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专业领域面临数字化和人工智能
• 虚拟货币、加密货币 • 区块链（无需可信第三方的信息处理和传输） • 私人数据保护、保密性 • 图像复制权、侵犯隐私、在线骚扰和网络欺凌 • 主机和发布者的责任 • 机器人、自动驾驶汽车和联网物体制造商的责任 • 电子声誉、诽谤、个人或商业贬损 • 知识产权 • 网站内容保护 • 假冒 • 寄生 • 非法内容 • 不正当竞争 • 安全 • 非法下载 • 搜索引擎诉讼、通过 Google 的 AdWords SEO 策略进行不正当竞争 • 域名抢注（以牺牲品牌或
课程大纲模块：数字营销策略
必修核心课程教科书：Chaffey D & Ellis-Chadwick F (2022) 数字营销：策略、实施和实践。第 8 版。培生教育。以下是在模块期间应该阅读和参考的博客列表： 数字营销 www.smartinsights.com www.emarketer.com www.digiday.com https://www.digitaldoughnut.com/articles http://www.mckinsey.com/insights http://www.marketingsherpa.com/ http://econsultancy.com/ www.adage.com www.adweek.com www.brandrepublic.com http://www.clixmarketing.com/blog www.techcrunch.com www.hubspot.com http://uk.businessinsider.com/tech www.mashable.com 按点击付费 www.wordstream.com https://klientboost.com/blog/ www.ppchero.com http://support.google.com/adwords https://support.google.com/google-ads/?hl=en#topic=10286612 https://www.searchenginewatch.com/category/ppc/ 搜索引擎优化www.moz.com searchengineland.com / searchenginewatch.com / https://ahrefs.com/blog/ www.seroundtable.com / www.searchenginejournal.com / www.seobook.com www.searchengineguide.com / 分析和用户体验 https://www.kaushik.net/avinash/ https://unbounce.com/blog/
简历 - Luis Miguel Garcia Mancebo
• 开发 Web 应用程序（WordPress、PHP 7、MySQL）和移动应用程序（原生 WebViews） • 管理营销活动和 A/B 测试 • 设置基础设施（Proxmox 上的 Ubuntu VM） • 实现房地产列表的 Web 抓取（PhantomJS） • 进行客户和合作伙伴访谈 • 2010 - 2019：在专用的 Proxmox 服务器上创建和维护虚拟机和容器，以服务于客户和内部项目 • 2011：根据客户对开源软件 Xibo（数字标牌）的功能要求进行调整，以便在 Caprabo 超市部署 • 2012：社交初创公司 Voty 的创始人：一款向您的联系人网络发起问题并收集有关它们的答案和评论的应用程序（应用程序使用 Appcelerator Titanium，后端使用 PHP + MySQL） • 2013：创建 5 家作为亚马逊附属机构的电子商务商店，包括使用 Google Analytics 优化导航、在 Google 中创建广告活动AdWords 和 A/B 测试 • 2014 年：将 PL/SQL 的 .NET/Oracle 集成到 Blinker/TNT Express 的 COM 网关 • 2017 年：与 Clarive Software 合作进行物联网研究工作，将软件部署到三星智能手表、Raspberry Pi 并控制 Roomba 吸尘器 • 2018 年：使用 Fitnatura 的 Web 蓝牙 API 将蓝牙心率监测器与 Web 应用程序集成
一般实践和数字方法招募中风幸存者参加临床流动性研究：比较分析
背景：参与者招聘仍然是进行临床研究的障碍。中风的残疾性质，通常包括功能性和认知障碍，以及适合许多试验的患者的急性疾病阶段，使招募患者特别复杂且具有挑战性。此外，包括大多数中风幸存者在内的65岁及以上的人已被确定为难以到达的群体，通常在健康研究中，尤其是临床试验中的人数不足。数字媒体可以提供有效的工具来支持临床试验中中风幸存者的入学工作。目的：这项研究的目的是比较招募中风幸存者进行临床流动性研究的通用实践（传统）和数字（在线）方法的有效性。方法：临床流动性研究的招聘始于2018年7月。合格的研究参与者包括18岁及以上的个人，他们有一个中风，目前在社区中是门诊。一般招聘实践包括打电话给中风注册表中列出的个人，与当地的物理治疗师联系，并在整个大学校园内放置学习传单。在2019年5月21日至2019年6月26日之间，该研究还使用社交网络Facebook和搜索引擎营销工具Google Adwords进行了数字促进。招聘广告（AD）包括指向研究页面的链接，转介了点击的用户。使用Lilliefors测试，Welch两样本T检验和Mann-Whitney测试对数据进行了分析。通用实践和数字方法的主要结果包括招聘速度（入学率）和样本特征。显着性设置为p = .05。所有统计分析均在MATLAB 2019b中进行。结果：我们的结果表明，数字招聘方法可以解决有关中风幸存者的招聘挑战。数字招聘方法使我们能够以更快的速度（1.8参与者/周）参加研究参与者，与使用通用方法（0.57参与者/周）相比。我们的发现还表明，数字和一般招聘实践可以达到同等的样本代表性水平。注册中风幸存者的特征因年龄（p = .95）或临床评分而没有显着差异（p = .22; p = .82）。比较了Facebook和Google的成本效益，我们发现Facebook的使用每次点击的成本较低，每个广告每招待会成本。结论：与更传统的招聘实践相比，数字招聘可用于加快参与者招募中风幸存者的招聘，同时还可以实现同等的样本代表性。通用实践和数字招聘方法对于成功招募中风幸存者将很重要。未来的研究可以专注于测试有效性
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