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Notion高效管理250招：筆記×資料庫×團隊協作，數位生活與工作最佳幫手

為了解決google應用程式移除的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　國內第一本最多應用技巧的Notion全面參考指南！    　　10大主題．全方位計劃管理  　　隨時都能開始的筆記與資料整理術    　　■活用連結分頁資料庫以及筆記平台內容嵌入，Word、Excel文件整合。  　　■涵蓋閱讀書單、費用計算、雲端書櫃、旅遊行程、專案時程、排程日曆...等應用實例。  　　■電腦、手機跨平台（Windows / macOS、iOS / Android）適用，靈活操作即時更新。    　　【超值加贈】  　　全書範例與素材/達人都在用的28款實用範本  　　頁面設計優質圖示資源速查表/快速鍵隨身速查表  　　學習資源使用方式影音教學    　　解鎖Not

ion，讓你懂觀念、有想法、會應用  　　高效雲端管理，分享協作密技不藏私大公開    　　使用Notion時，你可能會遇到這些問題：  　　‧操作不熟悉 - 區塊類型選擇困難  　　‧資料整理不拿手 – 整合散亂筆記有問題  　　‧資料庫問題多 – 資料類型與關聯不清楚  　　 　　由Notion最實用最基本的操作開始，一步驟一圖文全面詳解，不論是個人或團隊應用，輕鬆編排文字、圖片、音樂、影片、附件...等，以及資料庫到報告產出，跨平台應用，全方位高效掌握。    　　*熟悉Notion，扎實前端基礎  　　區塊自訂重組編排，頁面階層無限延伸，文字、資料庫、各式媒體格式，以及YouTube、

Google Drive、Google Maps...等資料完全整併，善用Markdown語法及操作快速鍵，事半功倍、提升效率。    　　*結合生活與工作，完全實務應用  　　設計、教育、閱讀和寫作、銷售量、健康保健、人力資源...數十種不同情境範本，完全掌握工作效率及大小活動流程，跨平台、系統通用，用電腦、行動裝置隨手記事，輕鬆成為雲端工作達人。    　　*高質感素材與區塊樣式美化筆記，專業呈現  　　不僅要求作品專業完美，也希望工具平台介面簡單有設計感？Notion是一款介面簡潔的軟體，有設計感，靈活、流暢的操作加上Block編輯模式，大量免費封面圖片、圖示、Unsplash圖庫，輕鬆

設計出不同用途的專業內容。    　　*善用資料庫，幫你管理各種專案進度  　　資料庫支援匯入、建置、屬性類型指定、關聯、計算...等全面應用，有 Timeline、Board、List、Gallery、Calendar...等多種檢視模式，搭配篩選條件各別檢視以及計算功能，掌握預算不超標。    　　*團隊協作，邀請他人共同編輯與分配權限  　　提升團隊協作效率，完美地跨時區、跨平台共同編輯作業，還可以依每位成員或訪客的性質調整編輯管理權限，讓團隊成員可取得最精準的同步資料與即時討論。

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小型固網客戶資安事件之分析研究

為了解決google應用程式移除的問題，作者黃錫川 這樣論述：

自80年代個人電腦問世、90年代網際網路的日益普及，一路發展到現今的行動聯網與萬物聯網，惡意危害事件不僅與日俱增。即使普羅大眾的資訊安全意識亦隨之提高，但資安事件還是不斷的發生，資安威脅無所不再。本研究透過『通訊傳播資安監控分析通報平臺』所提供的情資分析，瞭解資通安全事件是何原因而產生，提出具體可行的改善辦法及防護建議，以減少資通安全事件之再發生。根據蒐集之資料與分析結果，使用者對網路使用的安全教育普遍不足，相對資通安全的觀念也很薄弱，在面對網路資安事件日益頻繁且花樣百出之趨勢，使用者應不斷提高安全防護措施，增強防範病毒侵襲、駭客攻擊的能力。並應保持頭腦的清醒，虛假訊息不要輕信，不要開啓來路

不明的電子郵件、不要點擊其中之連結以避免下載及安裝有害程式，禁用高風險性的Internet Explorer 瀏覽器等。而針對資訊設備，建議應安裝防火牆與防毒軟體並隨時更新系統、修補系統的漏洞；關閉系統預設網路共享；密碼設定改為強密碼，每三個月更換且不可與前三代相同。物聯網設備方面則建議應建立裝置清單或清冊、將裝置放置於單一獨立網段與防火牆內、並將網路閘道器移除，以阻絕外部存取該設備及其服務；設定裝置或前端防火牆存取控管機制、停用或變更出廠預設帳號和密碼、開啟裝置自動更新、檢查並修補重大漏洞、關閉未使用之連接埠端口等。

一次學會 Google Office 必備工具：文件 X 試算表 X 簡報 X 雲端硬碟

為了解決google應用程式移除的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

快速了解Google創新服務與工具 免費擁有Google雲端版的Office軟體 將文件、試算表和簡報安全地儲存在線上 與他人共同編輯文件、試算表或簡報 掌握Google雲端硬碟亮點、管理與使用 　　Google提供雲端版的Office軟體，可以讓使用者以免費的方式，透過瀏覽器將文件、試算表和簡報安全地儲存在線上，並從任何地方進行編輯，還可以邀請他人檢視並共同編輯內容。本書架構相當完整，為了提高閱讀性，各項重點知識會以實作為主、功能說明為輔。各單元精彩內容如下： 　　Google文件 　　˙語音輸入           ˙插入標點符號、特殊字元與方程式 　　˙文字與段落格式設定    

  ˙顯示文件大綱 　　˙離線編輯           ˙變更頁面尺寸 　　˙查看全螢幕文件        ˙在會議中分享畫面與共用文件 　　˙以電子郵件傳送文件      ˙從本機與雲端硬碟插入圖片 　　˙使用網路圖片         ˙圖案的插入與編修 　　˙文字藝術師          ˙頁面設定 　　˙插入表格、增減欄列、合併儲存格˙平均分配列高欄寬 　　˙表格框線與儲存格背景色    ˙文件轉PDF格式 　　˙分享雲端檔案         ˙合併列印外掛程式 　　˙設定合併列印資料來源     ˙選擇合併列印標籤版面 　　˙插入合併欄位         ˙標籤外框編修與調整 　　G

oogle試算表 　　˙儲存格參照與範圍選取     ˙試算表編輯(複製、剪下與貼上) 　　˙欄寛與列高          ˙儲存格格式化 　　˙圖片插入儲存格        ˙自動儲存 　　˙公式與函數應用        ˙多欄位排序 　　˙清單檢視的排序方式      ˙資料篩選 　　˙插入圖表、編輯圖表、圖表編輯器˙資料透視表建立與編輯 　　˙資料透視表欄位配置      ˙資料欄位的展開與摺疊 　　˙資料透視表欄列資料排序與篩選 ˙資料透視表欄列資料的變更 　　˙建立群組與取消群組      ˙資料透視表樣式套用 　　Google簡報 　　˙管理與新增Google簡報     ˙簡報

上傳與下載 　　˙使用語音輸入演講者備忘稿   ˙播放簡報 　　˙在會議中分享簡報畫面     ˙簡報共用與停止共用 　　˙開啟雷射筆進行講解      ˙以「簡報者檢視」模式進行教學 　　˙自動循環播放         ˙為簡報建立副本 　　˙套用／變更主題範本      ˙變更版面配置 　　˙變更文字格式與插入文字藝術師 ˙匯入PowerPoint投影片 　　˙設定轉場切換         ˙加入物件動畫效果 　　˙調整動畫先後順序       ˙插入影片與音訊 　　˙流程圖的插入與美化      ˙表格插入與美化 　　˙圖表插入與編修        ˙圖案繪製與調整 　　Google雲

端硬碟 　　˙共用檔案協同合作編輯     ˙連結雲端硬碟應用程式(App) 　　˙利用表單進行問卷調查     ˙整合Gmail郵件服務 　　˙查看雲端硬碟使用量      ˙上傳檔案／資料夾 　　˙用顏色區隔重要資料夾     ˙下載檔案至電腦 　　˙刪除／救回誤刪檔案      ˙分享與共用雲端資料 　　˙內建文件翻譯功能       ˙辨識聲音轉成文字 　　˙增加Google雲端硬碟容量    ˙合併多個PDF檔 　　˙設定只有你本人可以共用檔案  ˙將雲端硬碟檔案分享給指定的人

應用深層類神經網路於CNC插補參數最佳化與加工性能預測

為了解決google應用程式移除的問題，作者林建安 這樣論述：

新一代CNC控制器趨勢朝向高品質加工，由於客製化產品及少量多樣的生產需求，快速調整CNC控制器參數以符合每一項產品之加工需求日漸重要。業界通常會以加工的週期時間、表面粗糙度以及精度作為產品的性能指標，然而由於加工特性的衝突，當加工速度不斷提高時，難以維持最高等級的加工精度與表面粗糙度要求。因此在不同的加工性能指標下，應有各自合適的CNC控制器參數組合。此外，CNC控制器內含大量的參數且某些參數又互相影響，如此將增加現場工程師調機的複雜度。本研究利用數據驅動方式開發一CNC參數最佳化方法以達到高品質加工目標，此方法可以依據使用者給定的加工需求自動地設定CNC插補參數並預測加工性能。插補參數如速

度、加速度、加加速度以及轉角平化化公差被選擇作為實驗因子，追蹤誤差、輪廓誤差與加工時間被視為加工性能指標。標準測試圖案程式KANINO路徑被使用以得到海德漢控制器產生的插補命令。在不同的插補參數組合下，實驗數據包含運動軸位置和工作台加速度可經由光學尺和加速規量測獲得，接著透過數據分析並收集成為訓練集。為了確保最終加工性能，反向傳播神經網絡的超參數使用Hyperband演算法進行優化調校，接著反向傳播神經網絡被使用來建立一個預測插補參數與加工性能關係的模型。此外，經過訓練的模型結合多目標函數以及非凌越排序基因演算法，可依據使用者設定的3種加工指標權重，求出最佳化的插補參數組合。最後，在一桌上型五

軸雕刻機上執行實驗以驗證本研究所提出方法的可行性以及效能。實驗結果顯示反向傳播神經網絡模型的預測準確度可達90%以上，所有實驗的加工性能誤差皆低於11%。