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佛光大學 樂活產業學院碩士班 陳碩菲所指導 詹芊樺的 影響父母親代理未成年子女簽署不施行心肺復甦術及維生醫療的因素 (2021),提出傳統銑床 廠商關鍵因素是什麼,來自於善終、未成年子女、不施行心肺復甦術、維生醫療。

而第二篇論文國立彰化師範大學 電機工程學系 楊文然所指導 吳炅熾的 光學檢測系統應用於扁平矩形材料板平面尺寸測量 (2021),提出因為有 光學檢測系統、尺寸量測、Raspberry Pi 4、CNC銑床加工、Python的重點而找出了 傳統銑床 廠商的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了傳統銑床 廠商,大家也想知道這些:

影響父母親代理未成年子女簽署不施行心肺復甦術及維生醫療的因素

為了解決傳統銑床 廠商的問題,作者詹芊樺 這樣論述:

縱使醫療科技日益進步,終有其限制,生命隨化而終,從古自今,善終被認為是最大福氣,在面臨生命末期,生活品質是大部分人所追求的。傳統文化中忌諱談論死亡,認為不吉利、觸霉頭,而因著時代變遷,及病人自主意識高漲,越來越多人替自己的生命最後一哩路做安排。本研究採用修正式德菲法及層級分析法,探討影響父母親代理未成年子女簽署不施行心肺復甦術及維生醫療的因素,調查對象為未成年子女之父母。依據研究結果顯示,修正式德爾菲法經專家決策後,問卷由四大構面與十三項評估準則所建立。層級分析法結果得知,重要性前三名依序分別為「病情的瞭解程度」、「生活品質」、「DNR及安寧療護的認知程度」。

光學檢測系統應用於扁平矩形材料板平面尺寸測量

為了解決傳統銑床 廠商的問題,作者吳炅熾 這樣論述:

素材的尺寸對於加工產業是非常重要的一環,但大多數的加工廠都是透過人工測量方式來檢驗向廠商所購買的素材尺寸大小,這樣的檢測方式不僅耗費人力、時間,更不能確保測量的穩定性,因此本研究將結合嵌入式系統Raspberry Pi 4 Model B作為微處理器與其相機模組Raspberry Pi Camera Rev1.3結合,開發一套光學尺寸測量系統來增加量測產能與減少人力成本,並以三塊不同尺寸的鐵製板材作為測量對象。測量結果顯示,量測的最大誤差率在1%以下,系統量測數值範圍在0.05mm以內。這代表本論文的量測系統有一定的精準度,且量測時間皆在5秒以內就能完成,可以有效降低量測時間。根據上述結果,

本研究設計之測量系統,有助於素材進入加工前的尺寸檢測速度及穩定性。關鍵字: 光學檢測系統、尺寸量測、Raspberry Pi 4、CNC銑床加工、Python。