功能架構圖的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

台電2023「一起來!動物同樂繪」桌曆

為了解決功能架構圖的問題，作者台灣電力公司 這樣論述：

　　攜手10位臺灣×日本新生代插畫家 首創紀錄 　　2023年台電桌曆從生態共融出發，以「一起來！動物同樂繪」為題，讓棲息在台電電力場域的12種動物躍升主角，更首次聯手10位臺灣與日本新生代插畫家，包含臺灣你好工作室、森酪梨、草棉谷、兒童島、Axxy Cool、Beta、Danny、San，以及日本永見円、Partner Publicity，用獨特的視角與構圖，打造12種截然不同的插畫設計，描繪台電守護動物與自然共生的多年成果，搭配有感的短文案，創造繪本般的翻閱體驗。 　　此次視覺企劃由寅辰公司統籌，邀集跨國、跨域的團隊共同打造台電年度桌曆，網羅擅⻑描繪動物的插畫家，在

保留本身獨特的畫風下，橫跨幻想、寫實與藝術的構圖內涵，創造出12幅各具特色的插畫，還能細賞畫作豐富細緻的筆觸，感受融入時空與季節調色的風景變幻，讓每個月都是值得收藏的一幅創作。雙色交錯的桌曆格線延伸自插畫色彩，除保留功能性亦兼具和諧美感，將桌曆擺在家中，手寫的記事空間將填滿與家人聯繫情感的溫馨筆跡。 　　一份桌曆、十位插畫家、一次性收藏國內外插畫家的作品，同時每月都隱藏兔年小巧思，也歡迎大家找找插畫家精心設計的小彩蛋，讓動物在兔年陪你跳躍框架、自在過日子。

功能架構圖進入發燒排行的影片

使用Vue框架與Spring Boot建置題庫管理及精熟檢定系統：以Oracle OCA SQL為例

為了解決功能架構圖的問題，作者劉軒齊 這樣論述：

精熟檢定(Mastery Test)已經被廣泛用於專業證照及執照考試，判斷受測者是否具備足夠的專業能力。在教學上，尤其針對證照導向的課程，教師透過精熟測檢定以瞭解學生是否已精熟特定主題，藉此可動態調整的教學進度。教師執行精熟檢定時，若以人工的方式執行一連串的題庫管理、編製試卷、製作解答卷等活動，將造成極大的教學負擔，進而影響教學成效。本研究以 Oracle OCA SQL 證照考試教學為案例，使用 Vue 與 Spring Boot 框架，開發一題庫管理及精熟檢定系統，以減輕教師執行精熟檢定之教學工作負擔。題庫管理功能上，命題者以 Markdown 格式編制試題內容及其圖片，之後可以批量匯入

題庫並進行維護。命題者也能對試題貼標籤進行試題分類。此外，命題者可透過Excel匯入試題的三個試題參數：鑑別度、難度和機運度(pseudo-chance)，做為精熟檢定功能挑選試題的依據。在精熟檢定功能上，使用 Hambleton and De Gruijter (1983) 提出的測驗方法為基礎，在給予試題參數、檢定範圍及最小可接受之誤判率下，從題庫中選擇最少的試題數產生試題卷及解答卷，以進行精熟檢定。本研究開發之系統，提供教師一個題庫管理及精熟檢定測驗之工具，除了減輕教師教學負擔外，並能以更系統化的方式判斷學生學習精熟度。

超實用!Word.Excel.PowerPoint辦公室Office 365省時高手必備50招【暢銷回饋版】

為了解決功能架構圖的問題，作者張雯燕,ZCT 這樣論述：

▲博碩嚴選！省時、方便、立即應用的職人必備寶典！ ▲好評再上市，回饋發行中！   　　精選Office 365商業應用50招實用操控技   　　相信大多數人在開始學習計算機的時期就已經接觸過微軟的Office辦公軟體。而隨著智能時代的來臨，Microsoft也將辦公套件搬上雲端，也就是現在的Office 365。Office 365為雲端式訂閱服務，係針對大家現今的工作方式提供整合的最佳工具，堪稱是最安全、最智慧、協作性最高的Office版本。藉由結合最佳App(例如Excel和Outlook)與強大的雲端功能服務(例如OneDrive和Microsoft Teams)，得以讓每個人隨時隨

地透過任何裝置建立和共用內容。   　　本書以【商業應用】為目的，將使用率最高的三大商用軟體—Word、Excel、PowerPoint，使用Office 365製作出50個最具實用性的行政表單，不論製作報告、分析數據、上台簡報，完全能展現實際的功能與技巧，以達到「省時效率」的最佳使用原則，增加工作效率，提升工作效能，展現職場價值。   本書特色   　　★全新Office 365操作介面，一次學會Word、Excel、PowerPoint三大天王。 　　★超清晰圖文步驟解說，搭配重點提示，同時學會方法和整合應用。 　　★以「省時實用」為最高指導原則，有效提昇工作效率，提早下班。 　　★50個

最實用職場行政範例，學習、直接使用兩相宜。 　　★可針對有興趣的單元主題單獨學習，不用擔心範例不連貫的情形。

應用深度學習結合注意力機制於機器手臂自主置盤之研究與實現

為了解決功能架構圖的問題，作者陳亮妤 這樣論述：

本研究旨在探討深度學習（Deep Learning, DL）整合注意力機制（Attention Mechanism）模型的研究與實現，研究中透過深度學習及注意力機制的結合，推導一套自主學習的模型，並以此學習機制，進一步開發建置一套機器手臂自主置盤的應用系統。藉由卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）為當前環境進行影像特徴的擷取，以便提取訓練資料中的環境特徵，接著再利用長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）對所提取的環境特徵進行處理，並從中加入注意力機制的技術，來加以聚焦影像的關鍵區域，進而提高所生成的操作指令與詞

語的準確性。最後，以機器手臂進行餐點置盤的實驗，使機器手臂能正確的在輸送帶上執行夾取物件的動作，並妥善的進行物件置盤，用以驗證所提出的學習機制是兼具有效性及實用性的。此自主學習模型的貢獻在於不僅可以應用到速食餐飲的置盤，亦可延伸用於倉儲出貨裝箱與包裝的作業。經由機器手臂的協助下，不但能在完成任務的同時大幅縮短時間和成本，還能在完全自主且無人員接觸式的機器人系統中執行，有效的降低場所接觸感染的風險，並能提升供應鏈的作業靈活性，亦可提高企業與店家原作業流程的效率、強化營運彈性以及增加市場競爭力。