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虛擬實境狂潮：從購物、教育到醫療，VR/AR商機即將顛覆未來的十大產業!

為了解決台中 元旦 景點的問題，作者曹雨 這樣論述：

VR/AR商機將在2020年達到1620億美元 更是有望取代智慧手機的下一個候選人！ 從360度電影預告片到精靈寶可夢的風靡世界， VR/AR的應用與商機，正在超越你我的所有想像！ 　　從獲譽VR元年的2016年開始， 　　虛擬與擴增實境的軟硬體相關應用紛紛大放異彩， 　　根據IDC調查，全球VR/AR市場規模將成長至2020年的1620億美元， 　　臉書創辦人祖克柏更大膽指出， 　　繼PC、手機之後，VR將是最有架式的下一個候選人！ 　　除了Google、Facebook、微軟、三星、宏達電、索尼等科技大廠， 　　阿里巴巴等電商巨頭，旅遊業者、電玩業者與房仲業者， 　　更紛紛

思考用VR/AR顛覆世界的可能── 　　◆在家逛街與虛擬試穿，淘寶Buy+讓你更敗家 　　虛擬實境即將翻轉線上購物體驗！淘寶Buy+企圖透過VR/AR裝置讓消費者足不出戶，就宛如置身商圈，還能恣意試穿、試用喜愛的商品，血拼體驗更立體，手滑下單更不手軟！ 　　◆比直播更前衛的虛擬實境直播 　　讓「網紅經濟」大興其道的網路直播，即將站上更高的浪潮！借助360度不同視角的鏡頭，提供更加身歷其境的觀看體驗，NextVR即將與NBA、MLB、福斯體育台等合作，創造前所未有的賽事轉播！ 　　◆重塑旅遊體驗的虛擬導遊、虛擬景點套裝行程 　　不只憑弔古蹟，更能穿越千年的虛擬旅遊時代，即將讓虛擬導遊帶領遊

客，親眼看見已毀壞的圓明園，在冬季看見冬雪連綿，在現代步上宋朝的街道，更在最安全的平地上感受高空彈跳！ 　　◆虛擬看房與虛擬裝潢，讓你預見尚未打造完成的美麗家園 　　房仲產業蘇富比、家具品牌IKEA，看見虛擬實境在房屋買賣上的巨大商機，透過模擬格局的方式，實地體驗住進新家的感受，更能在進行家具購買、佈置與施工決策之前，先看見完工後的家園樣貌！ 　　◆精密手術的術前模擬，協助癱瘓病人復健、自閉患者復元 　　虛擬實境技術搭配微型機器人，可以對人體內臟、血管、肌肉等部位進行人工達不到的精細手術，更能用於治療各式各樣的恐懼，甚至精神分裂症、創傷後壓力症候群、自閉症等，未來的虛擬醫院更有望分擔緊縮的

醫護人力！ 　　本書以淺白易懂、啟發人心且輔以豐富圖片的方式介紹虛擬實境， 　　揭示虛擬實境的當前發展、未來商機與潛在問題， 　　帶領讀者提前做好布局與展望！ 名人推薦 　　李勁葦（TripMoment 時刻旅行執行長） 　　李鐘彬（數位宅妝總經理） 　　楊宗翰（Futuretown執行長） 　　蔡舜豪（資策會產業推動與服務處經理） 　　謝京蓓（台灣虛擬及擴增實境產業協會秘書長） 　　蘇孟宗（工研院產業經濟與趨勢研究中心主任）

台中 元旦 景點進入發燒排行的影片

新冠疫情與新型態非傳統安全威脅-我國與新加坡應變機制之比較研究

為了解決台中 元旦 景點的問題，作者張謝佛 這樣論述：

2019年開始流行的新冠疫情對人類造成嚴重衝擊，各國政府均全力應對，本文從非傳統安全視角比較我國及新加坡疫情應變機制，目的在探討新加坡防疫成功的經驗及方法，作為我國之參考借鏡。新冠疫情最初出現於中國，鑑於兩岸民間往來頻繁，唯恐疫情流入蔓延，我國在初期採取嚴密邊境管制，雖頗具成效，後由於民航機組員染疫而出現防疫缺口，進一步造成我國本土社區感染擴散而進入三級警戒階段，後續在疫苗政策、採購及施打上又因劑量不足，施打覆蓋率也低於新加坡，導致疫情擴大。新加坡在Delta及Omicron病毒流行期間，雖然初期邊境管制不彰，後續進入社區感染又爆發移工問題，但星國政府鼓勵大眾接種疫苗且進行例行篩檢，並進行阻

斷措施、安全管理措施以及疫苗接種差異化措施，鼓勵施打追加劑以因應疫情變化，至2022年4月26日已全面開放施打三劑疫苗的國內外人口出入境，進而使經濟活動復甦，人民得以如常生活。有鑑於病毒仍在不斷變異中，未來我國政府仍應謹慎應對，並參考國外成功經驗，才能確保衛生安全同時兼顧經濟發展。

阿魚的鄉思組曲

為了解決台中 元旦 景點的問題，作者顏國民 這樣論述：

　　鄉思就像一縷銜接風箏的細線，飛得再高再遠，風箏再花枝招展，那條線就是不能斷。 　　本書十九篇文字，有小說，有散文，有雜記，時間從民國七十一年到一○四年，萬幸留下那些古早的記憶，也保存了一些即將消失的民情風俗，或許在地方文獻上，略可野人獻曝些棉薄力量，返金遊記之深體驗，也希望能深化「觀光金門」的內涵，成為外來遊客的另一冊旅遊指南。

風景特定區餐廳來客數預測模式之建構

為了解決台中 元旦 景點的問題，作者夏銘謙 這樣論述：

風景區餐廳的經營須投入許多的人力、物力、資金，以及需要具備專業的管理能力。因此，若能精準的預測餐廳未來之來客數，且能掌握來客數變化，便能夠有效管理營運狀況，對於人力及物力等有限資源得到最妥當的分配，讓最小的成本實現最大的利益，達到提升營運績效的效果。本研究採用次級資料方法收集相關數據，選用氣溫、降雨量、活動次數、國定假日及星期假日這五個自變數從 2017 年到 2020 年 8 月為止之四家風景區餐廳原始數據資料進行分析。以時間序列方法建構預測模型，經由系統化辨識、估計、診斷與修正檢定等過程來進行 ARIMA 模型之建構。研究結果顯示不同地區建構出的不同 ARIMA 預測序列模型均存在顯著性

，以淡水、八里和碧潭區為例，並建立最配適來客數預測模型分析。八里區 A 餐廳 ARIMA(0,0,0) (1,1,0);淡水區 B 餐廳ARIMA(0,1,3) (0,0,0)；淡水區C餐廳ARIMA (0,1,0) (0,0,0)與碧潭區D餐廳ARIMA(1,0,0)(0,0,0)。因而可以藉由該模型預先大致瞭解未來的變化趨勢。然後期望達到較高地預測精確度，能夠借此模式給與餐飲業者作某種程度上的參考作用。