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App Inventor 2 互動範例教本 Android/iOS 雙平台適用 第 5 版

為了解決線上抽籤app的問題，作者蔡宜坦 這樣論述：

　　運算思維 ╳ 行動應用 ╳ 人工智慧 　　最體貼初學者的程式學習歷程，只要會拼圖，我也能寫程式！   　　程式是解決問題的工具，具備運算思維、拆解問題，找出解決問題的方法， 　　問題拆解 ► 模式識別 ► 抽象化 ► 演算法設計 　　搭配中文圖形化的積木，帶你在手機上立即實踐好玩有趣的行動 APP！   　　圖形化的 App Inventor 2 用積木來編寫程式，把建立 App 手機應用程式變得更簡單、超有趣，不用再面對一堆英文程式碼，大大降低了學習的門檻！我們將從每一個元件開始了解，由淺入深、一步一步完成每一個 App 實作練習，每一個範例都可以幫你解決日常生活的各種問題；不僅如此

，目前 App Inventor 2 更同時支援 Android 和 iOS 的連線模擬，作者也都實機測試，並特別說明 iOS 連線要注意的事項和限制，只要跟著我們的腳步，你將有能力打造出跨平台運作的創意 App！   　　近年來，「人工智慧」崛起，App Inventor 2 也擴充功能加入了 Personal Image Classifier (PIC) 元件，我們將利用手機鏡頭來訓練影像辨識模型，搭配 App Inventor 2 完成一個「剪刀、石頭、布」猜拳辨識器，讓讀者可以親自體驗、並動手玩 AI。   本書特色   　　☆☆☆ 主題範例式教學，專題競賽、學習歷程、科展作品必看！☆

☆☆ 　　● 音效 + 按鈕 + 圖片 — 動態小鋼琴 　　● 事件驅動 + 條件判斷 — 溫度轉換術 　　● 滑桿 + 畫布調整圖形 — 進階小畫家 　　● 迴圈 + 副程式 + 加速度感測器 — 體感抽籤範例 　　● Web 網站資料擷取 + 語音元件 — 紫外線即時監測 　　● 多介面 + 畫布觸控操作 — 有聲電子書範例 　　● 社交應用 + 微型資料庫 — 通訊錄範例 　　● 定位 + 地圖 — 垃圾車開到哪 　　● 條碼掃描器 — LBS 行動導覽範例 　　● 多重畫面 + 方向感測器 — 氣球遊戲範例 　　● 雲端資料庫存取 — 課堂表決器範例 　　● Personal Imag

e Classifier 線上訓練自己的 AI 模型 　　● PIC 元件 + 手機鏡頭 — 猜拳辨識器   　　☆ 最直覺的中文化拼圖介面，一定看得懂！ 　　☆ 不須具備任何程式基礎，保證做得到！ 　　☆ Android/iOS 裝置實機測試，最具成就感！ 　　☆ 詳細剖析解題流程與程式思維，強化邏輯力！ 　　☆ 人工智慧初體驗，訓練 AI 我也會！ 　　☆ 線上 Gallery 分享 App 成果，立即套用超速成！

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護理人員人格特質與工作壓力、 工作滿意度之關係：正念中介效果

為了解決線上抽籤app的問題，作者陳寀羚 這樣論述：

背景：護理人員工作內容多元因而導致有較高的壓力，工作壓力不 僅與護理人員身心健康相關，也對工作滿意度和對病人的護理品質造成影響；此外，護理人員工作壓力與工作滿意度，亦可能受到其人格特質的影響。正念可視為個人的內在資源之一，在面對壓力時可以增進個人情緒調節的能力，並提升工作滿意度，然而，正念與人格特質、工作壓力與工作滿意度間的關係，目前較少有研究探討。目的：本研究以正念理論(mindfulness theory)為基礎，探討護理人員人格特質、正念程度、工作壓力與工作滿意度之現況與相關性，進一步分析正念在人格特質與工作壓力間、及正念在人格特質與工作滿意度間是否具中介效果，並建構護理人員

人格特質、正念、工作壓力與工作滿意度的結構方程模型。方法：本研究採橫斷式設計，採方便取樣方式，選取台灣中部某醫學中心與其所屬地區醫院分院共3家醫院作為研究場域，以醫院護理人員作為研究對象。研究對象之護理人員依工作單位分類，採分層隨機抽樣方式選取受試者，透過結構式、線上自填式問卷進行相關資料收集，以瞭解護理人員正念程度的影響因素，正念程度對其工作壓力、工作滿意度的影響性，與正念在人格特質與工作壓力、工作滿意度間的中介效果。本研究以SPSS 24.0與Amos 22.0統計軟體進行資料分析與結構模型驗證。結果：本研究結果顯示，403位護理人員具有中等的正念程度、中度偏高的工作壓力與工作滿意度，以宜

人性人格特質傾向者最多，情緒穩定性之人格特質傾向者最少。護理人員的五大人格特質與正念皆呈顯著正相關(r=0.17~0.47, p

樂高機器人 App Inventor 程式設計寶典

為了解決線上抽籤app的問題，作者林俊傑 這樣論述：

「學程式，就從能引發孩子興趣的遊戲開始！ 培養程式邏輯訓練，在玩樂中學習」   　　App Inventor原是Google實驗室的一個子計畫，由一群Google工程師與勇於挑戰的Google使用者共同參與。它是一款基於Web、完全線上開發的Android程式設計軟體，它拋棄了複雜的程式碼而使用樂高積木式的堆疊法來完成您的Android程式設計操作，即使是沒有任何程式設計基礎的人也能很快上手喔！   　　本書共包含了十三個章節，由淺入深的為讀者介紹AI的基礎程式設計技巧，並且透過範例對EV3機器人控制應用進行詳細的講解。其中內容包含基礎概念入門、元件與運算、流程控制與程序、揚聲器演奏音樂、

光線感應控制跳舞節奏、觸控感測器控制風車旋轉、手機APP遙控機器人運動、超音波偵測折返跑運動、機器人循線運動、加速感測器控制機器人運動、陀螺儀定位機器人運動、語音識別操控機器人等。相信經過課程的綜合演練，必定能讓讀者融會貫通EV3機器人控制的應用程式開發技巧，還能輕鬆將設計理念融入今後的創作設計當中，創作出更為優秀的作品。

Omni-Channel商業模式研究 – 以美國、台灣服飾業為例

為了解決線上抽籤app的問題，作者陶永益 這樣論述：

透過智慧型行動裝置，消費者得以隨時隨地展開其購物流程，實體與虛擬通路之間的界線將逐漸模糊甚至消失，無縫的購物體驗將有助於提升消費者的忠誠度與價值，而受到2020年Covid-19疫情的影響，前往實體通路的可能性大幅降低，許多人轉以數位的方式搜尋、瀏覽、購買商品，疫情後，實體門市再次開放，但隨著人們消費習慣的改變，線上線下都已納入其購物流程當中，全通路的發展速度將大幅提升，因此，全通路對於服飾業者是未來重要的發展趨勢之一。本研究以個案研究法為主，對於美國與台灣的服飾產業之全通路發展與現象進行探討、分析、歸納與統整。本研究結果發現美國與台灣雖然在零售、電子商務的發展上有較相似的歷程，但在全通路的

發展上，美國服飾業者於全通路的策略發展上較為全面且多元，而台灣目前僅位於全通路的起步階段，因此針對全通路發展策略上之差異，本研究對台灣的服飾業者在未來發展的方向上提出實務建議，期望未來台灣服飾產業的全通路發展將更加快速與豐富。