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護眼，從用對光開始：防3C藍害專家教你保護眼睛的終極秘笈

為了解決解析度大小的問題，作者周卓煇 這樣論述：

藍光到底是什麼？竟會掀起「藍害疫情」？ 燈光、螢幕到底要多亮才夠？ 你的防藍光產品真的有效嗎？OLED產品是轉機？ 仰賴3C產品的現代，小孩與大人該怎麼護眼？ 好光解密X護眼對策X健康新知 專業光電學家不藏私分享畢生絕學 在每3人就有1人近視的世代，誰眼睛好，誰就是贏家！ 本書詳解三大絕招──減亮、去藍、縮時 告訴你如何搭配日常實踐，護眼也護身！ 「藍害疫情」已來到，須即刻展開「護眼行動」！ ◆藍光傷眼，無所不在的殺手 拜科技之賜，我們有了方便的通訊設備，沒想到這些設備的光線長期使用後，卻會造成眼睛不可逆的傷害，連年輕人也沒有例外。所謂的「藍光」到底是什麼？又該怎麼辨認？ ◆

好光護眼，趁還來得及 不同的人，有非常不同的照度需求，這代表有許多因素，會影響我們看書、看3C的「適讀亮度」，並不是一般認為的「越亮越好」，還要以「多休息」、「少藍」、「減亮」三個護眼行動，才能減緩此等嚴峻的「國安問題」。 ◆專家解說，聰明選擇真正有效的護眼用品 為避免將要用一輩子的視力，提前用罄，全球人類迫切想保護自己眼睛，抗藍光相關的產品、技術，有極大商機。市面上標榜「護眼」的商品、食品更是百百種，到底這些產品有無功效，能夠阻擋多少損害，讓光電專家解釋給你聽。 喪失「視界」，如此可怕的事情，已像核彈級的海嘯一般，席捲而來，全球受害人口與比率，都正在快速上升中。 這一次，我們要面對的敵人

，不是病毒，而是自己的壞習慣，唯有認清事實，及早遠離既有或正在養成的壞習慣，才能贏得這次的大戰！ 司馬庫斯頭目 Masay Sulung（馬賽穌隆） 國立臺北科技大學校長 王錫福 九八新聞台「財經一路發」主持人 阮慕驊 作家 吳淡如 竹科科技生活雜誌社長 林芝華 新竹市曙光女中校長 姚麗英 新竹市曙光女中動手做科學社老師 周明麗 天來創新集團董事長 陳來助 專業媒體人 陳鳳馨 IC之音竹科廣播電台副總經理 郭蘭玉 台大新竹分院眼科部主任醫師 葉伯廷 中廣公司董事長 趙少康 全方位媒體人、飛碟聯播網「生活同樂會」節目主持人 蕭彤雯 熱情推薦  

解析度大小進入發燒排行的影片

基於人臉特徵點追蹤之多人心率及呼吸率檢測方法

為了解決解析度大小的問題，作者張閔翔 這樣論述：

臨床上病人的生理訊號量測多以接觸式裝置來進行量測，但少部分族群並不適合長期配戴，例如：燒燙傷病患、新生兒…等。近年來，有許多學者提出了基於電腦視覺的非接觸式心率及呼吸率偵測技術，然而這些技術大多只能偵測單一對象，單一生理訊號(呼吸率或心率)。緣此，本文提出一種基於頭部震盪之多人心率及呼吸率檢測方法，首先，會利用質心追蹤演算法對多目標進行追蹤及定位，根據人臉上的特徵點利用光流法找出時間序列上的移動軌跡，並使用經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)降低訊號中的高頻雜訊，再使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA

)找出重要的成分，最後進行頻域分析選出適合的通道後，利用峰值檢測計算出心率以及呼吸率。我們透過實驗來驗證本論文所提方法的準確率，首先我們使用MAHNOB-HCI資料集的影片來進行驗證，並與不同的方法進行比較，結果顯示本方法的均方根誤差為每分鐘5下以內，呼吸率的均方根誤差為每分鐘3下以內。同時我們也進行不同光源的實驗，其中會與接觸式的生理訊號量測儀器(Garmin vívoactive 4S)進行比較，所得到的結果較Thomas及Gastel準確，並且在亮度較低的情況可有效地測量。我們也進一步評估本方法在不同膚色人種的量測結果，結果顯示本方法仍能在不同膚色的使用者中有效的量測出心率及呼吸率。另外

，本文透過不同的距離測試實驗，找出在0.5-1公尺內擁有好的測量效果，最佳量測的極限人臉解析度大小為77.8×103.4像素值，也就是不論有多少位使用者，在不考慮機器性能的前提下，只要人臉解析度大於上述像素值，皆可有效地透過本系統進行生理訊號的測量。

鐵路特考佐級【運輸營業】雙效組合[DVD課程/題庫](贈考典選擇題實戰/英文隨身書/企業管理口訣帶著走)

為了解決解析度大小的問題，作者三民名師群 這樣論述：

　　‧企業管理大意的理論煩雜，橫跨各項專業領域，還在煩惱怎麼準備？ 　　‧還缺考科題庫？不用再花時間找題目！從擬真試題到歷屆考題，一套題庫幫你直接建檔！ 　　‧全科專業補教名師+專業科目精選題庫，理論學習到實戰演練的雙效組合，滿足考生大小需求！   　　【本產品適用】 　　這套「鐵路特考佐級【運輸營業】雙效組合」內含：49堂鐵路特考佐級【運輸營業】DVD課程+《鐵路運輸學(大意)題庫攻略》+《企業管理(大意)題庫攻略》，適用於報考鐵路佐級【運輸營業】類科的考生。   　　【DVD課程+題庫雙效組合超值理由TOP4】 　　TOP1：學習不受限，名師一對一教學 　　DVD課程猶如名師親自到府授

課，不受上課時間和地點影響，根據自己的學習狀況自由安排時間，輕鬆穩固實力無負擔！   　　TOP2：專科題庫，建立你的專屬資料庫 　　專業科目題庫包含主題分類+模擬試題+歷屆試題，由專業老師100%題題解析，常考試題全收錄，輕鬆建立考科資料庫，練功升級就是這麼簡單！   　　TOP3：超值贈品，加強你的軟實力 　　總價1030元的實用贈品，無痛提升考試競爭力：《考典選擇題實戰》、《嘆薇觀止Dr.Betty的國考英文隨身書》、《企業管理口訣帶著走》   　　TOP4：零基礎到上榜，完整一條龍服務 　　補教名師傳道解惑+專科題庫實踐運用，從零學習的考場新手，蛻變成上榜新星也不是夢！   　　【雙效

組合有什麼】　EAN：4711100553865 　　★★鐵路特考佐級【運輸營業】DVD課程+《鐵路運輸學(大意)題庫攻略》+《企業管理(大意)題庫攻略》★★ 　　★「鐵路特考佐級【運輸營業】DVD課程」 　　由三民輔考權威名師綜合歷年考試重點錄製而成，課程包含：《鐵路運輸學大意》、《企業管理大意》、《國文》、《公民》、《英文》。   　　★《鐵路運輸學(大意)題庫攻略》+《企業管理(大意)題庫攻略》 　　‧每本書皆分為「主題分類」+「模擬試題」+「歷屆試題」，題題詳解。幫助考生掌握「考題」、「答案」、「為什麼」。 　　‧「主題分類」緊抓常考重點，「模擬試題」比照考場實戰，「歷屆試題」洞悉歷年

考情，全面完善你的考科資料庫！   　　★獨家超值贈品★ 　　‧《考典選擇題實戰》歸納出4種「測驗題題型」、6種「高效記憶術」、3大「選擇題秘密」、必勝的「逐次剔除法」+「備考計劃」，教你最實用的上榜秘技！ 　 　　‧《嘆薇觀止Dr.Betty的國考英文隨身書》收錄各類考試近10年最常考的單字、片語及會話，袖珍隨身書輕鬆攜帶，外出也能放進口袋，運用零碎時間立即翻看！   　　‧《企業管理口訣帶著走》94個主題分類+1500條必考名詞＋324招鄉民式口訣，就是要你憶難忘！   　　【鐵路特考佐級運輸營業DVD課程各科特色】 　　一、鐵路運輸學大意／高強 　　◆老師背景 　　任職於鐵路管理局二十餘

年，擔任過鐵路局員工訓練所負責人，在補教界任教三十餘年。豐富的實務與教學經驗，老師熟悉各種鐵路規章，能精準掌握考題趨勢，協助眾多考生順利上榜。   　　◆理論淺白化，實務加深印象 　　作為零基礎的門外漢，看到軌道運輸的理論知識就頭疼？高強老師帶你從多個面向認識觀念，再佐以多年實務經歷，為考生分析高鐵、捷運、臺鐵的異同，從基礎知識到進階觀念通通不遺漏！   　　二、企業管理大意／顏回 　　◆老師背景 　　具有商學碩士學位，是知名大學國際經濟博士。二十年的教學經歷，告訴考生「不用背、不用記、自然懂」，將學識理論深入淺出，搭配圖表、生活實例補充，不自覺中就能消化吸收，了解考科觀念。   　　◆全觀式

架構+企業實例引用 　　歸納整理各學派的差異與演變，簡潔扼要解說學術名詞及年代背景，建立全盤的理論體系；更將常考卻瑣碎的企業功能彙整成圖表，搭配實例輔助說明，生產、行銷、財務的功能運作環環相扣，企業的運營架構明確，觀念自然輕鬆掌握！   　　三、國文（閱讀測驗、公文）／李仁 　　◆老師背景 　　知名大學的中國文學博士，縱橫補教界十餘年。經歷過埋首苦讀卻沒有效率的求學過程，於是結合個人學習心得，傳授考生正確學習方法，全面提升國文成績。   　　◆靈活記憶國學常識 　　彙整國學重點，找出各時期文學體裁關聯性，簡潔扼要指出各家思想要點，透過詼諧有趣的講解，教考生用邏輯辨別字詞是否正確、判讀成語典故涵

義的重要觀念。減少直覺性猜選，寫下答案時就知道自己能拿分，攻略國學就是這麼容易！   　　四、公民／羅文 　　◆老師背景 　　畢業於台大政治系，就讀國立台灣大學國家發展研究所，是各大輔考機構爭相邀聘的補教名師，也是補教界公民科的權威。十多年的教學經驗，了解考生常犯的錯誤，並能對症下藥，有效解決考生問題。   　　◆結合故事，說明時事 　　上課方式幽默風趣，擅長以生活情境或時事舉例，將艱深難懂的內容轉換成淺顯易懂的概念，分享生活情境或時事案例補充，將複雜的公民觀念細分說明，有助於考生掌握觀念核心！   　　五、英文／呂亮 　　◆老師背景簡介：補教界專業講師，幽默又穩健的臺風，擅於提高考生的學習動

力；細膩的文法教學、筆記整理，能在短期內幫助考生找到學習英文的訣竅，成為考取高分的關鍵。   　　◆精準歸納英文範圍 　　結合多年教學經驗，將眾多考生頭痛的九大時態變化，從簡單式、進行式、完成式三大時態延伸，引導考生輕鬆學習文法架構；透過細膩的歸類與整理，列舉淺顯易懂的英文例句，快速奠定考生的文法根基。   　　【上榜生心得】 　　◎上榜生：徐逸偉 　　高強老師經常利用過往的經驗及生活實例帶到考試可能會出現的題目，所以聽過的內容會讓人比較印象深刻。這門考科建議多做題目幫助記憶，另外近年來考題越出越活，也經常出現與生活相關的考題，因此在準備考試之餘，也應該多注意生活周遭與交通相關的事物。   　

　◎上榜生：范胤達 　　顏回老師的頭腦思緒清晰，可以把抽象的企業管理整理出一個架構，對完全沒接觸過企管的我來說受益良多。而且老師上課非常有能量，能讓想睡覺的考生振奮起來！老師也整理出企業管理的口訣，琅琅上口，減輕我們準備考試的負擔。   　　◎上榜生：盧朋寬 　　李仁老師教學清晰，課堂上分享許多重點，例如每個朝代的故事背景、判斷句子的方法等。考試作答時，都能有效刪除錯誤答案，再從其他角度來答題。   　　◎上榜生：吳佳靜 　　推薦羅文老師，老師的公民課很有趣，不僅內容講解得很清楚，還會帶入生活例子，有些容易搞混的地方有自編的口訣，讓我更容易記憶，謝謝老師！   　　◎上榜生：方同學 　　將老師

上課的重要單字與文法結構背好，有助於考試的單字題及克漏字的解題，閱讀測驗則是多看多寫，從題目中找關鍵字。   　　◎上榜生：李胥瑜 　　我是使用三民的DVD函授課程，有老師教可讓你快速從0分變成85分。DVD可讓時間無法配合上的學員也有實際上課的效果，再加上教材會針對容易考的部分作整理，可幫助節省大量時間打基礎。有了基礎後再配合做題目補完最後一塊缺口後，終於如願上榜。我強力推薦企管的老師和課程，老師名言：「你只要我會的就夠了」，出題範圍幾乎都是老師課程中上過的，讓我可以花更多時間準備其他較弱科目。   　　【DVD課程內含】 　　1.全套正規DVD課程影音光碟共計49堂課，每堂課約2.5小時：

鐵路特考佐級運輸營業。 　　2.課堂指定專業用書。 　　※課本、講義書等書面教材及DVD光碟堂數皆依實際授課狀況提供，請依實際收到內容為主。 　　※觀看期限：無觀看期限。 　　※觀看方式：講師授課內容採DVD光碟錄製方式，可重複、無限次數觀看。 　 　　【注意事項】 　　1.本商品含教材核對表：本課程書面教材內容及DVD光碟堂數，皆依三民輔考補習班面授完整課程實際授課狀況提供，本商品已包含「課程名稱課程」完整教材，詳盡教材清單明載於「教材核對表」。為維護個人權益，收到DVD課程商品後，請立即確認「教材核對表」與當次收受商品是否相符。十日內，若發現有缺漏品項或商品本身有瑕疵等問題，請與本公司聯繫

。   　　2.DVD課程售價內含100元押金，課程結束後，歸還DVD可領回押金。   　　3.為求順利觀看課程光碟，限使用桌上型電腦（PC）／DVD播放器播放。   　　4.運送時間不含例假日、國定假日。   　　電腦設備須知 　　1.硬體設備 　　o電腦CPU處理器：Pentium 4處理器或更高規格。 　　o硬碟剩餘空間：4GB以上。 　　o DVD光碟機：CD-ROM或DVD播放器。 　　o螢幕解析度：1024*768。 　　o其他週邊需求：耳機或喇叭（為求最佳學習效果，建議使用耳機）。 　　2.軟體設備 　　o作業系統：Win7、Win8、VISTA、MAC（含）以上之正式版本。 　

　o播放軟體：建議使用KMPlayer v3.以上播放。 　　3.若遇播放軟體顯示不支援格式時，建議安裝影音編／解碼器，如：K-Lite Codec Pack，並定期更新軟體。 　　4.DVD光碟機請盡量避免讀取表面刮痕、盜版之光碟，以免增加光碟機雷射頭老化，導致DVD讀取失敗。   　　版權聲明 　　本公司販售之影音商品、線上課程及相關課程教材屬於授權著作財產權商品，請勿重製光碟及教材，亦不得販賣重製內容，違者須承擔相關法律責任及賠償損失。

深度卷積神經網路結合殘差單元應用於不同解析度的晶圓缺陷辨識

為了解決解析度大小的問題，作者周家弘 這樣論述：

不同的種類的深度卷積神經網路 (DCNN) 用於晶圓圖識別、分類問題，已經在過去的研究中被提出。然而輸入的圖像解析度用於提出的模型的分類表現影響及訓練集的類別分佈不平均的問題，從過去到現在並未被考慮在過去的研究中。本研究提出一個基於 DCNN 架構下的一種模型並結合殘差學習單元，稱為最佳化殘差學習深度卷積神經網路 (Opt-ResDCNN) 模型，應用於晶圓圖缺陷辨識、分類並考慮不同的輸入圖像解析度和在訓練時的訓練集不平衡問題。本研究提出的模型藉由平衡公式，平衡訓練集提升模型效果，並且與過去發表的模型及不同解析度大小做缺陷辨識和分類的準確度 (Accuracy)、精確度 (Precision

)、召回率 (Recall)、F1 score比較。利用公開的晶圓資料集 (WM-118K dataset)，所提出的模型可以得到平均的分類準確度為 99.896%、98.351%、90.277%及98.879%，在分別輸入圖像得解析度為26*26、64*64、96*96及256*256下，儘管在十次的嚴謹實驗證明下測試，本研究所提出的模型在不同的輸入圖像解析度下的表現指標均優於過去所發表的結果。