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億萬社長高獲利經營術：電商老闆賣愈少、賺愈多，還能活過零營收的祕密

為了解決ai生成圖免費網站的問題，作者木下勝壽 這樣論述：

一堂全日本老闆搶修的經營課 讀者大讚：洩露這麼珍貴的know-how，沒問題嗎？ 　　★打敗《原則》，榮獲「2021年 Startup‧Venture業界工作者商業選書」大賞 　　★橫掃、蟬聯日本7大排行榜的經營冠軍書 　　日本東證一部上市公司「北方達人」揭密： 　　如何不衝營收、減少品項、低廣告費， 　　達到淨利29%、7成回購、市場評價全國第一！ 　　電商老闆木下勝壽手把手分享》利益率29%的獨創高毛利經營術，他從1萬日圓、1台電腦，在自宅開始創業。1年後月營業額達100萬日幣，卻碰上詐騙而一無所有。東山再起、經過20年的努力，成長為業績100億日圓、利益30億日圓的金雞母公

司，並創下多項紀錄：日本股價上升率第一（1164%）、人均營業利益率超高、首度連續四年掛牌上市、新鮮人起薪第二高、獲選為「日本線上購物大賞」最優秀賞。 　　你可以在本書中學到： 　　關於「營收和獲利」 　　Q打折打到骨折，訂單雪片般飛來，為什麼結算下來反而賠錢？ 　　A重點不在營收，在獲利（營業利益率）！北方達人控制獲利率29%才是賺到錢！ 　　關於「景氣寒冬」 　　Q景氣低落、疫情肆虐、銷售停滯，公司沒收入只能短期借款，甚至含淚熄燈？ 　　A北方達人教你預備24個月無收入資金，便可安心過冬。 　　關於「市場設定」 　　Q找到人人需要的商品和市場，才能賣得多？ 　　A在小規模市場，解決客

戶特定煩惱，雖然賣得少，但是無可取代。 　　關於「開發商品」 　　Q多開發爆款商品，吸引眼球才能挹注營收？ 　　A多專注品質優先，以長銷為目標的商品，才是獲利的最佳來源。 　　關於「客戶和商業模式」 　　Q新客戶源源不絕，能持續帶來營收？ 　　A錯！新客戶的行銷成本高。北方達人用「訂閱制」和老顧客好好交往，回頭客占總收入高達七成。 　　關於「用人與管理」 　　Q公司愈大就愈好，請愈多人愈能賺錢？ 　　A公司要用人均產值對決！好好設計業務／流程，能用最少的人力做最多的事。 　　北方達人銷量愈少、獲利愈高、營收連18年成長的經營思維 　　●不用搶上實體課，只要閱讀本書就能打敗不景氣 　　

作者敢公開，就是不怕你學。他強調讓公司維持高獲利的關鍵在於，穩扎穩打、只做賺錢的生意！他大方分享自己在經營管理、行銷、商品企畫、維繫顧客關係、人才培訓上的商業思維和判斷，也提供對焦於數字的相應工具。 　　「無收入壽命」：教你如何計算出要準備多少現金流，以防不時之需。 　　「演歌策略」：幫你圈粉，讓商品從暢銷變長銷，回購率高達7成。 　　「開發好用到嚇人的商品」：企畫解決痛點的商品，讓顧客買到剁手手。 　　「不引人注意的行銷」：正確對焦真正會購買的消費者、正確投放廣告。 　　●「五階段利益管理表」是最佳的管理分析神器 　　高獲利並非粗暴地壓榨所有成本，而是極端重視「利益的經營管理」，而非只想

數字好看。上述的思維判斷，加上「五階段利益管理表」這項財務法寶（銷貨毛利、淨毛利〔自創詞〕、銷貨利益〔自創詞〕、ABC利益、商品別營業利益），你就能依據數字汰弱留強，聰明把錢花在刀口上，永遠經手能獲利的產品、管道、店面、顧客、廣告投放。 　　億萬社長的高獲利經營術將糾錯你的經營迷思，讓老闆、高階經理人做出精準、正確的營運決策，無痛打造金雞母公司。 本書特色 　　1. 超實戰的電商社長佛心分享「賣愈少、賺愈多」的經營術 　　拆解從零打造出銷售100億日圓、利益29億日圓王國的創業心法，還揭露他一路走來踩過的坑、犯下的錯，電商、企業高管、中小企業主、創業者皆能從本書學到穩扎穩打開賺錢公司的一

課。 　　2. 首度公開實現「利益率29％」的財報管理神器 　　提供「五階段利益管理表」，讓你抓漏般一目了然公司的強項和弱點，並以此定錨商品、銷售、顧客、人才、經營管理與行銷策略，落實公司的高毛利方向。 　　3. 終結經營者的數字恐慌，帶領全公司養出數字力 　　請千萬不要求快而略過圖表不看，因為作者用簡單框架、解說、範例，精心引導零基礎的經營者，理解經營思維和重點，讓你帶領全體團隊一起換上「利益重於銷售」的富腦袋，共同衝向高獲利。 專業推薦 　　王繁捷（貝克街巧克力蛋糕負責人）　 　　沈劭蘭（六月初一.8結蛋捲 執行長兼創辦人） 　　周品均（唯品風尚集團執行長） 　　林明樟（連續創業家

暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師） 　　鄭惠方（惠譽會計師事務所主持會計師 ） 　　（依姓名筆畫排列） 好評讚譽 　　「對於正在創業的人，書裡有很多重要的觀念，非常值得一看。」──  王繁捷（貝克街巧克力蛋糕負責人） 　　「經營及管理活動的本身，是一連串設計、量化 KPI、KGI 的過程。作者提出著重利益的管理貫穿整個運營的精髓，從商品、市場、行銷、費用、顧客等架構一個基礎邏輯，相信可以運用在任何產業，而知道到做到還有一段距離，我們就即知即行吧。」──沈劭蘭（六月初一.8結蛋捲 執行長兼創辦人） 　　「如果您也是創業家？或是您在大型企業擔任中高階主管？那麼MJ五星滿分誠意

推薦這本書給您，透過本書作者的一步步指引，讓我們一起努力打造屬於自己的高毛利經營術，在獲利之後，回饋自己一起打拚的團隊與社會。」──林明樟（連續創業家暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師） 　 　　「本書作者的經營理念，可謂是『精準經營』。作者不以事業規模（top line）為優先目標，而是聚焦於利潤（bottom line），從企業經營策略、商品企畫、行銷策略，到人才與企業文化，採取一致性的利益管理作為，以提升企業利潤率。許多台灣公司善於價格競爭，戲稱『毛三到四』，本書的出版，正可提供給國內企業主一個不同的經營思考。」──鄭惠方（惠譽會計師事務所主持會計師 ）

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媒體大數據時代下數據融合對媒體代理商企劃人員的挑戰與因應策略

為了解決ai生成圖免費網站的問題，作者陳順吉 這樣論述：

媒體執行往往是行銷策略的核心，費用占比高，被企業端高度重視。媒體代理商的媒體企劃人員，依賴數據進行分析、企劃與效益評估，以持續優化媒體投放效益，藉此與客戶溝通、並贏得信賴。大數據時代來臨，雖可得到更多數據，但媒體環境的改變與消費者媒體接觸模式的改變，導致對數據需求更多，數據不足的情況更明顯，也提高數據取得與整合的難度，讓媒體企劃面臨更大的挑戰。本研究透過半結構性的質化訪談，與五位在知名媒體代理商企劃總監級以上的資深媒體企劃人員進行深度訪談，並以圖表動態互動的數據融合平台提供受訪者體驗，發現數據生態系、數據斷鏈、私域流量等因素讓媒體企劃人員在數據取得與數據整合都面臨挑戰。媒體代理商在因應方式上

，除既有的調研資料庫外，加入網路社群資料庫也成趨勢，部分媒體代理商也提供「自動化報表」等方式以對應新時代下的媒體數據應用，提升與客戶溝通的效率，並自我期許能逐步轉型為客戶的行銷顧問，角色從「數據蒐集者」到「意義生成者」，讓數據發揮更大效益，提升知識價值，以持續深化媒體代理商對客戶的價值。雖然數據融合模式是媒體企劃在數據應用的理想模式，但現實仍離目標很遠。本研究發現，除數據與技術的阻礙外，人的因素更是一大挑戰，這包含信賴議題，以及對數據融合是否有共同務實的認知。就實踐意涵上，媒體企劃數據融合是「ㄧ個不斷努力對應挑戰、以逐步優化客戶服務的可實踐的動態平衡過程」，並可望因應不同數據應用需求，有限度發

展適合自己的媒體企劃數據融合平台。在落實內容上，可發展結合抽樣數據與大數據的「三層次媒體企劃數據融合架構」，極大化以大數據為基礎、以抽樣調查數據補齊不足的數據來源策略，逐步建構由易到難、由局部到完整的數據融合模式。在此數據融合架構下，可依據使用者需求建構不同的分析模型，並可依據不同帳號設定不同的登入內容與權限，以提升數據分析應用的速度與品質，與強化資安以減少機敏數據外流，增加客戶願意參與的信賴感。值得注意的是，這種建構於數據融合平台的服務需求，可望成為新市場商業模式，背後代表的龐大商機，值得行銷研究領域的重要相關行為者努力。

Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務

為了解決ai生成圖免費網站的問題，作者蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒 這樣論述：

結合Python與Azure服務的AI程式實作 快速開發實用AI服務 　　【本書內容】 　　隨著 AI 應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，大都支援或直接使用 Python 語言來開發，因此本書結合AI 與Python、Azure的應用，協助讀者建置智慧型應用程式。 　　為了讓讀者了解簡單的機器學習功能，本書學習單元分成兩大類： 　　Python 基礎語法教學及Python 結合Azure API 的應用教學範例。 　　各範例內有詳細文字解說並結合圖片，讓使用者可以透過圖文吸收更快更容易上手。 　　Azure 認知服務分成決策、語言、語音、辨識，針對以上四大主軸分

別有不同的功能及運用，Azure 針對學生帳戶還有免費點數可以使用，因此使用者進入的門檻很低，而且Python 的用途廣泛，可以內建數據分析函式庫作大數據分析、網頁爬蟲資料等。運用Azure 只要簡單建立資源，便能開始使用，而且附有災難備份支援，可以在發生重大問題時，保有原本資料。 　　全書範例的解說使用較簡單而精簡的詞彙和語句，讓使用者能較好理解。 　　有些功能需要結合Python 程式碼，本書也有標上程式碼註解，讓對於初嘗程式碼的學習者可以較無負擔也較無壓力的開始建立現代流行的AI 服務應用。 　　適合讀者群  本書結合AI 與Python，適合初階至中階接觸Python者。 本書特色

　　1.基礎Python重點語法教學，新手也可以快速上手 　　2.經典基礎範例教學，快速掌握語法邏輯 　　3.Azure認知服務實用範例詳細解說，一次了解Azure認知服務應用 　　4.結合Python與Azure服務的AI程式實作，快速開發實用AI服務

基於深度學習的MIDI生成器之研究與實作

為了解決ai生成圖免費網站的問題，作者劉翼翬 這樣論述：

人工智慧(artificail intelligence, AI)自早期的機器學習法、類神經網路、專家系統，到現在所產生的深度學習，一路上經歷了不少變革，現在影像辨識與應用在卷積神經網路(convolutional neural networks, CNN)的研究下越來越成熟。深度學習(Deep learning)技術於2016年起開始蓬勃發展，深度學習圖像辨識的技術與應用已非常的成熟，從臉部辨識到智能美型等功能，而知名社群網站Facebook也使用上億張的圖片以訓練其AI機器人Lumos，識別圖片中的物件更可從圖片中的元素找出其中的關聯性。另一方面，Facebook旗下一款免費提供線上圖

片與視訊分享的社群應用軟體Instagram亦可以利用其功能—主題標籤(Hashtag)找到許多具有同樣Hashtag名稱的相關圖片，當大量擁有相同的Hashtag時，AI可直接從給予的圖片中標記出Hashtag。除了Facebook外，Google、百度、亞馬遜公司(Amazon)…等各個著名企業，也正積極努力開發各種AI圖像辨識的功能。相較於影像，聲音的研究成果與數量就稍微遜色，目前有關聲音AI研究與應用例如：Lyrebird AI利用使用者錄製的讀稿語音，經過學習產生樣本，最後使用者可以運用自己所錄製的語音作為發聲源，讀出所擬之文稿，但目前以英語為主，尚未取樣中文的功能；Bach Doo

dle將使用者輸入的旋律經過調和，將其轉為巴洛克時期音樂家巴哈風格的音樂；Pixel Player透過觀看大量未經過標記的音樂影片進行學習，透過發聲的音源進行定位，試著了解畫面中的樂器(小提琴、吉他、低音號等)如何移動，最後將音源分離。綜合以上，聲音的應用雖較為少見，但聲音的AI應用將成為未來趨勢，以現在的深度學習機制，許多具有極大潛能的技術都有望被開發。目前聲音AI鮮少可以直接應用於生活中的作品，完成度不夠理想，故本次研究目的為使用樂器數位介面(Musical Instrument Digital Interface,MIDI)的資料給予機器進行學習，使之產生與參考音樂相似且具音樂性的音樂，

MIDI生成使用自製資料集BBCDV資料集，此資料集由貝多芬、拜爾德、蕭邦、德布希與韋瓦第共五位作曲家的創作所組成，每位作曲家挑選十首音樂作品，並將每首歌曲轉為同一速度、同一調性，每個音符力度設為相同的數值，統一將音符輸出為相同的鋼琴音色，將作曲家樂曲之MIDI以卷積神經網路(convolutional neural networks, CNN)為基礎架構的殘差密集網路(residual dense network,RDN)，使用RDN中的殘差密集模組(redidual dense blocks, RDBs)，提取其特徵，並給予機器進行訓練，生成與資料集音樂相似之MIDI，透過人工方式將產生的

MIDI訊號轉為波形音訊(waveform audio, Ｗav)，再將wav檔案轉為mp3檔案，利用ID3 tag的標籤，將每首歌手動標記風格分類，mp3取梅爾倒頻譜係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs)將其圖像化為梅爾倒頻譜(Ｍel-Frequency Cepstrum,MFC)，將每首歌頻譜圖分割為數個切片，使用CNN架構提取每個音樂切片的特徵，並依ID3 tag內所標記的音樂風格，放入與其風格標籤相同的資料夾中，將所有分類好的音樂進行訓練，最後將資料集中參考樂曲的MIDI與使用AI機器學習生成樂曲的MIDI，將其放入風格辨識機，查看

經過風格辨識學習的機器是否能給予音樂正確的風格標籤。以音樂創作的角度切入，觀察研究是否能對音樂創作能產生幫助，從中產生的音樂素材是否能夠加以運用。