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國營事業「搶分系列」【電腦常識(電子計算機概論)】(篇章結構完整‧題庫內容超豐富‧收錄十多年數十回考古題)(11版)

為了解決系統軟體的問題，作者陳啟豐,倉持修 這樣論述：

　　☆國營事業一本兼用☆ 　　☆最新試題完整精解☆ 　　☆內容紮實考點盡顯☆ 　　【本書架構】 　　Part 1：內容整理，針對電腦常識（電子計算機概論）重點餒容做說明，帶領讀者洞悉命題重點。 　　Part 2：模擬試題及解析，設計3回模擬試題供考生大量練習之用。 　　Part 3：中油、台糖等相關考試歷屆試題解析，大量收錄國營事業考試相關試題共23回，供考生參考之用。 　　Part 4：自來水公司歷屆試題解析，收錄多年自來水試題，考生可藉此觀摩參考。 　　Part 5：全真模擬試題演練，特設計2回全真模擬試題，供考生考前深化實力。 　　【學習心得】 　　1.建議熟讀本

書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。最好能搭配學校所用的教科書一起閱讀，以達事半功倍之效。 　　2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 　　3.必須要實際熟悉一些文書軟體和微軟作業系統的操作，如WORD、EXCEL等等，依照考古題所示會有這類型題目，所以除了本書所提供一些文書軟體常用的操作外，最好能再多多記憶其它操作與圖式表達的含義，建議最好能實際開啟常用的文書軟體實際操作，會比單一背誦來的快速與印象深刻。 　　4.歷屆試題之熟悉：歷屆試題的熟悉是非常重要的，不同的考試

，命題委員會有不同的偏好。勤做相關考古題，除了可以看出命題趨勢，更可了解命題委員對題型之偏好，例如考題為測驗題共四十題，不可能每題都是需要花時間之思考題，必定會搭配一些能快速回答之觀念題或記憶題。因此，歷屆試題可方便考生評估在考場作答時之時間分配，更可搭配真實的考試時間做計時，評估出更有效率的臨場解題策略。 　　5.解題過程中，最重要的就是檢視自己對此科目內容了解的程度，提早面對自己的弱點來加強，如此一來一定比臨場出錯好得多，更可降低因為臨場緊張或其它種種因素而造成之失誤。 　　6.考試除了自身的實力加強，最好也能相約實力相當、志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討

論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。當仍有問題無法解決，建議詢問學有專精的老師或是先進。 　　【購買本書重要須知】 　　凡購買本書者，請於購買當下或購買後，將本書快速瀏覽一遍，若發現本書有錯頁、空白、污損等情事發生，請於最短時日內向本社退換書，以免影響您學習之權益與上榜可能之機會！ 　　試閱內容為電子書版本，紙本書籍為單色印刷。 本書特色 　　依照考試命題方向，建立全真模擬試題，增加演練機會。較難試題附有解析，協助讀者掌握考試重點。 　　完整收錄中油僱員、自來水評價人員及台糖工員近年相關試題，使讀者全盤掌握考試趨勢。

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卷積神經網路結合模糊演算法應用於陰道鏡檢之 子宮頸上皮內贅瘤輔助診斷

為了解決系統軟體的問題，作者蔡智宇 這樣論述：

子宮頸癌為台灣女性好發性高的癌症之一，也因在演變成癌症前之病變徵兆不明顯，所以需仰賴定期抹片及陰道鏡檢查。抹片檢查結果有偽陰性之可能，故陰道鏡檢查變得十分重要，藉此及早發現癌情病變症狀並加以治療。因此運用深度學習的方法經由陰道鏡檢查影像來判斷子宮頸上皮內贅瘤的病變程度，再藉由病患身體相關的危害因子和陰道鏡檢概況來輔助診斷出病變程度。 本論文是以南部某醫學中心婦產科的陰道鏡檢查圖像為研究數據，並利用卷積神經網路將陰道鏡檢影像進行特徵擷取之訓練與學習，再透過指定病例影像對其組織變化概況評比相似程度，最後將相似程度和病患身體數據透過模糊演算法評估強化其子宮頸上皮內增生分級判定評估。

本研究將陰道鏡圖分別依輕度子宮頸異常增生、中度子宮頸異常增生及子宮頸原位癌三類為訓練數據，並隨機抓取三類中的陰道鏡影像為測試數據。根據實驗結果顯示子宮頸上皮內贅瘤的驗證準確率約達85.38%，透過卷積神經網路模型的病徵分級預估分析，結合病患身體數據強化預測病變程度，協助醫師避免主觀經驗判斷，也提供給經驗不足的醫生作為診斷參考，以達到輔助診斷，給予病患最適合的處置方式。

丙級電腦軟體應用學科含資訊類與技能檢定共用項(職業安全衛生、工作倫理與職業道德、環境保護、節能減碳)題庫工作項目解析 - 最新版(第十五版) - 附MOSME行動學習一點通：學科 ‧ 診斷 ‧ 擬真

為了解決系統軟體的問題，作者佳彥資訊 這樣論述：

　　1.依勞動部最新公告學科試題編寫。 　　2.解析詳實，鉅細靡遺，重點清晰。 　　3.學科試題細分工作項目與自我評量，提升學習效果。 　　4.試題與解析作一明顯區別，強化學習效果。 　　5.配合「MOSME 行動學習一點通」，可重複測驗練習增強檢定實力，實用超值。  

以紅藍光波長與光照度應用於非接觸式血氧飽和度之檢測

為了解決系統軟體的問題，作者劉彥良 這樣論述：

自新冠肺炎疫情爆發後，迄 2022 年 4 月，全球因染疫而死亡的人數超過 600萬人。感染者可能會導致肺部發炎，降低血氧濃度，當血氧濃度降低時，可能會造成呼吸困難，危害生命安全。隨著病情不斷升溫，為了不與他人接觸共同設備，因此使用非接觸式機器來協助患者在家中，能夠隨時監控自己本身的血氧數值。 本論文是以南部某大學教職員、學生為研究數據，透過一般網路攝影機，利用人臉套件截取額頭區塊，接著進行紅、藍光波形的影像訊號處理，透過光波反射原理，運算其標準差與均值，套入公式計算出血氧飽和度，最後並監測光照度對其實驗數值影響。 本研究實驗結果與台灣中央標準局所認證的血氧機進行比對，其實驗結果僅有 0

至 2%的誤差，優於其它文獻的 3 至 5%誤差率。在量測速度方面，使用與其它文獻相似設備的情況下，測量時間僅需 10 秒鐘，優於其它文獻約一分鐘的時間，因此透過此研究不僅能夠節省大量的器材經費，還可助於需要居家檢測的人，提供方便性與安全性。