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天賦優勢心理學.銷售應用篇 : 打造銷售天賦，助你「碼」上成交

為了解決line中文輸入的問題，作者林俊安 這樣論述：

銷售的本質，不僅是賣產品， 更是賣滿足對方需求的解決方案。 但在銷售過程中，你是否曾面臨： ．找不到目標客戶？ ．缺少能拉近客戶關係的話題？ ．銷售話術太死板，引起客戶反感？ ．無法精準抓住成交時機，因而錯失訂單？ 天賦優勢心理學銷售應用篇，帶你快速了解自己、同理顧客！ ．用天賦優勢密碼認識自我銷售天賦，重新強化職場即戰力， ．用天賦優勢密碼看透顧客期待，精準出招、滿足顧客心理， 帶你調整自身狀態，從此掌握成交法則，成為王牌銷售員！ 　　{什麼是天賦優勢心理學？} 　　天賦優勢心理學應用的完整名稱是「Asia Training 天賦優勢心理學應用全息圖」，它是一門將數字1～9賦予意義，

再透過西曆生日所計算出的天賦優勢密碼，來歸納和分析一個人的天賦特質、期待感受、行為模式等項目的知識系統。 　　{天賦優勢全息圖是什麼？} 　　天賦優勢全息圖是計算天賦優勢密碼時必備的工具，這項工具是以中文字的「全」字，呈現由個人的西元生日所計算出的天賦優勢密碼的圖形。 　　隨書贈送 　　1.一堂線上學習課程。 　　2.手機天賦人格測評工具「密碼酷」免費使用一個月。 　　*詳細兌換方法，請掃描書籍折口的QRCODE，進入LINE@後，將有專人為您服務！ 　　*「密碼酷」是一個APP，只要輸入出生年月日，就能獲得天賦優勢密碼分析報告。在密碼解析裡，可了解主性格1～9號人的性格、81組聯合碼、內

心碼、外心世界密碼、潛意識密碼、晚年密碼、家庭密碼、夫妻密碼等，使您可以更理解自己與您所愛的人。 本書特色 　　★天賦優勢全息圖X銷售基礎概念，必知零藏私 　　詳細介紹天賦優勢心理學應用的相關理論基礎、天賦優勢全息圖的計算方法，以及進行銷售的必知概念，帶你了解如何透過生日解析一個人的天賦及人格特質、期待及感受等，從此掌握自己的銷售天賦、加強自己的銷售技巧。 　　★密碼解析X人物專訪，輕鬆秒懂9種銷售員類型 　　透過說明天賦優勢密碼1～9與銷售相關的高低能量狀態、自我激勵法，搭配人物專訪的案例見證，帶你找出自己具有的銷售優勢，從中發掘最適合自己的必勝銷售模式！ 　　★用天賦優勢密碼，帶你

精準掌握顧客需求 　　運用天賦優勢密碼，帶你剖析1～9號顧客的喜好與地雷，再搭配適用銷售話術舉例，讓你即使面對陌生新客戶，也能精準掌握顧客需求，以迅速拉近與顧客的關係、提升成交機率！ 真誠推薦 　　「這本《天賦優勢心理學銷售應用篇：打造銷售天賦，助你「碼」上成交》，俊安老師多年的銷售市場實戰經驗，透過簡單易學的數字帶你解析，『碼』上成交，創造銷售無限佳績！」——艾莉婭心教育幸福學院創辦人 李沁瑜 　　「知道夥伴及顧客是什麼價值觀，他到底是務實主義、理想主義還是遠見主義，我們能迅速理解對方的動機及需求，那溝通起來就很容易取得對方的認同，而且更願意穿上顧客的鞋子，站在他們的角度上去做好服務，

這時再搭配我們每個人與生俱來的銷售天賦，好好去發揮，讓組織裡每個人都充分發揮自己的價值，賺到自己想要的夢想、舞台、價值及財富。」——全美世界鉑階企業經理 徐瑞韓 　　「這27年來總裁的生涯裡，最吸引我的一本書，就是《天賦優勢心理學銷售應用篇》，它讓我真正認識我的家人、同仁、客戶、業務團隊及其他親友真正的人格屬性，改變自己。」——台灣勞基法律顧問集團總裁 廖茂霖  

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電子支付應用程式之資訊呈現與密碼輸入型式之研究

為了解決line中文輸入的問題，作者蕭品芸 這樣論述：

隨著2020年新型冠狀病毒(COVID-19)產生的全球疫情，至今病毒仍持續在變異，而在國際宣導篩檢、打疫苗與維持社交安全距離的背景下，降低人與人的接觸，成為保護彼此與降低病毒傳播最基本的措施。人的日常行為活動中，除了與人之間的情感聯繫，最重要的就是維持基本生活需求-採買食物與生活用品，金錢的交易促成了人與人的直接、間接接觸，在這樣的疫情背景下，信用卡線上付款、線上購物、無接觸外送服務、電子化支付都成為相當重要且降低接觸更加安全的新興消費模式。因此本研究以電子支付應用程式為研究主題，並以實驗法探討電子支付介面資訊呈現及密碼型式對於使用者的感受影響，藉此優化介面與消費體驗，並提升採用電子支付之

意願。本研究實驗共分為二階段: (一)前導性實驗針對台灣使用比率前三名之通用型電子支付應用程式，並利用現有電子支付架構進行實驗操作、非參與式觀察與訪談分析，探討現有電子支付介面優缺點與使用者操作體驗。(二)驗證性實驗樣本設計依據前導性實驗結果，以2種密碼型式(單次驗證/雙重驗證)x 3種資訊呈現(左右滑動式/浮動式/滾動式)，組合出6種驗證實驗之樣本進行雙因子變異數分析，驗證性實驗招募60名受測者，以受測者間(Between-subject)實驗進行，以操作時間績效與使用者感受度為依變相，探討兩自變相的影響與操作差異。本研究經實驗驗證結果如下: (1)更多階層的密碼型式設計會增加使用者的操作時

間，因此一次性的「單次驗證」密碼型式績效較高；(2)資訊呈現上，使用「滾動式」介面呈現能在同一畫面中呈現較多功能選項，並且降低使用者對於畫面切換的感受，進而降低功能操作階層；(3)降低不同電子支付間的圖示與用詞差異，能有效提升使用者在跨支付平台應用時之學習成本；(4)電子支付常需使用之功能選項，應呈現於首頁資訊呈現，可以降低介面轉換與操作階層的時間花費；(5)生物識別技術之密碼驗證型式可以更有效的提升操作效率與安全性。

Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決line中文輸入的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

微型電網併聯多模組變流器智慧型控制策略研究

為了解決line中文輸入的問題，作者楊艷 這樣論述：

逆變器是微型電網系統中的重要電力電子介面，可將分佈式發電系統與當地負載連接構成微型電網系統，或者與公共大電網連接實現併網運行。隨著分佈式能源發電規模的擴大，考慮電力電子開關的應力以及系統冗餘性能，通常將多個小容量逆變器模組併聯以建立大容量的微電網系統。此外，介面逆變器也通過併聯運行方式將微型電網系統中不同的分佈式能源接至公共連接點。研究智慧型控制方法以提高微型電網系統中併聯逆變器模組的控制性能及優化微型電網輸出電力品質，對於提高分佈式能源接入微型電網的滲透率顯得相對重要。為了提高微型電網孤島運行模式下併聯逆變器模組在不同負載及不同運行狀況下的動態性能及供電可靠性，本文設計基於主-從電流均衡控

制策略下的併聯逆變器模组自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制(Adaptive Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode Control, AFNNISMC)，將併聯逆變器模组視為主體，構建完整的數學模型以保證其系統級的穩定性，並在此基礎上，首先設計全域滑動模式控制(Total Sliding-Mode Control, TSMC)和具有自適應觀測器的全域滑動模式控制架構。為了提高系統的強健性、克服傳統全域滑動模式控制對系統詳細動力學模型的依賴，及消除由全域滑動模式控制引起的控制抖動現象，本文使用四層模糊類神經網路(Fuzzy Neural Net

work, FNN)來模擬全域滑動模式控制律，根據里亞普諾夫穩定理論(Lyapunov Stability Theorem)和投影算法(Projection Algorithm)，利用模糊神經網路與全域滑動模式控制律之間的近似誤差，設計網路參數的線上自適應調整律，以保證網路參數的收斂性和控制系統的穩定性。因此，即使系統存在不確定性的情況下，也可以保證併聯逆變器模組輸出高品質的電能，以及併聯逆變器模組之間高精度電流均衡性能。此外，當單一逆變器從併聯系統斷開或重新接入時，所提出的 AFNNISMC 可以保證併聯系統的不斷電運行，從而提高微型電網系統的冗餘度和操作靈活性。進一步，藉由數值模擬和實驗結

果，驗證所提出自適應模糊神類經網路模擬滑動模式控制的可行性和有效性。此外，亦與傳統的適應性全域滑動模式控制(Adaptive TSMC, ATSMC)和比例積分控制(Proportional-Integral Control, PIC)架構進行性能比較，驗證所提出的自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制的優越性。考慮到固定結構的模糊神類經網路難以兼顧計算負擔及控制性能，本文進一步研究 一 種 自 組 織 結 構 模 糊 類 神 經 網 路 模 擬 滑 動 模 式 控 制 (Self-Constructing Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode

Control, SFNNISMC)，用於執行主-從電流均衡控制策略下的微型電網併聯逆變器模組的併網電流跟蹤控制，所設計的模糊類神經網絡同時具有結構和參數自學習能力。本文所提出自組織結構模糊類神經網路(Self-Constructing Fuzzy Neural Network, SFNN)中，輸入層的初始節點由併網逆變器模組的數目決定，而隸屬函數層的規則由動態規則生成機制依據當前的暫態輸入從無到有自動生成。同時，本結構還引入了動態派翠(Petri)網路實現規則刪減機制，派翠網路使用於重新激活與新接入的從逆變器相對應的規則，只有被派翠網路激活的規則相關的網路參數才會被線上更新，而不是所有的網路

參數皆更新，從而減輕參數學習過程的計算負擔。此外，利用里亞普諾夫穩定理論和投影算法設計網路參數的線上學習律，保證網路參數及併網電流跟蹤誤差的收斂性。藉由數值模擬展示所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制在併聯逆變器模組不同運行狀況下規則演化的過程。本文亦利用兩個逆變器模組併聯的實驗平臺，亦與傳統的比例積分控制(PIC)、滑動模式控制(Sliding-Mode Control, SMC)及固定結構的自適應模糊神經網路模擬滑動模式控制(AFNNISMC)進行對比實驗，進一步驗證所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制方案的優越性。