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The Resin Art Workshop: Learn to Make Colorful Paintings and Customized Accessories

為了解決繪 手的問題，作者Ferro, Marcy 這樣論述：

Marcy Ferro is a full-time artist based in Los Angeles and has been painting, drawing, and creating for as long as she can remember. She is the owner of a successful YouTube channel, Mixed Media Girl, where she teaches acrylic pouring and other art techniques with video tutorials. She is also the au

thor of The Paint Pouring Workshop, a how-to guide for creating acrylic pour art. Website: mixedmediagirl.com; YouTube: youtube.com/c/MixedMediaGirl (335k subscribers); Facebook: @MixMediaGirl (201k followers); Instagram: @mixmediagirl (20.9k followers)

繪 手進入發燒排行的影片

素養導向食農教育課程設計與實施之行動研究

為了解決繪 手的問題，作者曾思潔 這樣論述：

　　本研究目的在於發展素養導向食農教育課程方案，了解實施課程方案的過程中所遭遇的困境，並針對困進提出可行的因應策略，最後探討學生在課程方案實施後的學習成效。本研究以行動研究的為研究方法，規劃「農業生產與環境」、「飲食健康與消費」二個面向的課程方案，研究者為本次研究的教學者，並邀請導師作為教學回饋者，向國小六年級學生進行一系列的教學活動，並在研究的過程中，蒐集省思紀錄、回饋紀錄及學生的訪談、學習單，以回應研究問題。本研究發現：一、本研究結合社區資源、家長專業及學生飲食習慣發展之素養導向課程方案符合食農教育的內涵，並改善學生的素養表現；二、實施本研究之因應策略可以解決課程教學、學生學習、學校支援

及外在環境之困境；三、實施本研究之素養導向食農教育課程有助於提升學生在認知、技能與態度的學習成效。依據研究過程，本研究提供幾項建議：食農教育課程融入在各領域課程實施；學校行政應給予支持，並提供人力與經費資源；邀請專家協同教學，讓食農教育課程更具專業性與說服力；體驗式教學或是參與式活動應規劃學習後的討論與分享。

台電2023「一起來!動物同樂繪」桌曆

為了解決繪 手的問題，作者台灣電力公司 這樣論述：

　　攜手10位臺灣×日本新生代插畫家 首創紀錄 　　2023年台電桌曆從生態共融出發，以「一起來！動物同樂繪」為題，讓棲息在台電電力場域的12種動物躍升主角，更首次聯手10位臺灣與日本新生代插畫家，包含臺灣你好工作室、森酪梨、草棉谷、兒童島、Axxy Cool、Beta、Danny、San，以及日本永見円、Partner Publicity，用獨特的視角與構圖，打造12種截然不同的插畫設計，描繪台電守護動物與自然共生的多年成果，搭配有感的短文案，創造繪本般的翻閱體驗。 　　此次視覺企劃由寅辰公司統籌，邀集跨國、跨域的團隊共同打造台電年度桌曆，網羅擅⻑描繪動物的插畫家，在

保留本身獨特的畫風下，橫跨幻想、寫實與藝術的構圖內涵，創造出12幅各具特色的插畫，還能細賞畫作豐富細緻的筆觸，感受融入時空與季節調色的風景變幻，讓每個月都是值得收藏的一幅創作。雙色交錯的桌曆格線延伸自插畫色彩，除保留功能性亦兼具和諧美感，將桌曆擺在家中，手寫的記事空間將填滿與家人聯繫情感的溫馨筆跡。 　　一份桌曆、十位插畫家、一次性收藏國內外插畫家的作品，同時每月都隱藏兔年小巧思，也歡迎大家找找插畫家精心設計的小彩蛋，讓動物在兔年陪你跳躍框架、自在過日子。

一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決繪 手的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54