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移除microsoft edge的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MIS2000Lab.,周棟祥,吳進魯寫的 深入探索.NET資料存取：ADO.NET + SqlDataSource + LINQ(第二版) 和蘇震巍的 微信開發深度解析：微信公眾號、小程序高效開發秘籍都 可以從中找到所需的評價。
另外網站免費資源網路社群也說明：或許你該考慮將它完整移除」教Mac 用戶如何完整移除電腦上的Chrome 瀏覽器，如果你依然需要使用Chromium 瀏覽器，其實也有Microsoft Edge、Brave 和Vivaldi 可選擇， ...
這兩本書分別來自博碩 和電子工業所出版 。
國立臺北護理健康大學 護理研究所 盧玉嬴所指導 蔡淑如的 耳穴貼壓輔助療法對改善婦科腹腔鏡手術後噁心嘔吐的成效 （2021），提出移除microsoft edge關鍵因素是什麼，來自於婦科腹腔鏡手術、耳穴貼壓、輔助療法、術後噁心嘔吐、全身麻醉。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 郭景明所指導 江令安的 基於特徵相似度比對方法修正不精確監督下的錯誤標註應用於病理影像的腦腫瘤分類 （2020），提出因為有 腦腫瘤分類、病理影像分析、弱監督學習、特徵比對的重點而找出了 移除microsoft edge的解答。
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深入探索.NET資料存取：ADO.NET + SqlDataSource + LINQ(第二版)
為了解決移除microsoft edge 的問題，作者MIS2000Lab.,周棟祥,吳進魯 這樣論述：
本書是針對「已經會寫」資料庫程式的程式設計師所設計的案頭書，當遇到資料存取相關問題時可以隨時拿出來查閱。不光是知道這些方法、屬性是什麼（名詞解釋）？更有範例可以直接套用、學習與解惑（不只是What，更要會動手寫，知道怎麼做How To Do）。 ◈以微軟Microsoft Doc（前MSDN）網站為基礎，介紹最常用、次常用的屬性與方法之實務應用。 ◈除了ASP.NET（Web Form）網頁，也搭配Windows Form的ADO.NET程式，演示跨平台資料存取。部分章節更提供ASP.NET MVC 5的範例。 ◈以.NET Framework為主，Dat
aReader與SqlCommand、DataSet與SqlDataAdapter屬性與方法。 ◈EntLib企業函式庫（Enterprise Library）的資料存取（DAAB），快速整合DataReader與DataSet兩種寫法。 ◈開放式並行存取（Optimistic Concurrency）、.NET 2.0~4.x的非同步（Async.與Await）程式。 ◈撰寫分頁程式，搭配SQL Server資料庫的Row_Number、Offset…Fetch Next，實踐資料來源的分頁展示。 ◈Web Service與WCF Service搭配jQuery、JSON，做
出Facebook無限下拉的資料呈現（AJAX分頁程式）。 ◈System.Transactions命名空間、TransactionScope與資料庫交易、SqlBulkCopy。 ◈SqlParameter參數避免資料隱碼（SQL Injection）攻擊。 ◈ASP.NET Web Form專用的SqlDataSource控制項的解說與剖析。 ◈LINQ與ADO.NET、LINQ語法介紹。 ☞【範例檔下載網址：reurl.cc/E2baEm】☜
耳穴貼壓輔助療法對改善婦科腹腔鏡手術後噁心嘔吐的成效
為了解決移除microsoft edge 的問題，作者蔡淑如 這樣論述：
背景：術後噁心嘔吐(PONV)是手術麻醉後病人常見的困擾，研究亦指出女性接受婦科手術相較於其他手術病人的術後噁心感與嘔吐發生率高，手術後的噁心嘔吐不僅使病人感到不適，也可能引起嚴重的併發症，影響其健康結果，目前臨床上無任何藥物能完全有效的預防與治療術後噁心嘔吐，故以非藥物方式來輔助處理術後噁心嘔吐是必要的。目的：本研究主要目的為探討接受全身麻醉的婦科腹腔鏡手術婦女使用耳穴貼壓輔助療法後對於降低術後噁心嘔吐發生嚴重程度、手術後焦慮、穩定生命徵象（呼吸、心率與血壓）、以及提升對處理術後噁心嘔吐照護滿意度之成效。方法：本研究採臨床隨機試驗，研究對象為20-50歲接受全身麻醉行婦科腹腔鏡手術之病人，
以EXCEL軟體製作隨機分派表，將受試者分配到對照組及實驗組，共收案82人，排除2人，實驗組與對照組皆為40人。術前填寫人口學特性問卷與醫院焦慮次量表，兩組於進入恢復室測量完第一次生命徵象後，對照組給予假穴位貼壓點為單耳之膝點(AH4)和胸椎點(AH11)兩處；實驗組給予貼壓點為單耳胃點(CO4)、賁門點(CO3)、肝點(CO12)、枕點(AT3)、神門點(TF4)、皮質下點(AT4)六處耳穴點，貼滿24小時後移除，於術後第8小時填寫羅氏噁心嘔吐乾嘔量表與測量生命徵象；術後24小時填寫羅氏噁心嘔吐乾嘔量表、醫院焦慮次量表、麻醉照護滿意度與測量生命徵象。資料以SPSS 26.0版統計套裝軟體進行
分析，使用獨立樣本t檢定、卡方檢定檢定二組差異性，以廣義估計方程式進行介入後成效分析。結果：耳穴貼壓輔助療法介入後可顯著提升實驗組術後的噁心、嘔吐與乾嘔症狀及提升其整體照護滿意度(p< .05)；對於穩定術後之生命徵象與降低焦慮程度二組間則無顯著差異(p> .05)。結論：耳穴貼壓為一項易取得及簡易操作，具經濟效益的輔助療法，值得廣泛推廣於臨床運用，有助於改善接受全身麻醉婦科術後病患之噁心、嘔吐與乾嘔症狀及提升麻醉術後照護滿意度。
微信開發深度解析：微信公眾號、小程序高效開發秘籍
為了解決移除microsoft edge 的問題，作者蘇震巍 這樣論述：
本書以深度剖析Senparc.WeixinSDK框架的設計思想和使用方法為主幹，全面介紹了開發微信公眾號（包含了訂閱號、服務號和小程式）所需的關鍵技能，包括了從需求分析、策劃，到帳號申請、驗證，再到全面的API及開發工具介紹，側重于伺服器端開發。本書也涵蓋了盛派網路團隊在多年的研發過中收集到的大量注意點，幫助開發者“避坑”。 本書包含了四個部分：微信基礎介紹（第1~3章）、Senparc.WeixinSDK框架介紹（第4~13章）、Senparc.WeixinSDK介面介紹（第14~19章）和微信小程式（第20章），由淺入深指導開發者學習微信開發，在此過程中可以結合配套系統進行閱讀和練習
：https://book.weixin.senparc.com。 同時，本書也是Senparc.WeixinSDK作者為開發者奉上的一份官方文檔，書中詳細介紹了SDK中各個介面的位置及用法，可以幫助開發者靈活應用和改寫代碼。對於需要學習程式設計架構思想的開發者，本書也凝結了較多精華的思想和思考過程，可以作為參考。 Senparc.WeixinSDK已經支持了多個.NET版本，包括.NETCore、.NETFramework4.5和.NETFramework4.0，各個版本的介面和使用方法保持了高度的一致，本書以目前使用率zui高的.NET4.5（C#）版本為例進行介紹，針對其他框
架本書也同樣適用，讀者可以舉一反三。 本書除提供給專業開發人員使用以外，也適合大專院校、培訓機構作為相關教材和參考書使用。 蘇震巍，蘇州盛澤人氏，香港理工大學資訊管理碩士、微軟 Ignite 技術大會講師、高級電子商務師、中級物流師。 蘇州盛派網路科技有限公司創始人，首席架構師。 專注于軟體及互聯網開發已有 24 年，所著圖書《ASP.NET 3.5 SQL Server網站模組化開發全程實錄》已被多所大學選為教材。 主持了眾多大型專案的架構、開發和集成，對物聯網、大資料和人工智慧相關技術有深入的實踐和理解，已為十餘家世界 500 強企業提供解決方案和技術支援。
作為“中國 HTML5 研究小組”首批成員，帶領發佈了國內shou個HTML5 商業應用，並一直進行著 HTML5 商業化應用的實踐和分享。 最早進入微信開發領域的開拓者之一，開源發佈的 Senparc.Weixin SDK 框架是目前使用率zui高的微信 .NET SDK，同時也是國內zui受歡迎的 .NET 開源項目之一。 ★第一部分 微信基礎介紹 第1章 使用本書2 1.1 我是否適合讀這本書3 1.2 如何用好這本書3 1.3 各章節導讀5 1.4 名詞解釋7 1.5 學習資源8 1.6 幫助我們改進9 習題9 第2章 策劃你的個微信項目10 2.1 需求分析
10 2.1.1 溝通需求10 2.1.2 整理需求13 2.1.3 制定方案14 2.2 資料庫設計17 2.3 介面統計21 2.4 業務邏輯22 2.5 技術架構24 2.6 微信公眾號策劃26 2.7 統一培訓27 習題28 第3章 開發微信公眾號前的準備29 3.1 準備工作29 3.1.1 基本技能29 3.1.2 開發環境30 3.1.3 功能變數名稱31 3.1.4 伺服器31 3.1.5 SSL證書31 3.2 消息通信31 3.2.1 公眾平臺的消息通信過程31 3.2.2 XML通信格式32 3.2.3 消息通信中需要注意的問題33 3.3 訪問網頁34 3.4 使用測試
號進行測試34 3.5 使用微信 Web 開發者工具調試微信36 3.5.1 下載和安裝36 3.5.2 使用開發者工具37 3.6 單元測試39 3.7 線上介面調試工具39 3.8 服務號、訂閱號和認證帳號的功能差別40 3.8.1 服務號40 3.8.2 訂閱號44 3.9 微信公眾號申請47 習題56 ★第二部分 Senparc.Weixin SDK框架介紹 第4章 Senparc.Weixin SDK設計架構58 4.1 開源項目58 4.2 開源協議58 4.3 微信平臺生態與 Senparc.Weixin SDK59 4.4 檔目錄61 4.4.1 根目錄61 4.4.2 sr
c目錄61 4.5 Senparc.Weixin.dll62 4.5.1 Senparc.Weixin檔結構62 4.5.2 Senparc.Weixin類庫結構65 4.5.3 使用Senparc.Weixin注意點65 4.6 Senparc.Weixin.MP.dll66 4.6.1 Senparc.Weixin.MP.dll檔結構66 4.6.2 Senparc.Weixin.MP.dll類庫69 4.7 Senparc.Weixin.WxOpen.dll69 4.8 Senparc.Weixin.MP.MvcExtension.dll71 4.9 Senparc.Weixin.Cac
he.Redis.dll71 4.10 Senparc.Weixin.Cache.Memcached.dll72 4.11 其他類庫72 4.12 單元測試72 4.13 修改原始程式碼和貢獻代碼72 4.13.1 註冊 GitHub 帳號73 4.13.2 Fork項目75 4.13.3 修改代碼76 4.13.4 提交代碼78 4.13.5 貢獻代碼79 習題82 第5章 微信公眾號開發全過程案例83 5.1 開發準備83 5.1.1 安裝開發環境及工具83 5.1.2 創建解決方案84 5.1.3 創建項目85 5.1.4 使用 Nuget 安裝 Senparc.Weixin SDK8
8 5.2 開發90 5.2.1 準備基礎框架91 5.2.2 創建資料庫91 5.2.3 同步資料庫92 5.2.4 建立資料庫框架95 5.2.5 開發Repository倉儲模組98 5.2.6 緩存100 5.2.7 開發業務邏輯102 5.2.8 Controller控制器105 5.2.9 Web項目和UI111 5.3 單元測試111 5.4 部署112 5.5 消息驗證和線上測試112 5.6 在Microsoft Azure上運行微信公眾號示例112 習題116 第6章 使用SDK Demo：Senparc.Weixin.MP.Sample117 6.1 檔位置及結構117
6.1.1 Senparc.Weixin.MP.Sample 解決方案資料夾117 6.1.2 Senparc.Weixin.MP.Sample 解決方案118 6.1.3 Senparc.Weixin.MP.Sample Web項目119 6.1.4 Senparc.Weixin.MP.Sample.CommonService 項目121 6.2 配置專案122 6.2.1 Web.Config文件122 6.2.2 Global.asax 文件124 6.2.3 首頁125 6.3 微信消息126 6.3.1 消息處理127 6.3.2 消息類比及併發消息測試134 6.4 微信菜單13
5 6.5 OAuth138 6.6 JS-SDK140 6.7 微信支付141 6.8 素材143 6.9 緩存測試143 6.10 非同步方法145 6.11 微信內置過濾146 6.12 微信小程式147 6.12.1 消息處理147 6.12.2 範本消息148 6.12.3 WebSocket148 6.13 其他148 6.13.1 開放平臺148 6.13.2 企業號149 6.13.3 文檔下載149 6.14 WebForms項目150 6.15 單元測試150 6.15.1 單元測試專案150 6.15.2 單元測試方法151 6.16 配置伺服器和參數153 6.16.1
配置IIS153 6.16.2 安裝 .NET Framework 4.5154 6.16.3 設置IIS網站155 6.16.4 解析功能變數名稱156 6.16.5 檢查 Web.config 文件156 6.17 部署156 習題157 第7章 MessageHandler：簡化消息處理流程158 7.1 設計思想158 7.2 消息類型160 7.2.1 概述160 7.2.2 命名規則161 7.2.3 全域消息基類161 7.2.4 請求消息161 7.2.5 回應訊息165 7.3 原始消息處理方法169 7.4 使用MessageHandler170 7.4.1 步：通過N
uget安裝Senparc.Weixin.MP170 7.4.2 第二步：創建你自己的MessageHandler170 7.4.3 第三步：寫3行關鍵代碼175 7.5 OnExecuting()和OnExecuted()175 7.6 解決用戶上下文（Session）問題176 7.6.1 消息容器：MessageContainer177 7.6.2 訊息佇列：MessageQueue178 7.6.3 單用戶上下文：MessageContext179 7.6.4 全域上下文：WeixinContext183 7.6.5 上下文移除事件：WeixinContextRemovedEventA
rgs185 7.7 消息去重185 7.8 消息加密187 7.9 消息格式轉換189 7.9.1 XML轉實體190 7.9.2 實體轉XML190 7.10 消息代理191 7.11 瞭解MessageHandler設計原理191 7.11.1 Senparc.Weixin.MessageHandlers.MessageHandler結構192 7.11.2 Senparc.Weixin.MP.MessageHandlers.MessageHandler結構196 7.11.3 抽象類別及虛方法198 7.11.4 構造函數198 7.11.5 Execute()方法200 7.11.6
CancelExcute屬性201 7.11.7 OnExecuting()方法202 7.11.8 DefaultResponseMessage()方法202 習題203 第8章 緩存策略204 8.1 設計原理204 8.2 基礎緩存策略介面：IBaseCacheStrategy206 8.3 資料容器緩存策略介面：IContainerCacheStragegy207 8.3.1 原始IContainerCacheStragegy設計思路207 8.3.2 優化IContainerCacheStragegy設計思路208 8.3.3 優化IContainerItemCollection
和ContainerItemCollection208 8.4 本地數據容器緩存策略：LocalContainerCacheStrategy211 8.4.1 創建LocalContainerCacheStrategy類211 8.4.2 定義資料來源212 8.4.3 實現容器緩存策略214 8.4.4 運用單例模式216 8.4.5 測試218 8.5 分散式緩存219 8.5.1 起因219 8.5.2 負載均衡220 8.5.3 分散式緩存220 8.5.4 分散式使用的注意點221 8.6 Redis分散式緩存策略：RediscontainerCacheStrategy222 8.6
.1 Redis簡介222 8.6.2 安裝Redis222 8.6.3 StackExchange.Redis緩存擴展222 8.6.4 實現Redis緩存策略224 8.6.5 單元測試225 8.7 Memcached分散式緩存策略：MemcachedContainerCacheStrategy225 8.7.1 Memcached簡介225 8.7.2 安裝Memcached226 8.7.3 EnyimMemcached緩存擴展226 8.7.4 實現Memcached緩存策略227 8.8 緩存策略工廠：CacheStrategyFactory227 8.8.1 創建CacheSt
rategyFactory227 8.8.2 配置和使用CacheStrategyFactory229 習題230 第9章 併發場景下的分散式鎖231 9.1 概述231 9.2 為什麼需要分散式鎖231 9.3 分散式鎖的設計232 9.3.1 IBaseCacheStrategy 介面設計232 9.3.2 ICacheLock 介面設計234 9.3.3 分散式鎖基類：BaseCacheLock236 9.4 本地鎖236 9.4.1 LocalCacheLock236 9.4.2 實現 BeginCacheLock238 9.5 Redis 鎖238 9.5.1 RedisCache
Lock238 9.5.2 Redlock.CSharp240 9.5.3 實現BeginCacheLock240 9.6 Memcached鎖241 9.6.1 MamcachedCacheLock241 9.6.2 實現BeginCacheLock242 習題242 第10章 Container：數據容器243 10.1 設計思路及原理243 10.2 BaseContainerBag245 10.3 BaseContainer246 10.4 AccessTokenContainer253 10.5 JsApiTicketContainer262 10.6 BindableBase26
2 10.7 ContainerHelper264 習題265 第11章 SenparcMessageQueue：訊息佇列266 11.1 設計原理266 11.2 佇列項：SenparcMessageQueueItem267 11.3 訊息佇列：SenparcMessageQueue268 11.3.1 GenerateKey()方法269 11.3.2 MessageQueueDictionary269 11.3.3 MessageQueueList269 11.3.4 有關Dictionary和List的效率測試270 11.4 自動執行緒：SenparcMessageQueueThr
eadUtility272 11.4.1 SenparcMessageQueueThreadUtility272 11.4.2 執行緒工具類：ThreadUtility274 11.4.3 優化擴展276 習題278 第12章 介面調用及資料請求279 12.1 設計規則279 12.2 回應類型281 12.2.1 基類：WxJsonResult281 12.2.2 擴展回應類型282 12.3 請求284 12.3.1 GET請求284 12.3.2 POST請求286 12.3.3 JSON 請求290 12.3.4 文件上傳/下載292 12.3.5 公共方法293 12.4 使用A
ccessToken請求介面：CommonJsonSend293 12.4.1 Sent＜T＞() 方法293 12.4.2 JsonSetting295 12.4.3 WeixinJsonConventer298 12.5 AccessToken自動處理器：ApiHandlerWapper299 習題302 第13章 Debug模式及異常處理303 13.1 Debug模式設計原理303 13.2 WeixinTrace304 13.3 異常處理308 13.3.1 WeixinException308 13.3.2 ErrorJsonResultException309
基於特徵相似度比對方法修正不精確監督下的錯誤標註應用於病理影像的腦腫瘤分類
為了解決移除microsoft edge 的問題，作者江令安 這樣論述：
本論文使用弱監督學習方式，針對全玻片病理影像(WSI)開發一電腦輔助診斷分析系統對腦腫瘤進行分型分類。訓練集中包含了221例全玻片腦腫瘤病理影像，並分類成三個分型: 星狀細胞瘤(Astrocytoma)、多形性膠質母細胞瘤(Glioblastoma Multiform) 與寡樹突膠質瘤(Oligodendroglioma)，但卻不包含各類別在病理圖像中所對應病灶區域的標註。 另外，測試集有35例用於演算法上的效能評估。有別於以往的方法需要先由醫學專家對針對病理影像上的病灶區域進行標註，再對所標註的病灶區域進行採樣以收集訓練集來訓練深度模型；本研究中的實驗只提供每例病理影像的腦腫瘤分型標註，而
未有該腫瘤分型對應的病灶區域標註。比較可行的方法便是對所有的區域隨機採樣，並將所有從該例WSI中的採樣樣本都標註與該例腫瘤分型標註相同。然而，並非所有的採樣皆為該腫瘤分型的代表病灶區域。如此一來，弱監督下的不確切標註會產生錯誤的雜訊標註，導致訓練模型受到錯誤標註的影響而無法學習到各類病灶的真實特性。因此，本論文著重於耐高雜訊的深度學習方法以突破弱監督下的限制。由於錯誤標註的比例無法預先得，prototypes代表選取是較為適用的方法以降低錯誤標註對分類結果的影響。藉由測試影像與各類prototypes的特徵比對方法進行分類的準確率可從原本直接使用模型的0.68 升高至 0.77。此外，使用pr
ototypes代表選取的另一個目的是為了大幅降低專家介入的人力成本以減輕病理醫師的負擔。也就是說，醫事專業人員只需針對各病灶分型所選出的prototypes 進行檢查與修正錯誤標註即可，而不用對所有的訓練集中的採樣影像一一檢查。藉由領域專家的少許人為介入更正錯誤分類與去除與分類無關的prototypes後，分類效能的良率又進一步從0.77 提升至 0.86。實驗結果證實藉由prototypes代表選取方法能有效降低錯誤標註的干擾，且藉由少許的專家介入便能進一步移除大部分的錯誤標註，達到大幅降低人力與時間成本的功效。