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SOLIDWORKS和PTC Creo (以前稱為Pro/ENGINEER或ProE) 都是用於機械設計和CAD（電腦輔助設計）的工業軟體。以下是它們在實務中的個別優勢和差異： SOLIDWORKS: 優勢: 使用者友好性：SOLIDWORKS以其直觀的使用界面和容易學習的操作而聞名。許多用戶認為它的工作流程較為自然。 社群和資源：SOLIDWORKS擁有龐大的用戶社群和豐富的資源庫，這意味著在使用過程中可以輕鬆獲得幫助、學習和資訊。 3D模型的建立與修改：SOLIDWORKS在3D建模方面非常強大，並提供了豐富的工具和功能，使設計師能夠輕鬆地創建、修改和分析模型。 組裝和模擬：SOLIDWORKS提供了強大的組裝和模擬功能，可以幫助用戶進行物理模擬、運動模擬等，以確保產品的可靠性和性能。 差異: 價格：相對而言，SOLIDWORKS的起步價格較為親民，這使得它成為許多中小型企業的首選。 整合性：SOLIDWORKS提供了廣泛的產品套件，可以滿足不同行業和用途的需求，包括模具設計、流體力學等。 對小型企業和初創企業的支持：SOLIDWORKS在支援初創企業和小型企業方面有著相對較好的政策和方案。 PTC Creo (以前的Pro/ENGINEER): 優勢: 參數化建模：Creo以其強大的參數化建模功能而著稱，可以快速地進行設計變更並保持模型的連貫性。 大型製造企業的首選：Creo在大型製造企業和複雜產品的設計和管理方面表現優異。 產品生命週期管理（PLM）整合：Creo與PTC的Windchill PLM系統無縫集成，使產品設計和生產的管理更加高效。 差異: 學習曲線：Creo的學習曲線相對較陡峭，對於新手來說可能需要更長的時間來掌握。 價格：Creo通常被認為是高價位軟體，尤其對於小型企業來說，可能會較為昂貴。 使用者社群：相對於SOLIDWORKS，Creo的使用者社群規模較小，這可能會影響到用戶獲得幫助和資源的便利性。 總的來說，SOLIDWORKS和Creo各自在不同方面具有優勢，選擇哪一款軟體取決於您的特定需求、預算以及用戶團隊的經驗水準。在選擇之前，最好先進行詳細的比較和評估，以確保符合您的實際需求。

在商業領域中，Business Development（商務開發）和Sales（業務銷售）是兩個常見且重要的職位。然而，許多人不太了解兩者的差別。BD側重於長期戰略規劃和市場拓展，業務則專注於短期銷售目標和客戶互動。本文將深入探討BD和Sales的不同之處，並分析兩者各自側重的能力，幫助您更好地了解這兩個職位的獨特性和重要性。 ▍BD 和 Sales 的主要區別 ➜ 職能範疇 【BD】 ● 主要職能：商務開發人員的主要職責是探索和開發新的商業機會，建立長期的業務夥伴關係，並促進公司的整體成長。他們側重於戰略規劃和市場拓展，尋找新的市場、合作夥伴和商業模式。 ● 工作重點：長期戰略規劃、新市場開發、合作夥伴關係。 【Sales】 ● 主要職能：銷售人員的主要職責是直接推動產品或服務的銷售，實現短期銷售目標。他們側重於與客戶的直接互動，促成交易並維護客戶關係。 ● 工作重點：短期銷售目標、客戶互動、成交和收入生成。 ➜ 工作流程 【BD】 ● 工作流程：商務開發人員通常從市場研究和分析開始，識別潛在的商業機會，然後制定戰略計劃，並通過建立合作夥伴關係和商業模式來實現公司的長期目標。 ● 典型工作內容：市場調查、商業模式開發、談判合作協議、戰略規劃。 【Sales】 ● 工作流程：銷售人員通常從潛在客戶的挖掘和聯絡開始，通過產品演示和報價，最終達成銷售並簽訂合同。他們專注於實現銷售配額和創造收入。 ● 典型工作內容：客戶挖掘、產品演示、報價、合同簽訂、售後跟進。 ▍BD 和 Sales 側重的能力 【BD】 ● 戰略思維：能夠從宏觀層面理解市場趨勢，制定長期發展策略。 ● 市場分析能力：通過數據分析和市場調查，識別潛在的商業機會。 ● 溝通和談判技巧：能夠建立和維護高層次的業務關係，並在複雜的談判中達成雙贏的結果。 ● 創新能力：具備開發新商業模式和解決方案的能力，以適應市場變化和客戶需求。 【Sales】 ● 溝通技巧：能夠有效地與客戶互動，理解他們的需求並提供解決方案。 ● 銷售技巧：熟練掌握銷售技術，如說服、成交和異議處理。 ● 客戶關係管理：能夠建立和維持良好的客戶關係，提升客戶滿意度和忠誠度。 ● 目標導向：強烈的目標感和自我激勵能力，能夠在壓力下實現銷售配額。 BD和 Sales 雖然都對企業的成長和成功至關重要，但它們的職能範疇和工作重點存在顯著差異。BD更側重於長期的戰略規劃和市場開拓，而 Sales 則專注於實現短期的銷售目標和客戶互動。 ➤ 現在關注+共學104學習精靈【超級業務孵化器】 Top Sales / BD 就是你！

在技術領域中，當我們談到"AI 學習"，這似乎直接指向了機器學習和深度學習。但事實上，這個詞彙在不同的上下文中有多種含義。下面我們將探索"AI 學習"的五種潛在意義。 1️⃣ 第一個意思：「AI的自我學習能力」（機器的學習能力）：最直接的理解就是機器如何透過數據學習。這通常涉及算法、數學模型和大量的數據。AI 通過這些模型從數據中尋找模式，然後使用這些模式做預測或決策。這是一個持續的過程，隨著更多的數據進入，AI的預測能力也逐漸增強。 2️⃣ 第二個意思：人類如何學習AI技術：這裡的"學習"是指人類如何學習和掌握AI技術。這可能包括了解機器學習的基本原理、編程語言、數據分析等。透過學習，人們可以開發自己的AI應用，或深入研究這一領域的高級話題。 3️⃣ 第三個意思：AI如何協助人類的學習：AI現在已被應用於教育領域，協助學生學習。這不僅僅是關於自動化，而是如何使用AI來個性化學生的學習體驗。例如，智慧型教學系統可以根據學生的進度和需求提供定制化的內容和資源。 4️⃣ 第四個意思：AI自己如何持續的進化到下一代：當我們說AI "學習"時，我們可能也指的是AI技術的持續進化。這意味著，隨著時間的推移，AI不僅在技術層面有所進步，還會在應用、道德和社會層面進行學習和調整。 5️⃣ 第五個意思：AI自己要學一些意想不到的人類世界的事情（譬如哲學和倫理）：除了技術和應用，AI學習也涉及一系列的哲學和倫理問題。這包括AI如何做決策、它的道德觀念是什麼，以及它如何影響我們的社會和文化。這需要我們深入思考，確保AI的發展是在一個可持續和道德的框架中進行的。 通過這些不同的解釋，我們可以看到"AI 學習"這一詞彙的多重意義。每一種解釋都對我們理解AI在當今世界中的角色和潛力至關重要。

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人工智慧科技基金會（AIF）今日發表《台灣產業AI化大調查》，調查結果顯示，近五成企業未宣布AI相關的發展策略，2025年的表現亦僅37.6分，尤其零售貿易服務業僅13.7 分，表現最低。顯示目前多數企業仍停留在工具與技術的輔助層級，尚未建立完整的AI導入路徑圖。且各產業在數據治理與依循AI準則的表現皆偏低，超過四成企業表示沒有或不確定採用AI準則，平均分數更為所有指數中最低（20.4 分）；即使ICT 產業也僅20.3分。 看全文>>https://blog.104.com.tw/taiwan-industry-ai-survey-2025/ 完整報告下載>> https://aif.tw/event/ai-research/

Q: Pandas數字資料型態處理 在讀取資料集時，Pandas套件都會自動判定欄位的資料型態，這時候，當其中的資料含有髒資料(Dirty Data)，就會發生誤判的情況，導致後續分析或計算的錯誤。 這邊以Kaggle網站的ASUS筆電資料集( https://www.kaggle.com/bhageshcodebeast/asus-laptops-2020-jun )為例，讀取後如下範例： import pandas as pd df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv') print(df) 接下來，使用Pandas套件的info()方法(Method)，來查看各欄位的資料型態，如下範例： import pandas as pd df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv') print(df.info()) 其中，會發現本來應該為數字型態的「Warranty保固期欄位」，Pandas套件判定為object型態，以字串型態進行處理，所以，如果將「Warranty保固期欄位」進行加總，就會得到如下範例： import pandas as pd df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv') print(df['Warrenty'].sum()) 會導致Pandas套件誤判，就是因為「Warranty保固期欄位」中，包含了數字以外的髒資料(Dirty Data)，造成Pandas套件無法以數字型態進行加總。 而資料清理的方法，就是利用Pandas套件的strip()清除前後字串方法(Method)，移除Y字串，再透過astype()方法(Method)將欄位轉型為int(整數)，如下範例： import pandas as pd df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv') df['Warrenty_Trim'] = df['Warrenty'].str.strip('Y') #移除Y字串 df['Warrenty_Year'] = df['Warrenty_Trim'].astype('int') #轉型為int整數 接下來，可以利用assert陳述式來驗證欄位型態，如果沒有錯誤訊息，代表驗證的條件成立，反之，則會顯示錯誤訊息，如下範例： import pandas as pd df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv') df['Warrenty_Trim'] = df['Warrenty'].str.strip('Y') #移除Y字串 df['Warrenty_Year'] = df['Warrenty_Trim'].astype('int') #轉型為int整數 assert df['Warrenty_Year'].dtype == 'int' 這時候，將「Warranty保固期欄位」進行加總，就會得到正確的計算結果，如下範例： import pandas as pd df = pd.read_csv('AsusLaptops.csv') df['Warrenty_Trim'] = df['Warrenty'].str.strip('Y') #新建欄位移除Y字串 df['Warrenty_Year'] = df['Warrenty_Trim'].astype('int') #新建欄位將去除字串的欄位轉型為int整數 assert df['Warrenty_Year'].dtype == 'int' #驗證欄位資料型態 print(df['Warrenty_Year'].sum()) #執行結果99 如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2021/12/processing-data-type-with-pandas.html )網站觀看更多精彩內容。

GA4 連結 Search Console - 查看您網站的 Google 搜尋流量資料 - 哪些關鍵字查詢會顯示網站的網址 ? - 可以結合 GA4 和 GSC 的數據 (站內數據) - 需要 Owner 權限 更多詳細內容，請參考： https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba

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如果你問我這1~2年工作上最大的變化是什麼？ 不是工具變多（也真的多到學不完..）、不是流程變更快，而是—— 開始習慣跟 AI「一起工作」。 這幾年因為工作與授課緣故，在與產官學界的先進前輩們交流的過程中，越來越確定AI的平民化已經逐步實現。 不誇張，連日常生活我也會讓 AI 加入： (1)旅遊行程 → AI規劃初稿 (2)簡報架構 → AI提供幾個版本給我參考 (3)報表分析 → AI先幫我歸納跟洞察 (4)社群貼文 → AI幫忙寫草稿 但說真的，「會用」跟「用得好」兩者間還是差很多～ 差在哪裡？我認為就是差在 AI 素養。 大概整理了幾個面向： (1) AI素養的三大核心能力 (2) 四種角色定位（可看一下目前在哪一個位置？） (3) 五項提升AI素養重點 內容會以我這些年在產、官、學界交流的心得，分享對於職場工作者應該具備的AI素養核心能力，並提供幾張易懂的圖表給大家參考～ 👉 點擊閱讀：https://jasondiginote.com/ai-literacy-skills-development/

老闆說下午就想看到結果，但我根本無法順利取得能夠幫助的解決資料啊！ 另外，光是每天從系統彙整出來的報表，各項欄位名稱也沒有統一，每次都要花好多時間在統一格式上，根本看不太到我們這種苦差的價值⋯⋯ 再者，老闆請我分析數據，但我打開Excel後只做了一張長條圖，然後就沒有然後了⋯⋯其他腦筋都一片空白。我該如何具備足夠的數據應用能力呢？ 彭老師用最簡單的方式，改變了我對數據分析與資料視覺化的認知！

連鎖加盟以契約做開始，多以訴訟來結束，要有良好的加盟合作關係在讓利 嗑肉石鍋無預警「高雄一次連關4家」！三立新聞網 的故事 記者簡榮良／高雄報導 想嗑鍋可能要跑更遠了！連鎖餐飲「嗑肉石鍋」28日無預警貼出歇業公告，高雄4家分店：「三民大順店」、「三民鼎強店」、「鳳山文中店」即日起停業，唯獨「左營自由店」撐到4月12日，說法統一皆是合約到期不續約，消息一出震驚饕客。經查4家都是同一名老闆加盟，據悉，未來將原地自立門戶自創新品牌。 「嗑肉石鍋」創立於2017年從台中起家，高雄全盛時期有7間分店，插旗全市區，然而28日4間歇業消息一出，饕客急找剩餘分店，僅剩「一南一北」小港店及楠梓店。 根據經濟部公司登記查詢，4間歇業分店都是同一個老闆所加盟。有網友推測官方說法是「合約到期不續約」並非「租約到期不續約」，簡單來說就不再加盟品牌，不排除原地自營創新品牌。 事實上這作法不算新，之前台南、高雄、屏東都有先例，大約收了將近10家。有些搖身變成相當雷同的「井賀鍋物」，價位差不多只換了名稱，這回4家分店傳出日後將改掛「伊根鍋物」招牌。 一次4家連關，網友紛紛分享觀點：「聽說是坑殺加盟主，所以退坑做自己品牌」、「這就是合約到期撤換新招牌方式，不給加盟總部賺吧」、「同性質的店太多，沒特色很難存活」、「經營團隊沒有變，應該是規劃另外的品牌」。可見市場經營版圖不斷變化，求新求變，但說到底能抓住饕客的胃才是根本之道。

因為技術的突破，AI蓬勃發展 公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰 台灣以中小企業為主，大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型 這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案 剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html 參加了AWS AI 認證加速營 先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程 課後有個小測驗會取得證書，這個算是熱身，不算是太厲害的證照 而課程比起許多國際考試，AWS很友善的以繁體中文錄製 所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多 因為我並非相關技術背景，所以選擇商業應用的課程內容 而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容 另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀 https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90 雖然都是英文的內容，但透過翻譯還是可以閱讀使用的 另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題：https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html# 官方的模擬考試有英文也有簡體中文版：Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)：https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese 以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試 如果英文不是頂呱呱的考生，我推薦報名簡體中文版考試 (目前還沒有繁體中文版) 考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容，就不需要擔心翻譯太爛的問題 以上備考的方式題目真的不夠多，所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT 「要進行考取AIF-C01證照的準備，給我十道模擬試題及答案，並逐題詢問我回答後告知是否正確」 考試結束後會有一些簡單的小調查，成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績 而是會另外以Email方式通知，官方告知約4個工作天 但我早上考試，當天晚上就收到Email通知了 接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單 100-1000分的分數量表，700分以上時為通過 這個考試不算太難，在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章 https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ 這個標章有什麼用呢，可能單純是爽度問題而已 不過因為參加認證加速營，所以考試半價外，還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品 這項考試題目蠻應用面的，能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識 另外對於AWS AI的相關產品是否理解，雖然不是所有企業都會使用AWS的產品 但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度，未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識