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只是開玩笑，竟然變被告？套書1＋2（共2冊）

為了解決logo設計軟體推薦的問題，作者吉靜如 這樣論述：

　　學法律保平安！從小建立正確觀念！ 　　不只要避免觸法，更要學會自我保護！   　　原來給人家取綽號是犯法的？ 　　罵人家「神‧經‧病」，每個字都是錢？ 　　如果我懂法律，我就會知道， 　　有些話不能說，說出口的話，一個字可能要罰一萬。 　　我就會知道，有些事不能做，不能隨便拿人家東西當作開玩笑、 　　不能因為無法拒絕就幫別人保管危險的東西、不幫別人買賣東西、 　　更不可以隨便給別人看我的身體，或是把很重要的資訊給別人…… 　　這些，都是「法院的少年調查保護官」教我的事。 　　【書籍資料】 　　◎無注音，適合10～18歲青少年、老師、家長閱讀 　　◎教育議題分類：法治教育 　　◎學習領

域分類；社會、綜合活動 本書特色 　　《只是開玩笑，竟然變被告？：中小學生最需要的24堂法律自保課》 　　本書是少年調查保護官吉靜如，全書共有24章，收錄校園與法庭案例，為解決校園霸凌、言語暴力、性平、毒品、詐騙、暴力、賭博行為等重大法律問題而寫成，是第一本給現代青少年與兒童的法律知識書，能夠幫助孩子辨識危險、遠離威脅、做對的事。孩子將透過本書提供的各種案例與解說，瞭解個人的「行為與責任」，既避免觸法，又能建立法治觀念，妥善保護自己。   　　•台灣第一本寫給現代青少年與兒童的法律知識書。 　　•包含校園與地方法院的大量案例，呈現青少年最容易疏忽的危險事件。 　　•全書包含霸凌、言語暴力、

性平問題、毒品、詐騙、暴力、賭博行為等重大問題。 　　•親子共讀最好，更推薦每篇加以討論，可以有效引導孩子辨識危險、遠離威脅、做對的事。   　　《只是開玩笑，竟然變被告2：中小學生和老師家長都需要的法律自保課》 　　26則逼近法律紅線、瀕臨危險處境，甚至已經句句犯罪的青少年現場！青少年要看，家長老師更要看！大人的第一反應，不只關係到孩子如何面對事件，也關係到老師／家長本身的職責與義務！更驚心動魄、更多真實案例，一再挑戰現代父母與師長的神經。法律教育做在前面，比司法量刑做在後面更好！每個家庭都不希望遇到這些事件／案例發生！法治教育的「超前部署」，絕對是家庭教育重要的一環！也是青少年長大之前必知

的最重要一哩路！   　　•蒐集各種青少年容易觸法案例，包含未成年間的金錢交易、毀謗污辱、言語威脅或網路行為等，請務必留心注意。 　　•建立青少年最重要的法治思維，避免因為一時衝動鑄下大錯或是遇上無可挽回的危險事件！ 　　•強化校方、師長、家長等成人的危機處理，採取正確的引導方式，保護被害者，防護二次傷害！   熱血推薦 　　「地方爸爸與他的小幫手們」版主   王昭棠 　　新北市蘆洲區鷺江國民小學校長  何元亨 　　台北市永安國小校長  邢小萍 　　教育部閱讀推手／桃園市新埔國小教師  李威使 　　高雄市新光國小教師  李郁璇 　　嘉義市教育處長 林立生 　　台北市地方法院少年法庭退休法官

洪舜帆 　　台北市家長協會理事長／教育電台【教育好夥伴】主持人 胡語姍 　　花蓮縣源城國小教師  唐宇新 　　財團法人國紹泌尿科學教育基金會秘書長  徐掌瑛 　　新北市教育局局長 張明文 　　新北市石碇高中輔導主任 陳依婷 　　台北市敦化國中心韻父母效能成長班61期召集人 陳貴春 　　鏞鏞甫甫親子部落格  陳瑜 　　臺中市北新國中國文老師／臺中市閱讀輔導團輔導員  陳茂松 　　台北市中山國中生教組長  游承翰 　　親職作家  番紅花 　　教育部閱讀推手 楊沛綸 　　台北市仁愛國中父母成長班會長  管珍之 　　台中市何厝國小總務主任  蔡昌樺 　　素養教育工作坊核心講師 蔡依橙 　　新北市石碇高

中輔導組長 蔡佩靜 　　桃園市過嶺國中輔導主任  謝佩翰 　　親職溝通作家  羅怡君 　　 　　（以上依姓名筆劃排列） 　　「吉官這二本著作，應成為家長、老師以及學校行政人員在引導孩子時的寶典。」──新北市教育局長 張明文 　　「吉官這本書，是你在人生路上的護身符。」——教育廣播電台教育好夥伴主持人 胡語姍 　　「相信老師們看過後會更清楚，自己該引用那些故事與孩子們分享！」──花蓮源城國小教師 唐宇新 　　「匯集了時下學生常犯的錯誤行為，釐清了一般人對於法律上似是而非的迷思。」──新北市石碇高中輔導主任 陳依婷 　　「我很喜歡吉官的演講，吉官能把她的專業寫成書讓孩子了解，不要傷害他人

，也要懂得保護自己，自己錯了，錯在哪裡很重要，這是一本很棒的書。」──臺北市敦化國中心韻父母效能成長班61期召集人 陳貴春 　　「孩子需要知道這些事！學校課本沒講到的，讓這本書告訴你。」──教育部閱讀推手 楊沛綸 　　「讓孩子們了解守住自己且自保，是當今很重要的課程！」──臺北市仁愛國中父母成長班會長 管珍之 　　「這本書真的是法治教育最佳讀本。」——何厝國小總務主任 蔡昌樺 　　「一本校園親師生都該擁有的工具書，吉官以淺顯的文字與真實案例書寫，簡直就是家長和老師們用來輔導、管教烈火青春少年的最佳武功秘笈！」──桃園市過嶺國中輔導主任 謝佩翰 　　「相信讀者看過這本書後，會更懂得謹言

慎行。」──新北市蘆洲區鷺江國民小學校長 何元亨

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運用大數據分析至影音腳本規劃：以創建高齡YouTube頻道為例

為了解決logo設計軟體推薦的問題，作者陳品臻 這樣論述：

台灣高齡者社群使用率逐年成長，尤其在YouTube影音平台的參與度漸漸上升。伴隨而生的新職業YouTuber組成多元，不再受到年齡限制。YouTuber以拍攝、製作影片換取點閱率與訂閱數，內容製作的成效多半取決於觀眾的喜好。為了更快速評估觀眾喜好和提升收視率，影視製作公司舉凡Netfliex、愛奇藝，皆使用大數據分析來紀錄觀眾數據和搜尋引擎上的趨勢內容。兩者所推出的作品皆在網路上產生極大的迴響，成功創造出忠誠的觀眾群。本研究將運用大數據分析來制定更貼合目標受眾喜好的影音策略與腳本。利用Rstudio進行Google Trends文字探勘，繪製文字雲方式可視化頻道策略，本研究將以長庚養生文化村

作為專案研究場域，建立高齡YouTube頻道『椰奶事務所』。研究成果論證高齡居民能夠透過影音頻道上的社群參與建立自信、扭轉刻板印象，也藉由影片推廣長庚養生村敬老、友老之品牌印象，增加品牌在網路上的曝光以及觸及率。

秒懂PPT|實戰技巧x特效運用x創意設計

為了解決logo設計軟體推薦的問題，作者秋葉,趙倚南 這樣論述：

　　幫助你快速提升PTT的設計能力  　　在職場中，你是否經常為做PPT而煩惱，如每次都要加班做PPT？PPT設計技巧太多，學完就忘？知道一些PPT設計技巧，但不知道如何運用？如果你希望快速提高自己的PPT設計技能，並且能夠靈活應用於簡報、面試、展覽等各種場合，本書就是你的不二之選！    　　告訴你最實用的技巧，秒解各種工作上的困難  　　本書以PPT基礎操作+實戰運用組織內容，主要講解在工作中幾分鐘就能掌握的實用PPT技術點，共73個，包括PPT高效操作、PPT實用技巧、PPT炫酷特效、PPT創意設計四大主軸。每個技巧介紹都配有圖文詳解，讓你隨學隨查，解決職場中的PPT應用疑難，提升工

作效率與效果。    　　本書充分考慮初學者的需求，內容從易到難，能讓初學者輕鬆解各項技巧，快速掌握職場必備技能。書中的大部分案例來源於真實職場，職場新人系統地閱讀本書，可以節省在網路上搜尋答案的時間，提高工作效率。

智能化睡姿辨識之系統研究

為了解決logo設計軟體推薦的問題，作者陳孝武 這樣論述：

目錄指導教授推薦書 i口試委員會審定書 ii誌謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 x第一章 緒論 11.1 研究動機與目的 1第二章 研究方法 32.1 研究規劃概述 32.2 壓傷介紹 42.3 人工智慧介紹 62.3.1 機器學習介紹 72.3.2 深度學習介紹 102.3.3 人工神經網路介紹 102.3.4 卷積神經網路介紹 11第三章 實驗設計與設備 173.1 實驗系統概觀 173.2 實驗流程 183.3 實驗設備與工具 193.3.1 應用軟體 193.3.2 實驗裝置 233.4 實驗設計 243.4.1 模型建構流程 243.4.2

躺臥資訊收集 253.4.3 標籤壓力數據 263.4.4 睡姿辨識模型內部架構 273.4.5 深度學習模型訓練 28第四章 實驗結果 344.1 架構A之睡姿辨識模型 344.2 架構B之睡姿辨識模型 364.3 架構C之睡姿辨識模型 394.4 架構D之睡姿辨識模型 42第五章 結論與未來發展 46參考文獻 48圖目錄圖2-1 研究規劃之流程圖 3圖2-2 壓傷好發位置示意圖 5圖2-3 機器學習概念圖 8圖2-4 監督式學習訓練流程 8圖2-5 單層神經元網路示意圖 11圖2-6 LeNet-5的架構圖 12圖2-7 貓咪原圖(左)與180度翻轉圖(右) 13圖2-8 卷積運算的運算

方式 14圖2-9 Pooling Layer概念圖 16圖2-10 全連接層示意圖 16圖3-1防壓傷系統之架構圖 17圖3-2 實驗流程圖 18圖3-3 Anaconda Prompt命令提示字元 20圖3-4 Anaconda Navigator 20圖3-5 Spider IDE 21圖3-6 Jupyter Notebook 21圖3-7 PycCharm IDE 介面 22圖3-8 Tensorflow logo 22圖3-9 醫博科技開發之智能床 23圖3-10 模型建構流程圖 24圖3-11收集受試者躺臥資訊示意圖 25圖3-12躺臥及標籤數據示意圖 26圖3-13模型預測流程

圖 28圖4-1架構A之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 34圖4-2架構A之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 35圖4-3架構B之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 37圖4-4架構B之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 38圖4-5架構C之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 40圖4-6架構C之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 41圖4-7架構D之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 43圖4-8架構D之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 44 表目錄表1 訓練模型之硬體環境 23表2 睡姿辨識模型之模型架構 27表3 架構A之睡姿辨識模型準確率 36表

4 架構B之睡姿辨識模型準確率 39表5 架構C之睡姿辨識模型準確率 42表6 架構D之睡姿辨識模型準確率 45表7 各架構之睡姿辨識模型準確率 45