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Civic Ritual, Commemoration and Public Celebration in Urban Britain, 1850-1950

為了解決Part-time的問題，作者Roberts, Ben 這樣論述：

Ben Roberts is Part-Time Lecturer at Teesside University, UK.

Part-time進入發燒排行的影片

旅館Z世代員工認知的工作資源和工作要求對服務行為之影響﹔以工作投入為中介變數

為了解決Part-time的問題，作者陳柔慈 這樣論述：

隨著世代變遷，1995年至2009年出生的Z世代逐漸成為旅館產業主要的勞動力，世代間的工作價值觀有所差異，面對新世代的來臨，旅館應如何提供Z世代員工工作資源及對其的工作要求，以提升Z世代的工作投入與服務行為是當前需面對的問題。本研究以JD-R模型為基礎，目的為探討旅館Z世代員工認知的工作資源與工作要求對工作投入影響其服務行為。 本研究針對台灣觀光旅館Z世代員工進行研究調查，透過網路發放電子問卷連結，回收有效問卷共212份。研究結果發現旅館Z世代員工認知的工作資源正向影響認知的工作要求與工作投入，認知的工作要求不顯著影響工作投入，工作投入正向影響服務行為，工作投入在認知的工作資源

與服務行為之間具有完全中介作用，但認知的工作要求無法透過工作投入影響服務行為。本研究以旅館Z世代員工的觀點瞭解其認知的工作資源及要求，幫助旅館業界更加瞭解Z世代員工，並提供給餐旅學術界及旅館業界參考。

Computer Supported Collaboration: Theory and Practice

為了解決Part-time的問題，作者Huang, Weidong,Alem, Leila,Billinghurst, Mark 這樣論述：

Weidong Huang, PhD, is Senior Lecturer in the School of Software and Electrical Engineering at Swinburne University of Technology, Australia. He is also Deputy Director of the Master of Information Technology Program and Program Leader for the Swinburne Data Science Research Institute. Leila Alem,

PhD, is Co-founder and Chief Design Strategy and Innovation at ArcSense, a technology startup helping people improve their quality of life as they age. Dr. Alem is also Adjunct Professor in Human Computer Interaction at the University of Technology Sydney. Mark Billinghurst, PhD, is Professor at t

he University of South Australia, Adelaide, Australia. Dr. Billinghurst is also Professor (part time) at the University of Auckland, Auckland NZ, as well as an Amazon Scholar.

批量分割與多目標平行機台彈性零工式生產排程之探討

為了解決Part-time的問題，作者陳信維 這樣論述：

在現實製造環境中，通常都存在許多無法預期的突發狀況或變數，對於生產排程皆有重大的影響。排程涵蓋了許多資訊，需要同時考量才能達到想要的目標，排程規劃多半採用數學的運算或啟發式演算法，需要規劃出一套能結合現實生活中的限制與有限的資源的生產系統，讓在客戶要求的交期時間內生產出符合品質的產品。當今的製造生產從過去單一且大量的型態，改變為少量多樣的製造型態。由固定的生產數量轉變為接單式生產模式，零工式生產也就隨著需求型態不同製造生產型態的轉變而變得日益重要和重視。本研究以彈性零工式生產製造排程為基礎，納入非等效平行機器的考慮，允許批量分割作業，可同時讓作業在多部平行機器進行處理加工，進而減縮加工生產作

業完工時間。本研究為了考量更貼近於實際製造現場，讓生產製造現場機台能夠不間斷生產，研究中也將制定彈性訂單作業時間、途程以及非等效平行機台的加工效率，使同類加工時間的作業子批量能盡量接近。另外本研究也同時具備考慮排程績效多目標的指標，除了考量製造現場績效方面外，並將多目標因素納入因素考量中，建構程完整的多目標排程，以利用於實際生產製造多變且多樣化的需求競爭環境。依以上考慮，隨著規模範圍擴大的問題與複雜度程度的增加，本研究選擇以基因演算法為最佳化演算的基礎，建置能處理多目標因素的排程問題模組，期望能達到更貼近實際生產情況的排程。本研究將交期滿足與製距兩項指標，納入排程多目標考量。