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#10月新書 ＃天下雜誌出版 #打造韌性

三菱電機、BMW、3M、西門子等，這些企業有什麼共通點？
答案是，這些企業成立迄今都超過一百年。

但台灣的「百年企業」，你說得出來有幾個呢？
根據統計，那些公開發行上市且持續營運中的近千家企業，平均歷史不到四十年。

在技術推陳出新、環境變遷快速的數位時代，#經營者 如何帶領企業在迎接當下各種挑戰之際，同時落實數十年、乃至百年的永續經營理想？

《打造韌性》作者分別來自學界與順利跨世代傳承的產業界，除了從跨業跨域的「橫剖面」檢視當代經營課題外，也從跨時的「縱剖面」探索經營的變與不變。透過更為全覽、綜觀的視野，為經營者帶來猶如撥雲去霧般的幫助，更是 #企業二代 亟需共學共享的關鍵心法。

👀 好評推薦——

「書中充滿了許多國內外案例與架構性洞見。」——林佳龍，前交通部長、台中市長

「巧妙地結合宏觀面的分析架構和微觀面的實務應用，既見樹又見林。」——胡星陽，臺灣大學管理學院院長

「轉型與傳承，是打造百年企業最重要的挑戰，突破的關鍵在於具備長期的眼光及持續做有累積意義的事。本書提供邁向永續經營的重要思考框架，強調在以人為本的領導管理與企業文化的基礎上，打造能勝與不敗的韌性六力。」——黃男州，玉山銀行董事長

「讀完本書後，我深有打通任督二脈的暢通快感。書中提及的六大韌性，若一家企業能夠六力貫穿，力力相通，勢必能夠所向無敵。」——黃怡穎，台中精機董事長特別助理

「本書為永續經營提供數位方法與傳承之道。」——賀陳弘，清華大學校長

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#數位轉型 #企業傳承

【🙋‍♂️ 學員提問】#統合分析工作坊
如何從無到有完成一篇統合分析文章並成功投稿，其步驟、流程、障礙為何，以及該如何克服？
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👨‍🏫 從無到有，完成一篇 meta analysis 的論文，整個完整的步驟包含：
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1. 找尋適合的題目
2. 適當文獻的搜尋與整理
3. 萃取結果變數
4. 製作圖表（quality assessment table、forest plot、funnel plot 等）
5. 按部就班開始撰寫
6. 尋找適當的投稿期刊
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初學者也可寫出一篇很好的 meta analysis ，只要 #臨床意義足夠，論文被接受的機會就很高。
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Meta analysis 過程並不複雜，常見困難包含：資料萃取，不知道哪些才是有用的資料；統計相關用語不熟悉，文獻搜尋時不知道關鍵字如何設定；進行研究的途中，已經有類似的論文發表時該如何轉彎，將自己的研究成功發表。因此，如何避免走冤枉路，建議可以多聽有經驗的作者分享。
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至於如何克服，實際上仍需要自己多嘗試，熟能生巧，重複這樣的過程，才知道如何避免重蹈覆轍。不過就算準備充足，面對不同類型的研究，仍會面臨很多挑戰，即使看似走了冤枉路，也可能是將來下一篇成功的助力。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境，帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作：完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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🔸 11/7（日）統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
起步真的不難，PGY 課後發五篇統合分析論文的課程！
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🗣️ 學員回饋
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「正如課程所言，新思惟不浪費大家在假日特意前來進修的寶貴時間，從進行 meta-analysis 在真實世界可能面臨哪些困難與歧視談起，再擴及研究題目的發想與設定、搜尋文獻與取得原始資料的眉角、複習統計概念、破除常見迷思。更重要且難得的是動手實作，這樣的教學法對我而言，正可幫助我克服對於軟體操作的恐懼！」
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「自學 meta-analysis 中過程頻頻受挫，自然而然就和操作困難劃上等號，而新思惟就像是衝刺班，透過老師們循循善誘佐以活潑生活化的舉例，過往的統計難題瞬間茅塞頓開。課程內容更是提綱挈領，完整闡述一篇文獻如何產出，從主題發想、搜索文獻、段落撰寫順序及撰寫細節，學習到很多技巧，超級受用！」
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👨‍🏫 講者陣容
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＃張凱閔，知名復健醫學與超音波學者，台大流病與預防醫學博士，SCI 論文超過 190 篇，並有 25 篇以上為 meta-analysis，探討臨床常見議題。
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＃曾秉濤，專業精神科醫師，擅長從臨床工作找到發表議題，並組成研究團隊，SCI 論文超過 85 篇，並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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＃蔡依橙，專業課程開發與整合者，能迅速理解學門架構，並以初學者能理解的方式，建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表，已超過 500 張，熟悉學術審閱過程與要求。

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✅字母 ✅發音 ✅單字 ✅拼音✅拼寫 ✅語感 ✅朗讀
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📌 採用新學複習舊學的螺旋式學習法
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#PHONICS #玩中學 #玩英文 #自學生指定

日本男生是不是不會做家事？這個問題
其實留言處常常看到
這個大家的問題今天我用統計介紹給大家
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嗯？我嗎？我的話真的不拿手
是真的（對不起太太）
關於這個事情我現在慢慢改變自己的心態中
雖然我對工作是很會動腦子
不過，對家事是真的很笨手笨腳
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太太，謝謝你
我真的以後要更多的改變
讓後我要給太太跟Puchi看
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然後我今天介紹給大家
我怎麼做家事！？這個事情
我的方法就是跟工作一樣！
提高效率，再來用3C！！
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然後這次終於！終於我家來了
一直廚房裡面很！想！要！的東西
就是洗碗機！但是因為租房子的關係一直放棄
因為不能隨便裝，而且搬家很麻煩
但！今天終於解決了～！！！
呵呵呵給大家看看喔！
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今天最後介紹給大家的是
法國 Bob 小寶洗碗機
https://lihi1.com/nFt4W

這個是不需要安裝什麼
就是直接放著就可以的洗碗機
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想要廚房有洗碗機但是因為組的
沒辦法裝上去的人
很推薦試試看喔

#法國Bob小寶洗碗機
#家事
#廚房大改造
#放著而已！
#好好用


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#Iku老師

｜我家婆婆腦退化—孫女棄全職教父母照顧97歲婆婆 試着成人尿片自學護老「點解重擔要一個人承擔」
據政府2017年的統計，香港65歲以上人口將由2016年的116萬人，上升至2036年的237萬人。當中患認知障礙症者會由2016年9萬2千人，急升至28萬人。腦退化，無記性，你以為是人生必然階段，但同時又覺得「冇咁好彩」而「唔理住」。但其實好多問題來得好突然。任何人都可能突然患病或變成照顧者。

張靜文(文文)的婆婆97歲，確診中度認知障礙。文文爸爸：「佢個性格坐唔定，12年前八十幾歲仲行動自如周圍去玩，嗰日佢追地鐵跌親昏迷，醒來就失去自理能力，要坐輪椅。」文文很疼婆婆的，近年她由全職活動搞手轉做Freelancer，與七十多歲的爸媽，工人姐姐一起照顧婆婆。還寫了專頁 《我家有個大BB》，分享與婆婆的生活趣事及護老資訊。早陣子她就親身試穿尿片，寫晒心得貼士，統計埋尿片花費，要幫婆婆找出舒服的穿片法，幫照顧者們省錢。

https://hk.appledaily.com/lifestyle/20210307/HFWVIRBPOFDUZEB762CND54LGQ/

影片:
【我是南丫島人】23歲仔獲cafe免費借位擺一人咖啡檔 $6,000租住350呎村屋：愛這裏互助關係 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/XSugNPyaXFQ)
【香港蠔 足本版】流浮山白蠔收成要等三年半 天然生曬肥美金蠔日產僅50斤 即撈即食中環名人坊蜜餞金蠔 西貢六福酥炸生蠔 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/Fw653R1aQ6s)
【這夜給惡人基一封信】大佬茅躉華日夜思念 回憶從8歲開始：兄弟有今生沒來世 (壹週刊 Next) (https://youtu.be/t06qjQbRIpY)
【太子餃子店】新移民唔怕蝕底自薦包餃子 粗重功夫一腳踢 老闆刮目相看邀開店：呢個女人唔係女人(飲食男女 Apple Daily) https://youtu.be/7CUTg7LXQ4M)
【娛樂人物】情願市民留家唔好出街聚餐 鄧一君兩麵舖執笠蝕200萬 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/e3agbTOdfoY)

果籽 ：http://as.appledaily.com
籽想旅行：http://travelseed.hk
健康蘋台： http://applehealth.com.hk
動物蘋台： http://applepetform.com

#腦退化 #認知障礙症 #成人尿片 #護老 #照顧者
#果籽 #StayHome #WithMe #跟我一樣 #宅在家

很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家，也很高興可以訪問到他！
李孟在日本四年的工作時間當中，歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務，為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程？我們都一併在這次專訪當中聊到了！同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦～

👉在這次專訪中，我們暢聊了：
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」？
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異？
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢？Why？
4. 覺得人們除了積極自學之外，還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊？
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦！

👉李孟釋出他在台大的演講簡報，鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程，內容相當精彩，製作也很精美耶！https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格，分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗！https://leemeng.tw/



#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟