳統的訊號紋定位法（fingerprinting），本系統只需要單一信標，也可於未知環境中使用，減少了人力維護成本。實驗分成離線訓練（offline training stage）與線上定位（online localization stage）兩階段。於離線訓練階

段，藉由人員以水平(0度)與傾斜(45度)手持姿態在相對於信標不同距離和方位的參考點旋轉收值，使用智慧型手機連續地量測不同時間點的接收訊號強度、慣性量測單元（inertial measurement unit, IMU）的感測器數值，作為神經網路的輸入訓練資料。於線上定位階段，藉由訓練完成的模型推估資產的方位。實驗的結果顯示，訓練出的水平(0度)加上傾斜(45度)手持姿態的模型，在水平(0度)手持姿態測試資料平均誤差為2.46度，在傾斜(45度)手持姿態測試資料平均誤差為3.24度，最後在上下晃動(0至90度)擺動幅度較大的手勢，誤差值也只有2.68度。經由實測後，除了改善手持姿態的影響，使用

者也確實能在不同的手持姿態與方位完成資產位置的追蹤。