轉角空間利用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決轉角空間利用的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

轉角空間利用進入發燒排行的影片

帶自旋波色氣體的熱力學性質研究

為了解決轉角空間利用的問題，作者蔡孟儒 這樣論述：

此研究的終極目標在於探究孤立的量子系統如何達到熱平衡。為此，我們打造一個帶自旋的原子玻色-愛因思坦凝結實驗，除了可觀察量子氣體達熱平衡動態過程之外，亦可測試一些關於熱平衡的必要條件及假說, 包含本徵態熱平衡假說、以及系統的可積性等。此外，我們提供一個可以利用此系統研究物理的實例。我們針對自旋-質心旋轉角動量耦合的物理現象，進行實驗上的驗證。透過雷射光各種可調控的參數，可以讓原子團產生在空間上的角動量分布，用以形成自旋-角動量的糾纏態。關鍵字：帶自旋玻色子、封閉系統熱平衡、自旋-角動量耦合

什麼都能外送!比臥底報導更真實的故事，資深社會記者轉行做外送、代駕、揀貨員，揭露惡性競爭內幕、拆穿高收入假象

為了解決轉角空間利用的問題，作者김하영 這樣論述：

平臺經濟迎接盛世，平臺勞工只能厭世？ 資深社會記者變身平臺勞工，上線跑透透觀察，下線思索時代解答 為了追求「更人道的平臺經濟」，寫下這本「我們這個時代的新勞動故事」   　　★強勢入選2022年韓國「青少年人文學閱讀全國大會」官方指定選書 　　★上市兩個月火速再版！賣破五刷，持續長銷，在韓國各地發揮影響力   　　在智慧型手機的這一端，消費者打開APP，一鍵送出需求，享受科技帶來的便利；另一端，勞動者接到訂單，為了夢想與生計開始奮力一搏......將這些人牽連起來的，正是「平臺企業」。   　　【平臺企業翻轉了現代生活】 　　我們所熟知的臉書(Facebook)、亞馬遜(Amazon)、網

飛(Netflix)、優步(Uber)、Airbnb等公司都是平臺企業。有別於傳統商業模式單純的線性運作（生產者直接提供產品或服務給消費者），平臺企業則是提供一個中央系統，讓包括生產者與消費者在內的各種人在系統內互動，藉此獲利。   　　平臺經濟翻轉了現代生活，為我們帶來便利，讓許多人有賺錢的新機會。但平臺經濟也有黑暗面──當個人或公司過度仰賴平臺，而平臺企業的實力足以壟斷市場時，便能單方面改寫遊戲規則，產生消費者權益受損、勞動剝削等問題。尤其，平臺的運作與升級是由人工智慧(AI)等高科技來支持的，因此也衍生出照顧平臺勞動的法律與社福制度，有可能跟不上科技變遷的隱憂。 　　 　　【作者為何辭去

記者一職，轉行投入平臺勞動？】 　　一切要從「TADA」風波說起。   　　就像Uber進駐世界各地，當地傳統計程車業者會有反彈一樣，2018年10月韓國出現一款叫車APP「TADA」，也引起抗議聲浪，還有司機為此而自焚。後來TADA「以租車服務之名，行計程車載客之實」的商業模式被認定違法而在2020年4月終止運作，但其母公司仍繼續開發新產品與服務，投入代理駕駛等新市場。   　　在這過程中，本書作者、資深社會記者金夏永感到相當「鬱悶」。他認為，「社會對這個問題的解決方式無法讓人滿足，並未提出對時代變化大趨勢的討論和方向，只是迫於壓力而進行眼前的利益調整」。   　　無獨有偶，在TADA退場的

同一年，作者還看到了一則「美食外送員上億年薪（約新臺幣兩百多萬元）」的報導，讓他相當好奇：「真的可以賺這麼多嗎？」   　　這兩個「平臺經濟」下的勞動事件，讓他想要進一步探查實情。但擁有近二十年記者資歷的他，沒有選擇去訪問司機、外送員，也沒有「臥底報導」，而是毅然決然地辭去記者一職，直接投入平臺勞動現場成為「當事人」，因為這樣才能「看到不一樣的東西」。   　　【在三大平臺勞動現場進行「田野調查」】 　　作者開始投身平臺勞動的時間是2020年初，剛好是新冠肺炎疫情即將延燒之際。在接下來的兩百多天，作者用幽默又溫暖的筆觸，記錄了他初任外送員、物流中心揀貨員與代理駕駛時的點點滴滴，包括各種業界行規

、工作「撇步」、路上觀察學、疫情對市場的影響、平臺企業搶生意的奇招與話術、同業三言兩語間透漏的人生故事，還有人工智慧與傳統人力之間的「角力」，以及由此而來、浮上檯面的平臺勞動權益議題。具體來說，作者有這些發現：   　　1.在韓國最大的美食外送平臺「外送民族」擔任外送員 　　因為疫情的關係，外送需求大增。為了搶單，作者體會到這一行的重要技能之一是「不能思考」，因為一旦對著手機上的接單螢幕想太多，生意就被其他同業搶走。搶你生計的，竟然還有機器人。為了搶快，等電梯有什麼技巧？馬路上最致命的威脅是什麼？外送平臺業者之間想提升市占率想瘋了，出動哪些奇招募集外送員？讓人非常猶豫要不要跳槽......  

　　2.在電商龍頭酷澎(Coupang)的物流中心擔任日薪制揀貨員 　　揀貨員的工作就是在接到訂單後，找到正確的商品裝進推車裡，送到包裝臺。作者對一切都感到很新鮮，第一次知道有一種女寶寶紙尿布不是女寶寶用的。揀貨的技巧可多了，要怎麼利用俄羅斯方塊技在推車裡堆疊物品，減少奔波次數？前輩為什麼捨棄便利商店打工，來到物流中心？   　　作者也想起亞馬遜的貝佐斯花最多錢在成立機器人公司上，欲打造完全自動化的物流中心。他看過一個電視廣告，一家人去參觀礦泉水工廠，媽媽對孩子說：「哇！這麼大的工廠裡居然一個人都沒有呢！」讓人不寒而慄。科技最終會把人類趕出物流中心嗎？電商越來越壯大，以後還會有社區小店嗎？

  　　3.利用市占率最高的通訊軟體Kakao成為代理駕駛 　　做過外送員、揀貨員，疫情趨緩後，作者接著挑戰了代理駕駛。開手機導航，但手機要放哪？據說高手都會把手機放在杯架裡，但有更好的做法。什麼是爛單？費用低，而且跑一趟跑到一個很難脫身的地方就是爛單，怎麼避免？代駕也是一個情感勞動吃重的工作，客人想跟你聊家庭、政治、抱怨社會，你該怎麼辦？   　　Kakao 招募司機的廣告寫著：「透過人工智慧系統，任何人都能做到。」人類好像變成幫助AI累積數據的工具，變成AI的四肢了......   　　【今日韓國，明日臺灣？】 　　除了科技、個體、社會之間的關係，作者最關注的還是平臺勞動權益議題。作者認為

，平臺勞動這類「不特定僱用」危機的突破口在於「基本收入」和「終身教育」，因此必須重新檢視國家的作用。   　　國家也必須吸收一部分工會的功能，因為平臺勞動者不會在同一空間一起工作，沒有溝通的機會，也很難串連起來，而且以「論件計酬」來看，彼此與其說是「同事」，不如說是「競爭者」，再說應該很少有人會把外送或代駕視為自己的終身職業，因此平臺勞動者組成工會進行團體行動的可能性非常低，政府應該為他們的利益代言，發揮更積極的功能。   　　今日韓國面臨的難題，是否會是明日臺灣的處境？本書提供了一個思索的起點。   本書特色 　 　　1.作者捨棄傳統採訪形式，直接投身平臺勞動第一線，以資深社會記者的銳利視角

進行田野調查，挖掘潛藏在平臺企業遊戲規則背後的新勞動權益議題。臺灣同樣處於全球性的平臺經濟之中，韓國的經驗有值得借鑑之處。   　　2.收錄多張作者親繪的插畫，讓人會心一笑、如臨現場。   各界同聲推薦   　　Fion（作家、在韓YouTuber） 　　JoJo（Podcast《啾團》主持人） 　　公民不下課（人氣知識平臺） 　　孔德廉（報導者記者） 　　何撒娜（東吳大學社會學系助理教授） 　　邱羽凡（陽明交通大學科技法律學院副教授） 　　阿潑（轉角國際專欄作者） 　　洪敬舒（台灣勞工陣線研究部主任） 　　楊虔豪（駐韓獨立記者） 　　楊貴智（法律白話文運動站長兼內容長） 　　蔡淇華（作家）

　　鄭凱文（日日春放送局［韓國獨立音樂評介粉絲專頁］版主） 　　鄭麗君（青平台基金會董事長） 　　顧玉玲（臺北藝術大學助理教授） 　　依姓氏筆畫排列   　　「作者以第一線揀貨、外送、代駕的勞動為軸，探究平臺經濟的發展，敏銳又即時地回應當下的社會議題，全書橫向參照國際，縱及在地歷史，聚焦人力資本兩極化，提出國家取代企業、回歸社福公共化的政策思索，值得臺灣借鑑。」──顧玉玲（臺北藝術大學助理教授）   　　「作者帶領讀者實際走進『平臺勞動時代』現場，再由這些經驗描繪出『斜槓人生』、『內捲躺平』這些共存於整個亞洲的現象。本書除了記錄疫情時代下不斷加劇的不平等外，也從改變政府體制與推行基本收入等方向

提出另類解方。」──孔德廉（報導者記者）   　　「我們享受到的各項快速與便利，來自許多人付出可見與不可見代價。看似時代前沿的平臺勞動與AI經濟，其實鑲嵌發展於過往的歷史與社會脈絡之中。本書不僅探究韓國外送行業的結構性議題，更是關於勞動價值的深度再思考。」──何撒娜（東吳大學社會學系助理教授）   　　「自由，是所有勞動者共同的期待與夢想，然而本書作者親自投入韓國外送勞動市場，揭露『人類逐漸成為AI的四肢』的真相，打破平臺經濟下，勞動者手持手機隨時上、下線的自由假象，描繪平臺操控『外送民族』的人心與人力的各種策略，實值得臺灣的外送經濟作為參照。」──邱羽凡（陽明交通大學科技法律學院副教授）  

　　「當終身僱用制像北極冰川般地消失，外送、宅配、代駕、Uber滿街跑的平臺卻帶來更多操勞又不穩定的工作。此刻是該順應？抵制？還是改變它？無論答案為何，這本深層解剖韓國平臺就業生態的好書，都是我們面對及思索衝擊的最佳出發點。」──洪敬舒（台灣勞工陣線研究部主任） 　　 　　「作者親自進入這些以正面詞彙包裝的領域中，近身仔細觀察『人』在其中是什麼狀況。除了揪出高收入的假象，還適時地搭配時代背景，點出現代人會對這種不穩定的勞動方式感到有魅力的原因，為讀者導覽外送世界的真實面貌。」──吳燦浩（韓國社會學者、作家）   　　「本書是萌生在我們這個時代的勞動現實報告，彰顯了特殊勞動者受到的特殊差別待遇

。希望勞動者能夠生活在受到尊重、健康和幸福的社會。在此向訂購外送的人、以外送工作維生的人，以及把外送當作兼職的人推薦本書。」──鄭惠允（韓國CBS電臺製作人、作家）

基於深度學習物件辨識之機械手臂軌跡規劃

為了解決轉角空間利用的問題，作者蔡佳利 這樣論述：

「工業4.0(Industry 4.0)」概念，其主軸為智慧系統(Intelligent System)與網路實體化系統(Cyber Physical System)，引領全球工業已進入智慧製造時代，象徵工業4.0 的發展已成現今國際發展潮流和趨勢。因應第四次工業革命發展趨勢，工業機器人與自動化設備密不可分關係，也是國家工業發展的重點，要達到此無人工廠之工業自動化的目標，電腦控制系統除了必須以攝影機作為眼睛，擷取製造工件圖片，同時還須具備人工智慧，對製造工件種類、位置、方位角度進行自動辨識，最後，再由機械手臂作為手部，自動控制手臂手爪，將工件以正確的角度方位，平穩的夾取至指定的位置。

本文的目的是利用一個具有視覺系統的六軸機械臂進行物體識別，利用深度學習以正確顯示和準確地分辨目標物，將目標物分類捕捉物件的座標位置和形狀，並將數據資訊傳到機械手臂控制器，以便機械手臂準確無誤地由規劃的軌跡夾送至特定的位置與方位，穩定產品品質暨提升生產技術。 本研究以生產工具組之自動化工廠為模擬系統，將隨機散落不同位置與方位的五件工具，透過自動辨識，取得工具種類、位置與方位的資訊，再將各件工具以機械手臂自動夾取至工具盒。要達成本研究目的，首先以OpenCV 為基礎撰寫Python 程式，將攝影機取得之影像進行去雜訊濾波，轉成灰階、去背，再轉換為二值化圖片，接著進行圖片腐蝕與膨脹，獲

得影像輪廓，並依圖片影像輪廓分別取得各獨立工件外型形狀、位置與方位角度。獲得各工件外型輪廓後，為辨識工件種類，本研究以深度學習之卷積類神經網路(CNN)進行辨識，透過卷積類神經網路辨識前，先以資料擴增(Data Augmentation)技術產生不同大小、位置、角度與翻轉之大量圖片資料進行模型訓練，訓練完成後之模型，除外型極為相似的兩類圖片，有少許辨識錯誤外，多數圖片都能正確辨識工件種類，準確率(Accuracy)達96%。最後，進行六軸關節型機械手臂順向運動學與反向運動學座標軸矩陣轉換，將空間位置與方位轉換為六軸伺服馬達之旋轉角度，再以cubic spline 進行軌跡規劃，以位置、轉速與旋

轉加速度為連續變化，產生機械手臂平穩運動軌跡，將工件正確放入工具盒中。 本文將目前產業界常用之物件辨識方法，機械手臂運動控制與軌跡規劃，透過程式開發，建置系統化模擬分析，對產業界工程師與學校研究生，在產業自動化中，人工智慧物件辨識與機械手臂控制學理及技術能力之提升，應有助益。以本文為基礎，使用景深攝影機判斷工件之高度距離，及使用其他特徵或更新型之類神經網路，辨識外型極相似之物件，以提升辨識準確率，可作為未來進一步之研究目標。