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絲路一帶：從伊斯蘭教到東正教——穿越伊朗、中亞五國、高加索三國冬季之旅

為了解決里程 攻略的問題，作者WINNY 這樣論述：

　　千年以來連結歐亞大陸的絲綢之路， 　　宗教及知識的傳播之徑，諸多深刻文化的拓展。   　　旅人之眼永遠超前我們一步，旅人之心總是強烈躍動與果敢， 　　真實面對所見與所言，在心底搭築一座一座回憶的堡壘。   　　旅途之所以成立，永遠脫離不了各式人際關係。從我們不甚熟悉的絲路以啟，即是另一種「思路」。從伊朗、土庫曼、烏茲別克、塔吉克、吉爾吉斯、哈薩克……中亞的初探，除了驚喜，更擁有許多人類對大自然與文明歷史的適應力與意志力的拓展。透過Winny寬闊溫厚的旅人之眼，無論面對雙邊的差異或互補，在體驗之外，重要的是如何看待世界的異同、接納、傷懷與平衡。   　　誠

如作者所言，這一帶經過多文明的侵略、征戰與政治角力，在Winny的里程裡，我們看到心態的轉化，每一件事皆為一體兩面，快樂與悲傷都是無可取代的。特別在疫情年代裡，所有計畫與步調皆被打亂，但仍能透過閱讀，享受每一刻溫暖，以及人類最真摯的友善。   本書特色   　　★你能想像在－50℃的低溫穿越世界第二高的公路、深雪中縱馬疾馳的冒險是什麼樣子嗎？你準備好跟上WINNY的步伐、在夜間沙漠中尋找火焰之門或攀越彩虹鹽丘嗎？你想體驗在寒冬裡從伊朗至西安，橫跨中亞橫跨絲綢之路的眾神祕國度，並隱隱中被無形的疫情所追趕的刺激感嗎？ 從伊斯蘭教到東正教，從冬季的伊朗、中亞五國到高加索三國，在新舊文明

之間擺盪，在相異價值觀裡反思自己擁有的生命，一場突破想像的旅途，由Winny與York開發你的感官意念！   　　★深入中亞各國，除了抒情紀實，更有各式旅行攻略，兼具高度功能性，讓讀者既能身歷其境，更能從容上路。    

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健身工作室因應疫情策略之研究

為了解決里程 攻略的問題，作者高以芹 這樣論述：

健身市場是一分散式產業(fragmented market)，隨著競爭加劇，新型態的健身服務日新月異想要攻佔這塊市場。健身科技及健身課程在近幾年迅速竄起，新冠肺炎疫情各國封城措施更加速數位化健身服務的成長及消費者的青睞。本研究透過四間個案訪談，了解主題式小型健身房常態下的資源能力及商業模式，進而瞭解業者如何在健身課程線上化及疫情影響的狀況下作出因應策略及行動方針。主題式小型健身房主題明確，找到服務缺口的利基市場後，應用關鍵客群的特性進行，找到適切、相對應的一般通路及行銷方式。顧客關係維護上多以口碑行銷為主，以專業及同理心服務取得顧客的信任及忠誠度。社群行銷是主題式小型健身房增加曝光度獲取客源

及合作的形式。由於資源較少，小型健身房傾向透過策略聯盟形式擴大服務內容，但收益流仍較單一風險控制能力低;人事組織扁平但其支出仍佔所有成本中最高，因好的薪資福利為業者保持市場競爭力及團隊凝聚力之方式。疫情封城時，四間個案亦嘗試提供線上課程服務，但使用者參與意願不高，只有10%至30％的學生在疫情中選擇線上課程形式保持運動習慣。參與意願低的原因有經營性障礙及技術性障礙：線上課程挑戰實體健身房之經營模式，線上課程的利潤難以預期且前期成本高，後期利潤也較一般實體課程低，難以成為激勵動機。另一層面為技術性障礙，架設線上課程所需設備較為麻煩耗時，且上課體驗不如實體課程，考驗教練的帶動力及學員的專注力。基於

上述原因，個案皆表示線上課程並不適合其課程型態及商業模式，疫情結束後不再提供此一服務。雖然目前產業復甦程度仍不及疫情前榮景，只有約70%至80%的學員回歸實體健身房，但疫情讓個案重新擬定行動方針，如改變收費方式獲取價格彈性高的顧客、透過疫情線上課程累積的聲量進行策略合作、或設計新的課程及服務以吸引顧客。業者仍對產業保持樂觀，健身科技的熱潮也可以作為實體課程的輔助，讓民眾運動體驗更佳，培養長期的運動習慣，增加民眾對於健康及健身的重視。

打造更好的自己：自我介紹聖經、菁英都是閱讀控

為了解決里程 攻略的問題，作者立川光昭,神田昌典 這樣論述：

　　《自我介紹聖經》 　　自我介紹、面試最佳示範教材 　　①    見面前 → 收集對方資訊、寫好個人標語，準備好自我介紹 　　②    見面時 → 發揮提問力、傾聽力、回應力，讓人對你產生好感 　　③    見面後 → 記錄特徵資料卡，定期見面，成為對方不可或缺的人 　　自曝缺點更能逆轉勝 　　◎用一句話說故事，以缺點引起對方的興趣 　　要讓對方留下深刻印象，就先從介紹自己的缺點開始！而且心理學認為，先主動揭露缺點，反而能有效突顯自己的優點。 　　★「我的個性不夠沉著，但這也是我充滿行動力的原因。」 　　★「我不太會做事前準備，因為我很擅長隨機應變。」 　　★「我看起來不夠深思

熟慮，但比起想太多而錯失機會的人，速攻力正是我的武器。」 　　★能突破對方心防的萬用問句──「我是這樣的，你呢？」 　　★可讓對方備感尊重而侃侃而談的無敵問句──「我不太清楚，可以請教您嗎？」 　　★完美的「回應力」＝大量使用感嘆詞 + 點頭 + 附和 ＝言語 + 表情與態度 + 情緒 　　《菁英都是閱讀控》 　　★亞馬遜書店暢銷書 　　輔導上萬家企業，被推崇為「繼大前研一之後，日本最受推崇的企管顧問」、全腦思考學習法創始人教你藉由閱讀和共讀，成為當今企業亟需的人才。 　　★變身菁英、跟共讀夥伴一起領導世界的完勝公式 　　藉由共讀、舉辦讀書會，建立人脈、成為核心人物，逐步培養統籌力、領導

力，並打造自己的社群，建立具有行動力量的強連結，與共讀夥伴一起更新世界。 　　★菁英口袋書單大公開 　　賈伯斯、比爾蓋茲、歐巴馬、張忠謀、巴菲特、佐伯格、馬雲都有自己的讀書清單，更提倡共讀、和夥伴一起走，成為邁向菁英的關鍵一步，才有今天影響世界的成就。 　　★書的地位無可撼動！ 　　書本裡有著經過時間考驗的人類智慧，也有著突破舊有觀念的革命性新知，並且經過嚴格篩選、過濾，「資料來源較值得信任」，是不負責任的網路無法取代的，而能在全球掀起新風潮的，也一直是書本 　　網路無法取代書本，菁英都在無止盡讀書+共讀 　　藉讀書會分工閱讀、共享知識、拓展人脈、推行理念 　　聚集菁英的知識力、創造力、

行動力，一起翻轉世界！ 　 　　★突破困境、改變人生的不二法門──閱讀 　　全腦思考學習法創始人獨創的知識創造三部曲：「設定目標 X 與人共讀 X 付諸行動」，能讓你超越閱讀力極限，6 分鐘找到問題解答，20 分鐘讀完 1 本書，3 小時讀完 1000 頁，快速累積硬知識，具備進化和升級的條件，為成為菁英作準備。 　　閱讀不只能夠能增加學養，讓你能跟上流行話題，從書中還能找到人生疑惑的解答，能明白事物與世界的本質，能培養美感，為產品提升附加價值，能掌握世界最新脈動，發掘商機，還能養成突破現狀的獨立思考與技術能力，開發自我新境界。 　　★輕鬆共讀、舉辦讀書會的成功方針與實例 　　身為日本最大

讀書會組織「為行動閱讀」發起人的作者，不藏私分享共讀社群經營術，告訴你如何規劃主題、吸引人參與讀書會與引導閱讀，並動員讀書會，投入各種商業活動、慈善行動，倡議推動各項社會議題和改革，讓國家和世界變得更理想而美好。

以GMLP論人工智慧醫材之審查規範與臨床實務趨勢

為了解決里程 攻略的問題，作者呂因 這樣論述：

人工智慧（ Artificial Intelligence，以下簡稱AI）科技，是近年來各國著重發展的新興科技，並漸漸應用於醫學保健的領域。AI的起源可追朔至80年前，約翰·麥卡錫（John McCarthy）於西元1956年首次將人工智慧（AI）一詞描述為透過一系列科技以創造如同人類般的智能機器之科學與工程，換言之， AI是使用電腦科學和科技來模擬與人類相當的智能行為和批判性思考 ，其目的在於完成智慧任務，如從經驗中學習並呈現學習後的知識、問題解決、推理、感知和自然語言處理等，這些都與人類思維的認知功能相關（Russell and Norvig，2009） 。　　依據美國食品和藥物監督管理

署（以下簡稱美國FDA）的定義，人工智慧被廣泛定義為製造智慧機器的科學和工程，尤其是智慧計算機程式（McCarthy，2007）。人工智慧科技會使用不同的科技，包括基於數據統計分析的模型、演算法的專家系統以及機器學習 。而 （Machine learning，以下簡稱ML）則是人工智慧科技其中的一個類型，其定義為機器獨立學習和做出準確預測的能力，意即電腦無須經過明確的程式編寫即可自主學習、找出完成任務的規則。　　AI / ML 在軟體中的最大優勢之一，在於它能夠從真實世界（real world）的使用和經驗中學習，進而提高其性能。AI / ML透過從現實世界的反饋（訓練）中學習並提高其性能（適

應）的能力，使這些科技在作為醫療器材的軟體（ Software as medical device，以下簡稱SaMD）和研發領域中扮演著獨特的角色。AI / ML透過從醫療服務過程每天所產生的大量數據中，學習並獲得新的重要見解來改變醫療服務的品質及精準度。當前的人工智慧科技應用於臨床包括臨床決策支持工具、診斷、藥物開發，或是協助公共衛生相關之干預措施，例如疾病監測、疫情應對和衛生系統管理 。　　自1997年至今 ，美國FDA已通過至少180件使用AI / ML科技的醫療器材（AI / ML-Enabled Medical Devices），該主管機關所批准使用AI / ML 的 SaMD，仍僅

包括在上市前「鎖定」（locked）演算法的SaMD，也就是演算法被固定（不會自主學習進而變更演算模型）的AI / ML醫材。對於美國FDA及各國主管機關，AI / ML科技具備自主機器學習或深度學習演算法，當其應用於需要高度安全性及可預測性的醫療領域中，其適應學習過程中所產生的不確定性，將大幅增加此類醫療器材臨床使用上的風險。現今醫療器材的法規監管模式並非為AI / ML科技所設計的，而這類型的AI科技具備快速迭代、自主和適應學習的特性，現有法規的框架，已明顯無法滿足具備自主機器學習能力的AI / ML為基礎的醫材。 有鑒於AI / ML醫材的複雜性（Complexity ）、反覆性（It

erative）和資料驅動（Data-driven）的獨特性質，美國FDA、加拿大衛生部（Health Canada）與英國藥品和醫療產品監管署（MHRA） 於2021年10月共同發布Good Machine Learning Practice for Medical Device Development: Guiding Principles的十項指導原則，為良好的機器學習規範（Good Machine Learning Practice，以下簡稱GMLP）提供參考，以促進安全有效及高品質的AI / ML醫材之使用。指引提及AI / ML有可能透過在日常提供的醫療照護服務中所產生的大量資料，

來獲得新的重要見解，借以改變醫療照護系統。而其透過軟體演算法從真實世界中學習，將可能在某些情境下會運用這些學習進而改善產品的功效。這十項指導原則將為良好的機器學習規範奠下基礎，以解決這些產品因其獨特的性質所帶來的問題（風險），亦有助於在幫助AI / ML醫材的發展。　　而如何以良好機器學習原則Good Machine Learning Principles（GMLP）及真實世界－臨床實務之反饋等方向制定適合的監管規範，同時使AI / ML的醫材之製造商提供安全且有效的軟體功能，並透過醫學界及工程界在上市前或上市後的緊密合作，從而提高病患的整體醫療品質，將AI帶進醫學核心，當是現今極需探討之議題

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