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Excel VBA最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來上冊(全彩印刷)

為了解決python format小數點的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

本書特色 　　★★★★★Excel VBA帶領辦公室自動化的最佳著作★★★★★ 　　☆☆☆☆☆【38個主題】、【865個程式實例】☆☆☆☆☆ 　　常聽人說Excel VBA不好學，原因是目前沒有一本Excel VBA的中文書是從零開始，逐步與完整解說程式語法、物件與工作表應用的書籍，這也是筆者撰寫這本書的動力來源。 　　這是國內中文書第一本從零開始帶領讀者完整學習Excel VBA的書籍，【上、下冊】共有38個章節，其中【上冊有18章】著重在認識Excel VBA完整語法與工作表基本操作，【下冊有20章】重點是完整辦公室自動化的應用。除了完整講解VBA語法，每個語法皆有多個程式實例輔

助解說，可以增進讀者學習效率，讀者可以使用VBA學會下列的應用。 　　☆【建立與美化工作表】 　　☆【徹底了解儲存格】、【工作表】與【活頁簿】 　　☆【資料驗證】 　　☆【數據統計】、【排序】與【篩選】 　　☆【樞紐分析表】 　　☆【走勢圖分析】 　　☆【視覺化圖表】 　　☆【決策分析】 　　☆【靜態】與【動態表單設計】 　　☆【印表機控制】 　　☆【財務管理】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財會】、【業務】、【管理】、【分析】等自動化工作。  

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具有中繼功能之LoRa圖像傳輸研究

為了解決python format小數點的問題，作者張冠鈞 這樣論述：

在物聯網(IOT)的應用中，以公里為單位的長距離圖像傳輸的研究日益增多，但當進行長距離圖像傳輸的過程，有可能會被高大的建築物或障礙物給阻擋，導致封包遺失和接收不到的情況，因此需要中繼節點來避開被阻擋的路徑。如果使用Wi-Fi來進行遠距離傳輸圖像，會消耗大量的功耗，而且只適合短距離傳輸；藍芽(Bluetooth)雖然是低功耗技術，但只適合短距離傳輸。而LoRa(Long Range) 是一種低功耗、廣域網路的無線傳輸技術，因此在本論文中我們使用LoRa來當作長距離圖像傳輸的技術。在本研究論文，我們主要使用樹莓派搭配LoRa來設計圖像之多重跳躍傳輸(Multi-Hopping Transmiss

ion)。我們首先提出利用不同展頻因子(SF, Spreading Factor)的訊號之間會互相正交的特性，來設計一個可以同時發射與接收的中繼器，以減少傳輸延遲及封包碰撞，圖像格式使用JPEG圖像壓縮及16進制編碼，中繼器內部使用MQTT進行通訊。此外為了在同一時段平衡各中繼節點的負擔，避免中繼節點的閒置時間過長，在開始傳送前，我們也首先提出把圖像依不同比例來分割，分批進行傳送較小的圖檔，如此便可減少中繼節點的閒置時間，進而降低整體傳送時間，影像感測與發射節點實際測試的位置在台中市大里區大峰橋上，接收節點設置在朝陽科技大學人文大樓9樓，在這二點之間的距離約為2公里，兩者之間因有遮蔽物擋住，故

無法直接通訊，中繼節點設置在發送端和接收端之間為視線(Line-of-Sight)的情況，中繼節點數目為N，我們進行N=1、2及3及不同圖像切割率(Cutting Ratio)的情形下的實驗，實驗結果發現進行圖像切割時，確實可以把傳送時間降低，而且當切割率=1/(N+1)時，有最佳的狀態，可以得到最低的傳輸時間，結果顯示透過中繼節點，在不被遮蔽物擋住的情況進行圖像傳輸，使用LoRa進行多跳傳輸圖像是可行的。

Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術

為了解決python format小數點的問題，作者門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司 這樣論述：

　　Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 　　對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是

這領域最需要的知識與技能。 　　本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： 　　● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ 　　● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ 　　● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ 　　● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ 　　● 如何調整梯度提升決

策樹、類神經網路的參數？ 　　● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 　　我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 　　讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色   　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 　　● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 　　● 整理當前實務上各種特徵

工程的困難問題以及解決的方法 　　● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 　　● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 　　● 提供書中 Python 範例程式下載  

以全民健保資料轉換為 FHIR 標準模組之研究

為了解決python format小數點的問題，作者李姸 這樣論述：

隨著醫療科技的進步，研究人員不斷的深入探討如何從研究結果中發展有效治療的方法。任何有效的治療都是需要經過實驗室研究或動物試驗，再透過嚴謹的人體臨床試驗來證實該研究的有效性和安全性，才能廣泛應用於常規醫療中。而臨床試驗則是針對臨床上或病人遇到的問題制定研究條件，設計一個合適的研究以探討新的方法是否能達到更好的結果。一般而言，隨機對照試驗是在臨床試驗中最常用的方法，為了達到內部有效性，在研究設計中提出一些限制，來控制可能會影響結果的因素，因而也侷限了資料適用性的範圍，若將研究結果應用於真實世界中，可能會出現差異。在21世紀治癒法案(21st Century Cures Act)的推動下，各國皆積

極推行真實世界數據(Real-World Data, RWD)相關指引文件及計劃，並發表支持觀點，顯示各國對RWD的重視，RWD是在日常生活中蒐集資料，與傳統臨床試驗相比，不具嚴格的條件限制和監管機制，可以減少整個研究所需的時間和金錢，也能廣泛用於不同研究中，但在蒐集資料的過程中，會遇到資料分散、樣本代表性不足、資料完整度不夠、資料品質不一致等問題。臺灣的全民健保資料庫是一個具有樣本代表性和全面性的RWD資料庫，若能善用臺灣的健保資料庫則可達成RWD以低成本換取高價值的實現。為能建立一個真實世界數據資料庫，解決與醫療資訊系統間無法交換的問題，改善資料品質和整合流程，滿足資料之原始目的，本研究以

全民健保資料作為轉換物件，根據國際醫療資訊交換標準HL7 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)格式，制定資料欄位對應表，利用Python撰寫格式轉換模組，並將由全民健保資料的200萬人抽樣資料轉換為FHIR標準之資料格式，將資料根據欄位對應表轉換成FHIR標準的格式，再透過符合FHIR標準的伺服器驗證資料格式之正確性，並將其儲存至資料庫中。資料轉換完成後，使用者可以RESTful API的方式進行資料查詢和管理，解決醫療系統間資料交換的問題，除了將應用RWD來提升研究的準確與實用性外，也能擴大資料之加值應用領域。