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General Electric Com的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JeffDeGraff寫的 利用衝突：忘掉你學過的營造團隊合作!歷任Google、GE的專家教你，讓彼此沒共識的部屬一同完成大事 和Coleman, Arthur Fs的 Windmills in My Mind: Windmills in My Mind都 可以從中找到所需的評價。
另外網站GE and the electric car: 100 years of invention and innovation也說明：A woman poses with a scale model of an electric car and rectifier charging station. Woman operating General Electric Car Charger, General Electric Company, ...
這兩本書分別來自大是文化 和所出版 。
國立嘉義大學 農業科學博士學位學程 黃光亮、艾群所指導 蔡竣宇的 LED光質和溫室披覆材料對萵苣生長之影響 （2021），提出General Electric Com關鍵因素是什麼，來自於萵苣（Lactuca sativa L.）、光質、光合作用效率、硝酸鹽、電功率消耗。
而第二篇論文亞洲大學 數位媒體設計學系 龍希文所指導 PETER ARDHIANTO的 足底壓力影像處理設計應用於深度學習 （2021），提出因為有 矯形器、足部前進角度、物體檢測、YOLO、足部問題的重點而找出了 General Electric Com的解答。
最後網站General Electric Company (GE)則補充：General Electric Company operates as a high-tech industrial company in Europe, China, Asia, the Americas, the Middle East, and Africa.
利用衝突：忘掉你學過的營造團隊合作!歷任Google、GE的專家教你，讓彼此沒共識的部屬一同完成大事
為了解決General Electric Com 的問題，作者JeffDeGraff 這樣論述：
聯想集團、奇異（GE）、華頓商學院教授、大都會人壽保險、紐約愛樂樂團…… 以及更多財星500大企業主管 重磅推薦！ ◎披頭四成員約翰藍儂和麥卡尼互相敵視，卻合作發行了13張專輯。 ◎當蘋果電腦瀕臨破產，賈伯斯回鍋竟選擇和勁敵微軟合作，轉型再創霸業。 ◎與會者一致通過某項決策，通用汽車總裁史隆為什麼嚴厲要求：「下次再議」？ 因為這些人都知道，想成就大事，過程中沒有或沒利用衝突，是不行的。 本書作者傑夫‧迪葛拉夫曾任GE、可口可樂、Google、賓士等 財星500大企業的顧問並在《Inc.》、《財星》等媒體撰文； 他發現，在財星500大企業中， 那
些高績效主管從來不跟部屬談團隊合作，更不會想當組織裡的和事佬， 他們反而擅長與自己毫無共通點的人對話， 且延攬以下四種性格完全不同的人進入團隊，這四種人分別是： 藝術家、工程師、賢哲與運動員性格者，讓這些成員彼此「就算沒共識，也能共事」。 ◎用你自身的缺點而非優點，找人才 ．肯定自己的缺點，然後授權： 某位主管績效不彰，因此向營運長反映都是部屬辦事不力。 沒想到營運長卻要他：「去問問你底下的人，你這位主管哪裡不稱職。」 團隊的績效就此提升，為什麼會這樣？ ．找零共通點的人對話： 多數人喜歡找同溫層，但好主管的周遭應充滿性格和自己不一樣的人。
所以，你得先培養組織的「不適感」。 ◎這位部屬非常不平易近人？那你更得留住他 ．藝術家獨闖有風險，得找工程師互補： 藝術家性格的人天馬行空，所以你要找重視標準流程的工程師幫他， 賢哲思維的人重文化培養，所以進步緩慢，你得用好強的運動員思維者逼他； 把這四種截然不同的人放在一起會怎樣？衝突必然發生，但好處超乎你想像。 怎麼知道你或部屬是哪一種性格？本書提供9個題目測試，結果馬上出來。 ◎別急著當和事佬，你要壓抑打圓場的衝動 ‧怎麼做？先使用對方習慣的用字遣詞： 對藝術家性格的人說話時，要多問開放性問題；找工程師說話，多給統計數據； 那麼，對運動員思維
和賢哲思維者，什麼才是他們最關心的？ ．衝突時別找對錯，要找觀點： 你的組織裡，有那種就算意見不同，還是會勇敢表達的人嗎？你要先找他對話。 而且，動腦開會時不要指定一個人打會議紀錄，為什麼？ 不要和諧、彼此不適、更沒有共識，居然是創造高績效團隊的主因， 你不信？本書會給你意想不到的答案。 各界推薦 聯想（Lenovo）科技長兼策略長／彼得‧霍騰修斯（Peter D. Hortensius） 奇異公司（General Electric）商業創新副董事長／貝絲．康斯托克（Beth Comstock） 先正達（Syngenta）全球產品開發長／約瑟夫‧百倫（J
oseph Byrum） 李爾（Lear）公司總裁兼執行長／麥特‧席蒙奇尼（Matt Simoncini） 聖安東尼奧馬刺隊的總經理（San Antonio Spurs）／比福德（R.C. Buford） 華頓商學院的心理學與管理學教授／亞當‧格蘭特（Adam Grant） 政大 EMBA 執行長／邱奕嘉 《經理人月刊》總編輯／齊立文 醫師、臺灣菲斯特顧問／楊斯棓
LED光質和溫室披覆材料對萵苣生長之影響
為了解決General Electric Com 的問題，作者蔡竣宇 這樣論述：
萵苣（Lactuca sativa L.）屬菊科一年生草本植物，品種多，生長型態和特徵亦不同，葉色一般可分為深紅色、紅色和綠色三種。本研究首先探討紅光（R）、藍光（B）、綠光（G）和黃光（Y）四種不同光質LED（Light-emitting diode, LED），以120 µmole‧m-2‧s-1光強度及1000 ppm二氧化碳濃度，探討對綠葉波士頓萵苣（Boston lettuce）和紅葉紫艷萵苣（Ziyan Lettuces）兩種品種之生長和光合作用效率之影響。試驗15天後，兩種萵苣葉片外觀型態些微不同外，波斯頓萵苣生長量以綠光處理最高；紫艷萵苣生長量以紅光和綠光處理較高，藍光可促進
轉色。以20、40、60、80、100及120 µmole‧m-2‧s-1六種不同光強度與400、600、800、1000、1200及1400ppm 六種二氧化碳濃度下，於四種不同光質下之兩種萵苣的光合作用效率，波斯頓萵苣於光強度為100及120 µmole‧m-2‧s-1且二氧化碳濃度為1200及1400 ppm時，綠光有最高光合作用效率；紫艷萵苣於光強度120 µmole‧m-2‧s-1且二氧化碳濃度為1000ppm以上時，則以紅光有最高光合作用效率。三種光質不同比例混合之結果，波斯頓萵苣以紅藍綠混光RBG（R 32% + B 48 % + G 20 %）和紫艷萵苣以紅藍黃混光RBY（R
36% + B 54 % + Y 10 %）有最高的光合作用效率；植株生長量、葉片型態、硝酸鹽含量和電功率消耗，波斯頓萵苣於紅藍綠（RBG）混光處理，葉片型態較緊密，且呈色較深，雖生長量較綠光（G）和白光（W）低，但硝酸鹽含量且電功率消耗較低；紫艷萵苣於紅藍黃（RBY）混光，葉片呈色較深，生長量與紅光（R）比較並無顯著差異，但硝酸鹽含量且電功率消耗較低，兩種品種萵苣皆適用於消費者利用。以不同化學成分及配方比例，分別製成G4、G4+5%LDPE和G4+10%LDPE等三種披覆膜，結果於可見光波段透光率和拉伸強度以G4+5%LDPE較高，拉伸延展性和溫室降溫效果則以G4+10%LDPE較高，作物生
長量，波斯頓萵苣以G4披覆膜，紫艷萵苣以G4+5%LDPE最高，顯示兩種萵苣栽培適合之披覆膜並不相同。未來於植物工廠內可選用適宜的光照模式，以及適合化學材料所開發之披覆膜，改善溫室內適合作物生長之微氣候，以提高作物產量並讓消費者在食品安全上有更好的保障。
Windmills in My Mind: Windmills in My Mind
為了解決General Electric Com 的問題，作者Coleman, Arthur Fs 這樣論述：
Art Coleman graduated from ’Surfer High’, Point Loma High School, San Diego, California nine years after World War II and enlisted in the United States Air Force. After four years in the Air Force, he worked for The Martin Company as a launch technician on the Titan missile, all in Denver Colorado.
He later went to work for the General Electric Com-puter Department in Phoenix, Arizona. He worked on many firsts including the world’s first banking computer, ＂ERMA＂ for the Bank of America in California, and one of the world’s first interactive Time Sharing and Remote Batch computers at Dartmouth
College. He then helped to build the first time-sharing Remote Batch Computer system on large-scale Scientific-Engineering systems and Supercomputers. All of these machines were, in effect, available for use by the entire world on a commercial basis. When Personal Computers replaced the Time-Sharing
Industry Art joined a start-up company in Denver, Colora-do in 1982. This company built one of the world’s first Massive Parallel Processing Supercomputers. Mr. Coleman went back into the Aerospace Industry in 1985, working for Hughes Aircraft and Lockheed Missiles and Space on many Top Secret + pr
ojects. Tiring of all of the politics and paranoia he became ＂The Spy Who Came From The Cold＂ in 1993 and became a consultant to U. S. West, MCI, and others. In 1996, Mr. Coleman went to work for Sprint and re-tired at the end of 2000 to pursue his favorite hobby, story-telling.
足底壓力影像處理設計應用於深度學習
為了解決General Electric Com 的問題，作者PETER ARDHIANTO 這樣論述：
足底壓力圖像涉及評估和診斷足部問題。放射科專家執行手動分析和檢測，以根據足底圖像評估足部問題。近年來的深度學習使醫療人員能夠根據足底壓力圖像自動檢測疾病。此外，圖像設計是基於足底壓力圖像提高深度學習性能的有用策略。足底成像揭示了足部在平衡和運動過程中的機械行為和輪廓。而腦性麻痺患者，具有導致足底壓力缺陷。異常的足底壓力可能會限制腦性麻痺患者的左右腳識別，例如具有異常足部前進角度的剪刀步態，和具有缺陷足底壓力的腳趾行走。本研究探討了足底壓力圖像改進的設計，以識別左腳和右腳，並使用各種對象檢測模型預測“足部前進角度“ ，以獲得基於足底壓力圖像數據集的合適檢測器。結果表明，YOLOv4 在區分左腳
和右腳，以及從足底壓力圖像預測“足部前進角度 ”方面表現出色。在各種矩陣中，YOLOv4 的表現優於不同的模型。右腳預測高於左腳。使用 YOLOv4 進行深度學習可增強 “足部前進角度“ 預測，而不會顯著偏離基本事實（5.58 ± 0.10° vs. 5.86 ± 0.09°，p = 0.013）。 ground truth 的” 足部前進角度” 與 YOLOv3（5.58 ± 0.10° vs. 6.07 ± 0.06°，p < 0.001）和 ground truth 的 “足部前進角度” vs. YOLOv5x（5.58±0.10° vs. 6.75 ± 0.06°，p < 0.001）
有顯著差異。此外，準確的左右識別和“ 足部前進角度“ 的預測可以提供有關足部的信息。左右腳的自動檢測，可能會對具有 腦性麻痺特徵的不正常足底壓力圖像產生影響，並為管理優勢肢矯形器治療提供重要信息。