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數據分析實用導引：RapidMiner 實戰篇

為了解決學習網的問題，作者白培銘 這樣論述：

　　建立基本概念 　　數據分析核心是在應用，必須首先能有清楚全面的思維框架 　　說明工作流程 　　透過三個主要數據分析的步驟，確定不會漏失關鍵且能避開陷阱 　　理解分析模型 　　對於傳統的分析模型和新的神經網絡，簡單直觀說明 　　掌握先鋒思維 　　打造基礎的概念，從而能有效的掌握新的思維趨勢 　　實際操作案例 　　逐步詳細的實際操作，能快速上手直接使用在真實的需求  

學習網進入發燒排行的影片

探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例

為了解決學習網的問題，作者蘇于珊 這樣論述：

近幾年，受到疫情的影響使得數位學習在教學領域上的應用愈來愈普遍，數位學習運用在醫學領域相關課程的學門逐漸受到重視。醫院放射科的超音波技術非常重視實作經驗及影像辨認，一向使用師徒制的方式來進行教學，每位實習生所遇到的病灶量與質有差異，且學習過程缺少了反思和探索。因此本研究運用融入認知師徒制之數位學習來進行上腹部超音波病灶之教學，以到醫院實習的醫放系22位實習生為研究對象，希望能藉此提升實習生辨認超音波病灶的學習成效、並探討其學習滿意度及自主學習行為。結果發現運用數位學習上腹部超音波的方式確實能夠提升實習生辨認超音波病灶的學習成效，且整體學習滿意度頗佳，自主學習能力也有提升學習滿意度及自主學習之

間具有顯著相關，且學生的自主學習能力與專題報告也呈現顯著正相關。建議臨床教師推動數位學習融入超音波實習課程，可採用同步線上課程和非同步線上課程的搭配方式及利用線上討論和通訊軟體提供互動活動，未來研究可融入自主學習策略於教學探討對學生自主學習行為和能力的幫助。

日語好好學入門篇 (改訂版)

為了解決學習網的問題，作者黃英哲 這樣論述：

　　★印製採用A4大版面，易閱讀。 　　★內附QR Code，可供前往音聲學習網。 　　★導引學習者從周遭人事物的特色來學習日語。 　　★提高學習動機；注重整體概念灌輸；促使能實際表達。 　　本書倡導唱歌學日語、打字學日語、行銷台灣學日語、聯想學日語，藉此開啟學習者的入門學習。書中導入「學中思；思中做；做中學」之編輯理念，活潑的版面設計與易讀的字型大小，適用各年齡層的人士使用，藉此喚醒學習者年少時代的學習動能與喜悅。

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決學習網的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。