JOBS 平台的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

策略轉折點競爭優勢：建立弱訊號敏感度，掌握策略自由度，突破產業框架，搶先在新的競技場創造成長

為了解決JOBS 平台的問題，作者RitaGuntherMcGrath 這樣論述：

《strategy+business》雜誌年度最佳商業書 融雪始於邊緣，雪崩式的十倍速劇變早就釋出訊號！ 8個方法，從雜訊中辨識弱訊號，聚焦領先指標， 重新定義戰場，下小注，加快組織行動力， 在典範移轉前，搶先布局，贏在策略轉折點！ 創新大師克里斯汀生生前專文推薦 麥奎斯具有極強的洞察力，基本上打破了數十年來的策略思維，不再認為產業決定命運。 我指定哈佛商學院的學生與我的策略顧問閱讀她的理論。 創新不必是痛苦的碰運氣。破壞永遠在前方的不遠處等著， 但管理者在規劃路線時不需盲人摸象。 　　airpods如何橫空出世，改寫了耳機市場？ 　　連結全世界的臉書平台，怎麼一夕變成作惡平台？ 　　

老牌科技公司微軟，如何從組織內耗重返榮耀？ 　　巨頭倒下、破壞式創新勢不可擋，是商場上永遠有新鮮事的老話題。 　　我們都知道市場崩壞就在眼前，難就難在總是無法早一點看出徵兆、即使發現後又無法即時行動。 　　沒有人能精準預測未來，但是的確有方法可以贏在策略轉折點！ 　　本書作者麥奎斯是世界級 Thinkers50 卓越成就獎策略大師，尤其擅長在快速變動中重新定義競爭優勢，挑戰既定的策略思維，她的前作《瞬時競爭策略》備受各界肯定。 　　策略轉折點是指超越任何組織或機構的外在力量，大幅改變商業活動的要素，帶來10 倍的改變，摧毀過往的成功方程式。 　　麥奎斯主張，策略轉折點源自系統性的過程

，不會是一夕之間突發的轉變，也不是隨機事件，是一點一滴累積而成。它不僅會顛覆事業經營的基本假設，當企業進行轉型時，過去所有可行的制度與流程，都有可能反過來成為變革最大的阻礙。 　　打造早期預警系統，捕捉逐漸增強的弱訊號 　　轉折點發生前總有一段晦澀不清的醞釀期，預見趨勢最關鍵的時間段，就在「策略自由度」與「訊號強度」兩條線的交會點，這是「最佳警訊」階段，若能在這個還看不清的早期階段，確認領先指標，搶在出現轉折點、不得不做之前，即判斷出可能的「零點事件」，預先培養能力，此時會最可能成功！ 　　本書提供多樣思考清單、實用工具，包括情境規劃法、競技場分析、創造精練階梯等，每一章都有案例練習，協

助你克服自身的盲點與認知偏誤，檢視組織賴以為生的關鍵資源發生什麼轉變？你的顧客試圖滿足的關鍵用途為何？你可以如何為他們提供價值，這將是你勝出的突破口。 　　當你接受各式各樣未來所蘊含的可能性，就有辦法預測、理解與利用正在形塑市場的轉折點，看見它正在浮現，盡速及早取得競爭優勢，立於不敗之地。 一致推薦 　　《獲利世代》作者奧斯瓦爾德（Alex Osterwalder）、IDEO總裁布朗（Tim Brown） 、波音民用飛機集團與福特汽車前執行長穆拉利（Alan Mulally） 　　數位轉型顧問／商業好書說書人李全興（老查）、價值投資者／財經作家雷浩斯   各界好評 　　麥奎斯一直是我

在策略、創新與創業精神等領域的重要參考對象。本書精彩延伸她先前的研究，證明有辦法預測重大變化，其實不是少數人與生俱來的罕見能力，不僅有辦法學，還能系統性改善。這是一本能扭轉局勢的重要著作！——奧斯瓦爾德（Alex Osterwalder），Strategyzer.com共同創辦人、《獲利世代》作者 　　我們IDEO協助客戶搶先看見數十年後的未來。今日能有這樣一本充滿人味與真知灼見的指南，實在令人興奮，讀來趣味橫生。書中精彩解釋為什麼替下一個轉折點做好準備很重要，絕對能帶給領導者與組織很大的啟發。——布朗（Tim Brown），IDEO總裁、《設計思考改造世界》作者 　　本書在流程與預期行為

兩方面，完全抓到合作的真諦，解釋如何讓所有人了解目前的方向，有志一同，預測轉折點，採取行動，持續帶來價值，讓世界更美好！——穆拉利（Alan Mulally），波音民用飛機集團與福特汽車前執行長 　　本書談論許多關於轉折點的想法，不僅刺激思考，也提供實用的訣竅，教大家辨識與了解轉折點，是所有領導者書架上的必備指南。——拉奥（Hayagreeva "Huggy" Rao），史丹佛大學商學院麥克賓組織行為與人力資源講座教授 　　麥奎斯和克里斯汀生一直引導我思考破壞式改變的必要性。書中充滿有趣的故事、重要資料與一針見血的分析，別忘了在手邊放這本書，隨時可以參考。——強森（Whitney John

son），WLJ顧問（WLJ Advisors）創辦人與執行長、《建立團隊》（Build an A-Team）作者 　　麥奎斯使出渾身解數，深入研究引人入勝的案例，同時結合發人深省的架構與實務指南。我忍不住要大力推薦。——安東尼（Scott D. Anthony），Innosight資深合夥人，《雙軌轉型》與《28個成功創新的Q&A》作者 　　麥奎斯教我們如何在雜訊中，巧妙地找到訊號。企業如果能應用她的聰明技巧，搶先看到未來，不僅能趁早發現正在浮現的轉折點，也將成為先驅，帶領業界迎向未來。——韋伯（Amy Webb），未來今日機構（Future Today Institute）創辦

人、紐約大學史騰商學院教授 　　麥奎斯的精彩新作《策略轉折點競爭優勢》，解釋如何對充滿迷霧的未來進行系統性思考，從中獲得優勢。——丹寧（Stephen Denning），《敏捷時代》作者 　　麥奎斯深入掌握潮流，提出背後有詳實研究的洞見，提供高階主管與資深領袖實用的組織改造工具。我們將有辦法開啟新型的創業機會，替自家企業與整體社會帶來正向的改變。——瓦爾加斯（Ricardo Viana Vargas），Brightline Initiative 前執行董事 　　我不曾錯過把麥奎斯納入企業執行事項的機會，讀了這本書，你就會明白原因！——葛史密斯（Marshall Goldsmith），紐約

時報暢銷書《練習改變》、《下一步，我該怎麼走？》、《UP學》作者  

JOBS 平台進入發燒排行的影片

用於整合開放基站開源軟體社群分散單元的支援工具

為了解決JOBS 平台的問題，作者Jonathan 這樣論述：

O-RAN 軟體社群 (O-RAN Software Community, OSC)致力於開發建構開放式無線接取網路(Open RAN, O-RAN)的開源軟體模組。OSC 涵蓋的範圍包括文件、測試、整合和其他軟體模組的部署，以利於開源軟體項目的開發、部署、操作或使用。在本論文中，我們開發了三個工具來支援 OSC 計畫的文件化、開發和部署。我們使用O-RAN 分佈式單元 (O-DU Low 和 O-DU High) 計畫為例，來展示如何使用這些工具來簡化相關工作。我們開發的文件化工具，可以將廠商現有以Word格式紀錄的技術文件，根據OSC社群的規範，轉換成reStructuredText (

RST) 格式。我們在O-DU Low計畫中，使用這個工具來協助英特爾來轉化技術文件。此外，我們也提出一個可以自動產生訊息序列圖(Message Sequence Chart, MSC)的開發工具，它可以將紀錄網路流量的封包捕獲 (Packet Capture, PCAP) 檔案，在 HackMD(一個群體協作軟體)平台上，自動畫出訊息序列圖。我們使用該工具分別分析驗證了O-DU High 計畫的 F1 和 E2 介面，以及O-DU Low 計畫的開放式前傳介面(Open Fronthaul Interface, FHI)的訊息交換流程。最後，我們還提出了一個部署工具，它使用系統腳本方法來完成

伺服器的自動化配置，我們O-DU High模組為例，展示如何使用此工具來減少手動部署的工作量和整合時間。

億萬負翁：亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落

為了解決JOBS 平台的問題，作者ReevesWiedeman 這樣論述：

比「惡血」療診公司（Theranos）伊莉莎白．霍姆斯更膽大妄為！ 僅僅為了換得他答應「走人」，金主軟體銀行同意支付十億美元離職金！ 美國商業史上最令人難以置信的「負面」傳奇事件！ ───||亞馬遜書店數千則讀者肯定，給予平均四星半超高好評||─── 　　＊＊＊＊＊ 　　不只旁人，連他自己都曾自視為「下一個賈伯斯」， 　　他還曾經揚言，要讓傑夫‧貝佐斯追著他的車尾燈， 　　甚至說過，也許哪一天他會想「坐以色列總理大位」…… 　　他如何強勢崛起？「國王的新衣」又如何遭到戳破？ 　　亞當・紐曼是大學中輟生，自以色列移民美國後，多次嘗試創業卻不甚順遂，險些被迫離開美國。2010年，

紐曼與友人米格爾・麥凱爾維創立WeWork，承租大樓閒置空間加以整修與裝潢後，轉租給自由工作者——自此找到了致富密碼。     2011年史蒂夫‧賈伯斯離世後，全世界開始追捧逐步嶄露頭角、猶如救世主的新世代創業家，亞當・紐曼便在此時引起眾人注意。相比其他創業家，紐曼更懂得如何結合「靈性」與「商業」兩大要素，他不滿足於傳統房地產業者的角色，反倒仿效那些宣稱要「改變世界」的矽谷獨角獸，承諾WeWork要「讓美國的工作場所變酷」，除了標榜社群的歸屬感，還宣稱公司使命是「提升全球覺知」——雖然就連員工也不知道這是什麼意思。   　　為了爭取科技創投業者的鉅額資金，紐曼夸夸其談稱房地產業具有網絡效應，

並表示WeWork會發展成第一個「實體社群網絡」，甚至要員工研究如何發行公司的加密貨幣。雖然最終他沒說服「科技」創投業者，但依然憑藉著獨特膽識與口才，說服數家知名創投公司與企業家投資WeWork，其中最重要的，便是「要五毛，給一塊」的軟體銀行創辦人——孫正義。孫正義投資WeWork時，已是該公司的「G輪」融資，但他不僅未質疑，反倒主動要紐曼拉高公司估值，做更大的夢。       紐曼拿到新資金後，變本加厲且毫無章法地繼續「閃電擴張」，從併購不同產業的公司、興建大樓，乃至創辦學校。他宣稱WeWork是個大家庭，以理念吸引員工拿低薪為他賣命，卻不斷增加自身持股的影響力，安插親人好友任職自家公司，不

避諱利益衝突、自購大樓出租給WeWork，生活之奢華更不在話下。     十年間募得一百一十億美元，理論估值曾衝上四百七十億美元的WeWork，很快便「再度」燒光了錢，由於潛在投資人疑慮漸增，紐曼為了繼續籌措資金，2019年時不得已決定讓公司上市。正是首次公開上市需揭露的訊息，揭開了這個共享辦公室帝國的繁榮假象。最終，WeWork爆發了美國商業史上最難堪的公開發行申報……     作者里夫斯‧威德曼採訪了兩百多位相關人士：WeWork高階主管、各層級員工、合作過的地主與投資人、參與IPO的銀行家與律師，以及紐曼的友人、顧問乃至競爭對手等等，也清楚爬梳了紐曼與投資人之間的關係，完整揭開WeW

ork內部運作的真相，帶我們見證這場足以警世的商界大案。（更詳盡介紹可參閱目錄引文） 　 各界好評   　　・《紐約時報》編輯精選好書 　　・《連線》雜誌秋季推薦好書 　　・《新聞週刊》秋季必讀非虛構作品 　　・《出版人週刊》十大商業與經濟好書 　　・《InsideHook》十月最佳選書 　　・彭博社非虛構作品推薦 　　 　　►「這是個節奏明快、悲喜交織的傳奇故事，涉及理想主義、貪婪、以及毫無節制的野心。書中闡述過去十年WeWork獲得創投融資後，如何變得膽大妄為，這也是深入了解品牌力量的絕佳案例研究。作者威德曼非常善於巧妙安排許多令人驚奇的細節，幾乎每一頁都有亮點。」——安娜・維納，《恐怖矽

谷：回憶錄》 　　►「日後，當歷史學家回顧銀行和創投業者投入矽谷的大量資金時，必定會以WeWork的毀滅性失敗作為警世故事。」——彭博社 　　►「別去管療診公司了，現在又有一家獨角獸企業跌落神壇。作者威德曼巧妙地讓我們看到媒體大肆炒作的WeWork、以及曾受到大力推崇的該公司創辦人的真實樣貌，讓我們真正了解到底哪裡出了差錯。」——《新聞週刊》   　　►「這本書生動地揭露一家高速成長的房地產租賃公司如何矇騙全世界，將它視為有價值、有能力改變社會的科技獨角獸。威德曼詳細描繪了這群狂妄自大的高階主管，私底下如何過著難以想像的奢華生活。」——《連線》雜誌 　　►「光是描述一個人的行為舉止如何浮

誇，這本書就足夠吸引人，但作者更想要論述的，是亞當・紐曼現象背後所代表的意義。」——珍妮佛・莎萊（Jennifer Szalai），《紐約時報》　　 　　►「本書報導了亞當・紐曼及難以成功的共享辦公室公司WeWork的故事，節奏緊湊、令人印象深刻，威德曼透露了許多怪異、荒誕的細節，讓讀者得以窺探紐曼生活圈的真實情況。」——《報告書》（Pitchbook）   　　►「生動而詳盡地報導各種戲劇性事件，讀來就像一口氣看完一部步調快速的小說，書中描述富有個人魅力的紐曼如何攀向高峰，而後跌落谷底，令讀者不禁懷疑他究竟是吹牛大王、堅定的信仰者？還是兩者皆是？另一方面讀者也想知道，當初盲目跟隨WeWor

k攀頂的那些人，究竟學到了什麼教訓？」——媒體評論家肯・奧萊塔（Ken Auletta）   　　►「本書的精彩之處，在於威德曼讓複雜的企業傳奇故事變得容易理解、充滿趣味，讀起來感覺似乎與紐曼及他的同事共處一室，共同經歷這輛企業列車失事的曲折過程。」——《出版人週刊》

模擬為基之深度強化學習於零工式生產排程

為了解決JOBS 平台的問題，作者李宗霖 這樣論述：

本研究主要探討深度強化學習於零工式生產排程問題，考量系統中工單動態來到事件引發的動態情境下，採用Deep Q Network深度強化學習方法，以最小化一段時間內的平均工單流程時間(Mean Flow Time) 為目標，探討動態排程與集中式派工問題。本研究以模擬為基礎之建構強化學習『環境』。利用離散事件模擬結合強化學習，以下次事件模擬法進行時間推進，取代生產系統中未知的狀態轉移機率。本研究參考Open AI Gym框架，引入狀態轉移之介面函數於模擬模式中，作為能與學習代理人(Agent)互動的環境，使代理人能觀察環境之即時狀態做動作決策，環境負責執行動作與狀態轉移，並對此給予獎勵，透過兩者反

覆互動之系統轉移過程收集訓練樣本，進行強化學習代理人的訓練。本研究提出以模擬為基之深度強化學習方法，並於應用零工式生產系統中。首先定義其狀態、動作、獎勵函數等強化學習要素。接著建構基於自注意力機制的Deep Q Network，透過保留工單動態來到之時序性資訊的狀態編碼，使代理人從過去經驗學習狀態與派工法則的關聯及探索更多可能之最佳決策。實驗結果驗證了透過適當的獎勵值以及類神經網路模型的設計，深度強化學習方法可學習到如何根據系統狀態即時調整派工，也可以隨環境中動態情境的不同，做決策調整，在工單動態來到之情境下，學習到超越最佳單一派工法則的績效表現，發揮了強化學習於動態決策問題之優勢。