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輔仁大學 音樂學系 吳佳慧所指導 陳抒慈的 音樂治療中跨專業合作關係探討-以中部某特殊機構為例 （2021），提出teams無法登入關鍵因素是什麼，來自於音樂治療師、教保員、跨專業合作。
而第二篇論文中原大學 資訊工程學系 余執彰所指導 江恆瑜的 對非職業棒球員之表現預測平台與訓練數據視覺化 （2021），提出因為有 資料視覺化、精準運動科學、運動輔助訓練的重點而找出了 teams無法登入的解答。
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登入元宇宙：解放自己，擴增夢想的次元
為了解決teams無法登入 的問題，作者金相均 這樣論述：
★YES24網路書店2021讀者票選年度之書，9.1顆星好評！ ★韓國上市兩個月，熱銷超過30,000本，至今已再版超過120刷。 ★三星、LG、現代汽車、韓國文化產業振興院等超過200家企業爭相徵詢建議的元宇宙權威！ ★寫給每個人的未來之書，登入元宇宙世界旅行與生活的最佳指南。 ★收錄作者5篇原創短篇小說，元宇宙也有陰暗面與副作用。 開拓嶄新世界的機運 看見每個人獨有的宇宙 Facebook直接改名Meta宣誓投注在元宇宙的決心； Nvidia的創辦人黃仁勳宣稱元宇宙來了（The Metaverse is coming.），經濟規模終將超越現實世界； 微軟、亞馬遜、Goo
gle、Apple、三星、LG、騰訊也爭相佈局。 一夕之間，社群平台與各種媒體都在討論元宇宙（Metaverse），元宇宙到底是什麼，與個人生活有何相關？它是否只是企業巨頭競逐的遊樂場，是存在於另一個世界的喧囂？它從何而來，將往何處去？我們能在其中扮演什麼角色？ 歡迎光臨元宇宙時代，我們都早已被註冊帳號，一起成為元宇宙的探險家吧！ 韓國首屈一指的「元宇宙」專家金相均將在本書中擔任你專屬的響導，用任何人都能輕易理解的語言導覽何謂 元宇宙，你手上握有四張旅遊門票，準備好一起出發前往一個全新的地球──數位虛擬的地球了嗎？雖然可能會稍微有點頭暈，但那只是初次接觸陌生事物時會發生的類似
悸動的自然現象，所以無須害怕，希望你能完成這趟元宇宙的旅程。 曾用過手機抓精靈寶可夢嗎？曾經開車時將導航地圖投影在擋風玻璃上嗎？ ──你正在體驗擴增實境元宇宙（Augmented Reality，AR） 曾將美食照上傳到Instagram嗎？有沒有看過韓國綜藝《我獨自生活》呢？ ──你正在體驗生活日誌化元宇宙（Life Logging） 用過Google Maps環遊世界嗎？加入過偶像歌手的官咖嗎？曾透過Airbnb預約住宿？ ──你正在體驗鏡像世界元宇宙（Mirror World） 玩過魔獸世界、動物森友會等線上遊戲嗎？看過史匹柏的電影《一級玩家》嗎？ ──
你正在體驗虛擬世界元宇宙（Virtual World） 本書除了說明 元宇宙 如何一點一滴改變我們的生活，作者更進一步以韓國各產業界為例，舉出各家公司能如何利用此項科技的提案發想，強調縱使非科技公司，也能在了解後活用 元宇宙 以創造驚人效益，即使是非韓國本土企業也值得借鏡參考。 未來將是與元宇宙共存的時代，我們也早已生活在各種元宇宙之中。 我們在住家、職場、街頭和餐廳等場所，都會遇到相近世代或是不同世代的人，雖然好像所有人都生活在同一個空間、同一個地球上，但實際上你的家人、朋友和同事中，有多少人和你生活在同一個元宇宙裡？ 「我的小孩一看到我就躲開。我不曉得我的另一半都在
想些什麼。最近的學生好像從外星來的孩子。這幾年的新進職員彷彿只有身體待在公司。」你如果曾經有過這些念頭，請你試著深入思考看看，你和那些人之間是否有共享的元宇宙。 即使一片明亮也有光照不進來的地方，元宇宙使用方法與注意事項 兼具小說家身分的金相均教授，也以自己原創的5篇短篇小說邀請大家一起思考元宇宙的陰暗面──只要戴上就能把眼前的對象變成夢中情人的隱形眼鏡、 有人將元宇宙當作新的工作平台、有人將元宇宙當作新的遊樂場，也有人將元宇宙當作遠離現實的一個方法。金相均教授也發出警言：「元宇宙應該是拓展人類生活的領域，而非成為某人的避難所、某人的收容所。」提醒大眾除了擁抱新科技，亦不可偏
廢培養獨立思考能力，才能在享受更便利、更多采多姿生活的同時，不被不當利用科技的部分群體反噬。 隨著covid-19疫情讓人們的物理接觸減少，我們已越來越難以不去接觸虛擬世界，而人類是社群動物，不可能獨活；所以元宇宙不只代表著一個集體虛擬共享世界，未來的趨勢，也是人們未來的生活方式。 名人推薦 知識型YouTuber Cheap 驚喜製造 共同創辦人 林業軒、陳心龍 HowHow 陳孜昊 北科大元宇宙 XR 研發中心主任 曹筱玥 加個零社群觀察 張嘉玲 臺師大設計學系特聘教授 黃心健 電獺集團共同創辦人兼執行長 謝綸 （按姓氏筆畫排列） 聯合
推薦 各界盛讚 「你或許了解How哥宇宙，但你了解元宇宙嗎？趕快買這本《登入元宇宙》吧！」──HowHow 陳孜昊 「在閱讀本書的過程中，我總是非常生動地看見並體驗到他所說的未來，甚至都起了雞皮疙瘩。與其說是推薦，我真的很想跟金相均教授說聲謝謝，感謝他讓我有這樣的體驗。」──金慶日（김경일），《智慧的心理學》作者、認知心理學家＆亞洲大學心理學教授 「《元宇宙》確實呈現出手機智人文明的細節和未來的方向。我建議期許自己有個成功的未來的人，或是想要有智慧地開發自我潛能的人，都一定要登陸元宇宙，嶄新的宇宙正在等待你。」──崔在鵬（최재붕），《手機智人》作者＆成均館大學機械工程系教
授 「現在是該為後數位時代做準備的時候了。然而，這本書卻對在這種時代製作文化內容的我們提問：「目前為止你們做了什麼，現在正在做什麼，往後又該做什麼？你們有煩惱過這些問題嗎？」──金俊秀（김준수），SBS綜藝本部製作人＆《叢林的法則》企劃 「希望讀者能透過本書看見嶄新的世界、看見每個人獨有的宇宙。為了讓人在新常態時代旅行而誕生的嶄新數位導覽書《元宇宙》。」──鄭民植（정민식），CJ E&M tvN製作人＆《為你讀書》、《怎麼辦大人》、SAPIENS STUDIO總企劃
音樂治療中跨專業合作關係探討-以中部某特殊機構為例
為了解決teams無法登入 的問題，作者陳抒慈 這樣論述：
本研究主要目的為探討音樂治療師與機構教保員跨專業合作之經驗。研究重點為：一、探討音樂治療師與機構教保員如何準備音樂治療服務之過程；二、探討音樂治療師與機構教保員在跨專業合作中的困境；三、探討音樂治療師與機構教保員的合作模式；四、探討音樂治療師與機構教保員在音樂治療的合作中，資源的運用與整合。 本研究採取質性研究設計，透過立意取樣方式選擇中部某特殊機構，選取在音樂治療中之合作經驗，並穩定任職半年以上之音樂治療師與教保員，共計8名受訪者進行半結構式深度訪談，訪談逐字稿進行內容分析。研究結果如下：一、 音樂治療師與教保員跨專業合作歷程：分為音樂治療師與教保員的合作動機及兩專業者眼中的音樂治療等
兩方面。二、 音樂治療師與教保員跨專業合作的困境：探討音樂治療師困境，如個案多元無法在短期間了解個案特質、非治療專業範疇問題、合作間的溝通、與協助者過多支持的問題；以及教保員困境，如缺乏與音樂治療師合作的共識等。三、 音樂治療師與教保員合作模式包含有共識的合作方式、個案能力提升、專業人員的自我成長等三方面。四、 音樂治療師與教保員跨專業合作中運用的資源與策略：音樂治療師方面有（一）詢問：透過老師提供的資訊，可幫助治療師了解個案特質、表達能力、社交方式以及當日的精神狀況。（二）覺察：治療師必須不斷覺察自身與個案及教保員的互動情形，在治療中不斷做調整。（三）求助：尋求正式及非正式資源（四）倡
議：推廣音樂治療真正的核心價值與理念；教保員服務個案之策略（一）任務：服務模式改為共同目標為導向。（二）尊重：彼此尊重、尋找適當的時機溝通。 希望本研究結果能開啟兩專業人員的合作視野，增進合作可行方案，並提供音樂治療師及教保員跨專業合作的參考依據。
對非職業棒球員之表現預測平台與訓練數據視覺化
為了解決teams無法登入 的問題，作者江恆瑜 這樣論述：
在過去幾年裡運動團隊的表現分析在研究與實驗中迅速增長，而近年來棒球體育數據更是受到醫學以及科學等領域的關注，基於計算機科學方面更容易取得、處理與分析數據應用更是廣泛。本研究開發了一個紀錄球員訓練數據的平台，除了利用數種圖表將球員訓練數據視覺化之外，也提出了一個預測球員打擊表現的機制。研究中分析了台灣北部某體育大學棒球隊的訓練數據，蒐集多名球員打擊的相關數據(例如:擊球初速、擊球仰角、擊球距離、擊球方向等等)，並且預測球員的表現。由於我們蒐集的非職業球員數據量不足以用來訓練預測模型，在研究中我們嘗試透過美國職業棒球大聯盟打者的打擊數據運用分群法分出幾個相似的表現趨勢型態分類，利用同型態的球員擊
球初速和擊球仰角來做預測模型；預測下一年度的擊球初速與仰角表現，並且將之用於非職業球員的打擊表現趨勢預測。利用大聯盟分群數據來彌補非職業球員數據量不夠而無法針對球員個人訓練預測模型的問題。本研究利用了 Pearson correlation coefficient 與 Spearman's rank correlation coefficient兩種相關係數計算球員之間的數據相關程度，以階層式分群 (Hierarchical Clustering)與DBSCAN 聚類方法對球員做分類，再以均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)與對稱性平均絕對百分比誤差(Symm
etric Mean Absolute Percentage Error, SMAPE）作為比較預測模型表現的依據，之後再對每一群的球員使用長短期記憶模型(Long Short-TermMemory, LSTM)與一維卷積神經網路(One-dimensional Convolutional Neural Networks, 1DCNN)模型預測球員表現。本研究測試了三種輸入與輸出組合，分別是一對一預測、二對一預測及二對二預測。在多組實驗比較下，不論是預測初速或者仰角的數值趨勢，一對一的 LSTM 模型都獲得最佳的預測效果。在單一輸入與單一輸出的 LSTM 模型預測初速中，獲得了 2017~20
19年測試集平均均方誤差(RMSE) = 1.468，SMAPE = 0.838%的優異效果。在數據可視化方面，本研究針對運動訓練中的重點加以著墨，例如透過在打擊練習影片中加入骨架繪製讓打擊姿勢的轉動更加清楚；比原始影片更能清楚的檢視姿勢是否正確，這不僅僅是可以提升打擊技巧對於預防運動損傷也很有效果。除了打擊姿勢的重要性，打擊數據的進步與否也是球員與教練最為關心的。研究中透過搭配適當的圖表(例如:長條圖、散點圖、折線圖與擊球落點圖等等)來呈現數據讓球員的表現狀況隨時獲得掌控。透過數據表現分析不僅僅可以減少人工記憶判定的誤差，透過實際數據的統計分析結合圖表與介面互動性，可以提升教練對於訓練方案的
配置效率性；更可以提高球員對於自我訓練結果的可視性。