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版面研究所④零基礎版面結構學：22大設計技巧，814個立即套用版面模組(馬上下載，PC/MAC皆通用)

為了解決去背的問題，作者ingectar-e 這樣論述：

　　繼《字型設計學》、《版面研究所》、《零基礎配色學》後， 　　日本暢銷設計書團隊ingectar-e，推出「版面研究所2.0」新作， 　　第一本可以全部下載使用的版面模組Layout！   　　22大設計技巧×814個可重複使用版面模組， 　　每個主題都提供橫式與直式設計，可靈活運用， 　　置換文字與圖片就完成了，讓你不再爆肝加班！ 　　提早交稿、準時下班、找回健康～   　　【收錄最受歡迎的版面設計案例】 　　詳細的版面解說，教導讀者將照片與文字放置適當的位置，收錄案例包含旅遊、服飾、美妝、餐飲、家具、企業徵才、特賣、雜誌、商業POP等，適合商業設計排版參考與應用。  

　　【擁有最好用的22大設計技巧】 　　嚴選22大最受歡迎的排版技巧，有重複、對齊、對比、留白、色塊、照片、手寫字、去背、交錯……等，每個主題皆有37個版面模組範例。 　　如果你沒時間看這麼多技巧，只要學會5種基本版面變化：圓形、線條、留白、框邊、手寫字。   　　【免費下載814個版面模組，可重複使用】 　　全書範例皆有版面模組可下載套用，更貼心加入直式、橫式、折頁式及手冊式參考，可用於DM、折頁小冊子或手冊等的排版上，也可當作設計草稿使用，隨時增加自己的設計靈感庫。   本書特色 　　●每個主題皆有NG、OK輔助說明。 　　●多種模組樣式提供，讓你盡情發揮。 　　●設計師界大推的版面

靈感庫。

去背進入發燒排行的影片

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決去背的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。

閱讀的方法：找到文明世界中，本該如此的我

為了解決去背的問題，作者羅振宇 這樣論述：

　　一本好書應該什麼樣？ 　　我曾經設想過一個場景：一個父親送孩子去上大學。孩子的行李箱已經滿了，但他最後還想放一本書進去。既不想增加孩子的負擔，又生怕孩子會錯過一段精神之旅，那他會選擇哪一本？ 　　我曾經拿這個問題問過很多朋友。即使是平時經常推薦書的人，面對這個問題也會顯得慎之又慎。你看，一本值得推薦的好書至少應該有三個特點：自己覺得好、對他人有用、不是負擔。 　　十幾年後，我的兩個女兒就要上大學了。 　　我會一直反覆思量這本《閱讀的方法》，並把它親手放到女兒們的行李箱裡。——羅振宇 　　閱讀是件簡單又浪漫的事， 　　它不是一座高聳入雲的莊嚴聖山，而是一處熱鬧繁華的商場

； 　　不是一個耗時費力的惱人工作，而是一場隨心所欲的交友過程。 　　在這本書中，羅振宇宛如一趟閱讀之旅的導遊，為大家梳理出了24個閱讀的方法，你可以順著章節閱讀，也可以任意翻閱其中一篇。這條路，由自己選擇，你可以明白如何透過閱讀，修煉強勁的頭腦、如何透過閱讀，參與往聖先賢們的奇妙創新…… 　　回歸閱讀的本質，不是為了讀而讀，而是因為「想」讀而讀，發自內心的求知欲，促使每一個人願意拿起書來，愛上閱讀。 本書特色 　　★熱門知識內容平台｢得到App｣創始人、觀看數超過20億的《羅輯思維》節目主講人，華人圈知識服務型作者羅振宇，最想放進女兒行李箱的書！ 　　★羅振宇用24種不同的角度，帶

你在閱讀中看見近處，也看見遠方，而你終將由此找到最好的自己。 　　★作家、主持人／蔡康永推薦《溝通的方法》作者／脫不花專文導讀。  

基於區域特徵萃取之深度融合網路於紅外線熱顯像進行傷口感染或組織缺血識別

為了解決去背的問題，作者邱楷能 這樣論述：

目的：在過往的研究中發現傷口與周遭組織之間的溫度是具有關聯的，但在臨床上多半採用醫師的體感比較傷口與周邊軀幹的溫度差異，傳統上為單純計算兩者的溫度差，並使用固定閾值進行傷口感染與組織缺血的分類，本論文目的在於導入AI輔助臨床醫師進行診斷與評估，讓模型透過學習紅外線熱顯像圖，自動找出傷口分類與溫度分布關聯，最終輸出傷口之分類以提供醫師進一步之處置。材料與方法:本研究使用的資料集之機構審查委員會(IRB)編號為KMUHIRB-E(I)20220033，研究使用資料由高雄醫學大學附設中和紀念醫院提供，資料為臨床醫師透過安裝在手機上的熱顯像儀對臨床病患之患部與周遭組織進行拍攝，拍攝距離患者患部約45

-60 cm，病患人次為82位，包含腳掌、小腿、手掌、前臂、膝蓋、大腿、陰部與頭部共104張影像。取得傷口組織的溫度分佈資訊並結合深度學習方法與數值分析技術，使用本論文提出之區域特徵萃取深度融合網路進行傷口特徵的框選、萃取與分類。結果：本論文使用二階段檢測方法進行傷口的分類，第一階段興趣區域檢測mAp50為0.837±0.119，經由特徵萃取與深度融合網路進行訓練後接上強分類器進行特徵篩選與分類，其模型分類準確率為0.83±0.110，AUC為0.81，本論文的效果能夠有效提供臨床醫師進行初步判斷並選擇合適處置方式。