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食物漬：果醬、果酒、泡菜、醃漬物、味噌，99款天然食物保存方法

為了解決洋酒推薦的問題，作者石原洋子 這樣論述：

日本亞馬遜暢銷圖書４０，０００冊 每個廚房主婦都應該要有一本的醃漬事典 作者親嘗、試做無數次的漬物配方黃金比例 21款水果x 29款蔬菜x 8款肉魚類x 12款調味料x 29款延伸料理 　　「漬」是一種為了延長食物的風味的天然保存方法，春夏秋冬，因為懂得按照季節「醃漬」，讓食物更有層次、更豐富，也更有靈魂。 　　本書裡介紹了當季保存用食品和最適合常備在家的常備品食譜。這些保存食物會隨著時間經過而添增風味，緊急時刻也能拿來當成備用食品。 　　▎醃漬、風乾，可延長食材香氣 　　依照每種食材不同產季，把四季果蔬和肉魚物產等，使用鹽漬、糖漬、鹽辛、醋漬、醬油醃等不同的醃漬手法，以保留當令食材的

最天然、最美味的香氣，還能品嚐醃漬過的不同滋味。 　　▎一年365天親手做，忙碌但甘之如飴 　　製作醃漬物的過程，也享受著空氣中瀰漫著香氣的愉快的時光，如醃酸梅日曬的步驟，把梅子一顆一顆排列在大竹篩上，在一顆一顆翻面，沾附一夜露水後曬乾收起， 　　▎21款水果漬物和延伸料理 　　草莓、蜜柑等各式果醬、夏蜜柑皮蜜餞(可變身橙皮巧克力)、糖煮蘋果、檸檬蛋醬(可延伸做檸檬塔)、各種梅子酒等等，都是最讓人垂涎欲滴的果物。 　　▎29款蔬菜漬物和延伸料理 　　淺漬高麗菜、小黃瓜泡菜、四季豆泡菜、醃脆瓜、甜醋蕗蕎、糖醋醃嫩薑等，把盛產的蔬菜醃漬起來，除了少一道蔬菜時隨時配上用場，還能嘗到漬物的特殊風

味。 　　▎肉魚類保存食x自己做醬料 　　只要學會基本醃漬技巧，可製作牛腱佃煮、梅子肉鬆、魷魚鹽辛、醃鮭魚卵等，連味噌、xo醬、醬油醃蒜頭、番茄醬等都可以自己做，吃起來少糖、少鹽，少油，吃漬物也能少負擔。保存食隨著時間經過而添增風味，緊急時刻也能拿來當成應急食品。 本書特色 　　深受讀者喜愛的醃漬暢銷書，13年又重新改版再上市！ 　　作者修改了13年來無數次親嘗、試做的漬物配方黃金比例，讓這本書如同是一罐保存食一樣，風味雋永。 美味推薦 　　田文社社長 over 　　深夜女子公寓的料理 毛奇   　　水瓶家料理主理人 水瓶 　　療癒系料理達人 肉桂打噴嚏   　　果醬女王 柯亞 　　

《飲食宅記》作者、料理老師 楊佳齡Léa 　　飲食生活作家‧《Yilan美食生活玩家》網站創辦人 葉怡蘭 　　嘖嘖的料理手帳 　　 (以上按姓氏筆畫排列)

洋酒推薦進入發燒排行的影片

人工智慧應用於最佳服務組合選擇

為了解決洋酒推薦的問題，作者鍾博元 這樣論述：

一般認為企業競爭優勢的來源是持續不斷的創新產品，只要產品的功能先進、設計新穎、性能卓越，企業就可以打敗對手佔據市場。這其實是一個過度樂觀的理想狀態，因為吸引客戶購買產品，使用過程傳遞口碑，日後重複購買成為忠實的客戶，甚至進而推薦產品給親朋好友，最大的關鍵其實是和產品有關的服務，包括銷售前、銷售中和銷售後的服務。因此，企業的產品即使再好，如果沒有完善的服務支撐，來自市場的負面評價，最後會讓產品逐漸萎縮而退出市場。傳統上，服務的規劃都沒有使用科學的方法，僅憑少數人的過去經驗，再加上模仿學習對手的作法，最後製作成標準作業程序，然後希望嚴格訓練人員，做好企業想像的服務，希望獲得客戶的滿意。這種作法其

實不夠全面，容易讓服務變成救火隊式的匆忙慌亂。為了改善這樣的問題，本研究提出一個包括三個階段的方法，首先利用Kano模式將服務分類程魅力服務、一元服務和必須服務，接著利用人工智慧的三種演算法，預測新規劃的服務的客戶滿意度，演算法包括。Logistic regression演算法、Random tree演算法、Naïve bayes演算法。最後利用數學規劃模式從客戶滿意度高的服務組合規劃中，找出利潤最高的服務組合規劃，最後定案成為正式的服務。本研究以一個醫院醫療服務的案例，說明本研究所提方法的有效性和使用過程，結果顯示本論文的方法，確實可以協助企業在客戶滿意的情況下，找到利潤最高的服務組合。 

被偏誤的日本史：從軍國末路到經濟飛躍

為了解決洋酒推薦的問題，作者徐靜波 這樣論述：

　　日本如何做出無條件投降的決定？ 　　日本經濟為何得以從廢墟中崛起？ 　　日本動漫何以風靡全世界？ 　　日本茶道到底蘊藏著什麼？   　　縱觀日本文化演變軌跡，徹底了解頻繁交流的鄰國   　　從嶄新系統豐富講解日本文化   　　從文化藝術中洞見國民性：茶道、《源氏物語》、動漫、深夜食堂等，從征服世界的日本文化藝術裡，洞見日本人複雜的文化基因。   　　極具前瞻眼光的中日對比：房地產泡沫、製造業前景、人口老齡化帶來的社會問題等，橫向比較亞洲最大的發達國家與發展中國家，從中管窺二十一世紀的發展密碼。   　　以日本文明的歷史沿革為縱軸，解讀日本到底是個怎樣的國家，居住在日本列島上的民族到底是

個怎樣的民族。本書具有縱深和廣度，趣味性與知識性兼具，引領讀者以輕鬆閱讀的方式，真正理解日本何以成為今日樣貌？   誠摯推薦（以上依姓氏筆畫排序）   　　林水福（臺灣石川啄木學會會長、臺灣芥川龍之介學會會長） 　　胡川安（中央大學中文系助理教授） 　　徐興慶（中國文化大學校長） 　　蔣豐（北京大學歷史系客座教授、《日本新華僑報》總編輯） 　　野島剛（資深媒體人、作家）   　　把握一個國家不僅要把握它的歷史，更要把握它的文化乃至於文明，同時不能只是一些皮毛知識的把握，而是要透過其知識把握其民族精神的深層與內蘊。因此，從「導向」的角度講，徐靜波教授的《被隱藏的日本史：從上古時代到政治革新》和《

被偏誤的日本史：從軍國末路到經濟飛躍》值得一讀。－－蔣豐（北京大學歷史系客座教授、《日本新華僑報》總編輯）

人工智慧應用於客戶重要度的評估

為了解決洋酒推薦的問題，作者周文正 這樣論述：

企業存在的最重要目的是獲利，而獲利的最主要來源是客戶，因此，設計和生產優質的產品和服務，以吸引多數客戶的青睞，是企業經營管理的關鍵。而在企業的所有客戶當中，有的貢獻企業的利潤多，有的貢獻企業的利潤少，單單從客戶的購買數量，不一定可以直接看出哪些是最優質的客戶，因為對企業來說，有些客戶的交易成本高，有些客戶的交易成本低，同時考慮成本和獲利之後，購買數量多的客戶，未必就是貢獻企業利潤多的客戶，如果再考慮其他各種狀況，例如以信用卡付費會產生企業的手續費，在不同銷售管道購買，對企業的成本也不同等等因素，就會影響客戶的貢獻度判斷。傳統上，企業通常只按照客戶交易量的多寡進行排序，其評估結果會受到上述因素

的扭曲。為了改進這樣的缺點，本研究以人工智慧進行客戶重要度的評估，採用的演算法包括簡單邏輯回歸演算法、區域加權學習演算法和一條規則演算法，首先以演算法對訓練資料集進行客戶分類模型的建立，接著利用分類模型判斷測試資料集的客戶分類，結果顯示簡單邏輯回歸演算法的模型準確度最高為100 %，區域加權學習演算法和一條規則演算法的模型準確度都是90 %。最後同時評估三種演算法的預測結果，以多數決的方式得出客戶的最終分類建議。本研究以人工智慧分析客戶的重要度，可以獲得比傳統方法更為準確的結果。關鍵字: 客戶重要度、人工智慧、演算法、簡單邏輯回歸、區域加權學習、一條規則