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這兩本書分別來自博碩 和新陸書局所出版 。
淡江大學 資訊工程學系碩士班 洪文斌所指導 洪宜君的 基於深度學習U-Net模型之電腦斷層肺葉分割之研究 （2021），提出衡量指標 範例關鍵因素是什麼，來自於肺部分割、低劑量肺部電腦斷層、U-Net。
而第二篇論文國防大學 資訊管理學系碩士班 劉興漢、賀盛志所指導 吳苔秀的 植基於邊緣偵測與最低位元取代之資訊隱藏技術 （2021），提出因為有 資訊隱藏、最低位元取代法、高斯拉普拉斯、邊緣偵測的重點而找出了 衡量指標 範例的解答。
最後網站2023 Performance appraisal 中文- leqkuk.online則補充：用來當作目標達成與否及行為改善的指標。 ... 业绩评估和发展指导手册中说明了新的业绩衡量程序。. MultiUn. ... 參考以下答案範例，等你輕鬆應對Appraisal！. 1.
今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)
為了解決衡量指標 範例 的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：
針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！ 精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！ 本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！ 四大重點 ▍小細節讓效能UP 除了依賴指標，還要從對的地方著手！ ▍前端開發必備心法 用對優化工具和技術
，提升效能&使用者體驗。 ▍深入技術原理 介紹前端技術原理，精通前端應用知識。 ▍提供完整範例檔 跟著實作範例學習，強化前端優化技能！ 精彩內容 ●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。 ●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。 ●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor
kers 與 WebAssembly。 ●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。 目標讀者 ✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 ✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 ✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者 專業推薦 「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang 「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚
至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK 「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin 「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑
莫。夏天」作者│Summer
基於深度學習U-Net模型之電腦斷層肺葉分割之研究
為了解決衡量指標 範例 的問題，作者洪宜君 這樣論述：
根據衛生福利部公布最新國人十大死因，癌症連續35 年位居十大死因之首，其中又以肺癌的死亡率最高。根據多項研究結果顯示，針對罹患肺癌的高風險的特定族群，使用低劑量電腦斷層篩檢肺癌，比起使用傳統的胸部X光篩檢，能降低20%的肺癌死亡率。隨著深度學習在醫療領域愈來愈成熟，U-Net神經網絡已被廣泛應用在分析醫學影像分析，而肺葉分割是肺部疾病的一項重要任務。經典的肺葉分割方法依賴於成功檢測裂縫和其他解剖信息，例如血管和氣管的位置。本研究提出以深度學習的U-Net分割模型，用於分割電腦斷層影像的肺部區域，達到能準確分割肺部五個肺葉。藉此功能，協助醫師在肺癌篩檢防治工作上能預測肺結節位置，並且提供後續的
臨床建議，以此作為醫師在影像判讀上的參考，進而減低醫師的工作負擔、降低人疏失的發生機率。
財務報表分析(6版)
為了解決衡量指標 範例 的問題，作者王元章,張眾卓,黃莉盈 這樣論述：
此次的改版，除了將個案產業更改為鋼鐵產業之外，本書所使用的財務報表數據亦一併更新至民國 109 年，而書中的證照考古題，亦更新至民國 110 年第一季。由於我國所有公開發行公司已於民國 104 年適用國際財務報導準則，因此第六版將第五版的第十五章（關於國際財務報導準則的背景、推動時程及影響）刪除。
植基於邊緣偵測與最低位元取代之資訊隱藏技術
為了解決衡量指標 範例 的問題，作者吳苔秀 這樣論述：
本研究提出一種運用邊緣偵測及最低位元取代的資訊隱藏方法。此方法藉由人類視覺系統無法察覺影像細微變化下，於影像中藏入秘密訊息，以高斯拉普拉斯邊緣偵測法（LoG）及最低位元取代法（LSB）為基礎進行藏密，不僅提高藏密量，同時也能確保藏密影像品質。藉由將載體影像切割成連續不重疊4\times4區塊的方式進行運算，並選定左上角第1個像素為基準像素，經由LoG運算後若此區塊判斷為邊緣區塊，則每一像素嵌入5bit密文，若為非邊緣區塊則區塊內像素嵌入4bit密文並將邊緣訊息標記於基準像素中。以Lena載體影像為例，藏密量與2014年Tseng和Leng學者、2017年Bai等學者及2018年Ghosal等
學者相比增加39.6%、7.3%、與42.7%。並以BossBase影像資料庫進行廣泛性測試，其藏密量為1,088,073位元，與2014年Tseng和Leng學者、2017年Bai等學者及2018年Ghosal等學者所提出方法之藏密法相比增加33.9%、2.7%、36.1%，且仍維持可接受的影像品質。