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沒人能躲過的第十年職涯卡關：職位高不成、待遇低不就的職場尷尬期，我該離職還是留下?

為了解決ai簡報模式的問題，作者河野英太郎 這樣論述：

　　◎出社會差不多十年了，我說不出任何代表作。 　　◎聽到同期同學誰誰誰年收入多少，我又悶又煩躁，天呀，怎麼跟他差這麼多！ 　　◎我不想當主管，老闆卻說要提拔我，錢沒有變多但責任多很多！該不該拒絕？ 　　◎公司引進新系統，新人又做我在做的事，我的工作是不是要被取代了？ 　　◎主管又問：「你對未來有什麼想法？」唉，我要是有想法，現在就不會卡關了。 　　出社會第十年，聽起來很厲害呢！ 　　但對多數人而言，十年，常常是既非菜鳥又不夠資深的職場尷尬期。 　　特別是跟你同期進來的人晉升了、去了你想去的部門，或是薪水大躍進， 　　自己卻還在原地踏步……。 　　作者河野英太郎曾任職日

本電通、埃森哲等公司， 　　並在日本IBM負責新進人員培訓部長等職務長達17年。 　　之後自行創業人力培育顧問公司，並在日本東京全球商學院一年MBA── 　　格洛比斯大學（GLOBIS University）擔任教職。 　　在看過數千人的職涯履歷表後，他發現， 　　每個人的職場第十年，都有各自迥異的卡關之處： 　　◎面對升不上去又彎不下來的第十年關卡，我該跳槽還是留下？ 　　工作駕輕就熟，但職位沒升上去，薪水幾乎沒成長。 　　父母常問：「你要繼續做這工作，還是要轉行？」不知該怎麼答？ 　　工作內容被主管調來調去，偏偏沒有一次是自己想要的， 　　心中不免開始疑惑：我該什麼都學一點，還是專精一

項？ 　　作者建議：如果這是你待的第二家或第三家公司，你該留下。為什麼？ 　　◎我不想當主管，但公司還是升了我 　　「部屬不想聽我的」、「老鳥根本叫不動」、 　　「以前主管這樣要求我，現在部屬完全不甩我」、 　　「老闆只出一張嘴、後輩只會問怎麼辦……每天忙得好厭世」…… 　　許多新手主管剛上任的煩惱，怎麼處理？ 　　從被人管變成管人，你需要的是換位思考。 　　所以，不要劈頭就罵「現在的年輕人呀……」，這話以後別再講。 　　職場第十年，既非新人，又不夠資深，你可能會遇到 　　升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 　　這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 　　要離職

還是留下？作者有明確的答案。 本書特色 　　升遷卡關、待遇卡關、不想當主管但身邊同事年紀越來越輕…… 　　這種高不成低不就的職場尷尬期，怎麼突破？ 名人推薦 　　TYCIA臺灣青年職涯創新協會發起人／何則文 　　「人資小週末」社群創辦人／盧世安 　　OL最愛厭世圖文新媒體／OL365  

ai簡報模式進入發燒排行的影片

基於人因工程之道路智慧照明研究

為了解決ai簡報模式的問題，作者劉軍希 這樣論述：

本文研發一種結合人因照明與智慧控制的創新策略，運用可變光型之LED智能路燈設計，搭配影像式輝度計，基於IoT sensor-driven之理念，藉由輝度計偵測路面照明狀態，透過AI影像判斷車輛與輝度條件，可自動調適燈具輸出兩種不同型態的配光曲線，分別是平均照度與照度均勻度優先的照度光學設計，適合於未下雨的乾燥路面之視覺判別；及平均輝度與輝度均勻度優先的輝度光學設計，更適合於濕滑路面之行車狀況，有效提升駕駛人的視覺清晰度，可以解決雨後路面濕滑所造成的駕駛人無法正確辨識路面狀況及反射眩光之危害議題，優化全時段道路安全與用路人視覺清晰度，有助於改善長期以來，夜間下雨溼滑時所造成的交通意外。另外透過

燈具照射於改質瀝青、再生瀝青等新舊不同材質的瀝青道路鋪面之量測數據，評估路面的照明光學效果，可以估測鋪面輝度反射係數q，並與現場道路鋪面量測的國際糙度指標(International Roughness Index, IRI)、鋪面狀況指標(Pavement Condition Index, PCI)兩項指標值進行比值分析，找出相關聯之曲線配對，可以長期蒐集與建立大數據，探討本系統之運算因子，發展出最佳道路照明建構模式，供道路鋪面材質重置刨舖生命週期之參考。研究期間，本論文所研發雙配光曲線設計之LED智慧路燈與控制系統，實際應用於桃園市智慧路燈工程的建設，實測驗證路面乾濕度不同條件下，路燈燈具

應有不同的配光特性，才能提升行車安全；並再經由智慧亮度控制，可以兼顧節能與行車安全，對於未來的道路照明工程規劃設計及維護，具有引導性的貢獻。

圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python

為了解決ai簡報模式的問題，作者松田雄馬,露木宏志,千葉彌平 這樣論述：

　　搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 　　本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 　　透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程 　　本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 　　了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程 　　第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解

決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 　　透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 　　第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 　　「這是我買過最實用的書」 　　「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 　

　「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」  

美國川普政府對中國科技戰之研究-以華為公司為例

為了解決ai簡報模式的問題，作者楊中元 這樣論述：

美國總統川普自2018年起以國家安全為由，陸續對中國發起科技制裁，以採取全政府的遏制戰略，透過行政、立法、司法等機構制定技術、人員、投資等一系列限制措施，並聯合盟國對中國華為公司進行科技圍堵。由於5G通訊技術被稱為下一代工業革命的核心，結合大數據、雲端、物聯網、人工智慧等，在未來經濟、軍事領域具有革命性影響力。而華為5G在此一領域專利數、市佔率、產業鍵等皆具世界領先優勢，基此，本文檢視美國川普政府運用政治、經濟、法律、外交等手段，對中國華為進行全方位遏制所產生的影響。本文發現在美國川普政府的各項遏制政策中，以「出口管制」及「外交圍堵」政策具有相當成效，「限制人員交流」政策次之，「限制中國對美

國投資」政策再次之。另外，由於美國對華為的制裁，亦導致全球半導體產業走向區域化，鑑此，台灣應及早因應及擬定預備方案，以強化整體半導體產業與多元發展。