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附示範影片!5分鐘小臉按摩：美體師指導打造元氣美顏

為了解決眼睛變大的問題，作者森拓郎 這樣論述：

　　「我的臉好大！」 　　會這樣說的，大部分都是姿勢不良等後天因素造成。 　　可惜的是本人通常沒有察覺！ 　　仔細想想，以下習慣妳有嗎？ 　　▲有空就是滑手機，確認新情報、到處按讚是一定要的！ 　　▲好不容易有自己的時間，雖然半夜但我還捨不得睡～！ 　　▲這麼辛苦當然要犒賞自己，炸雞♥薯條♥沒有你們怎麼辦！ 　　▲甜食是第二個胃，抽屜裡藏甜食偷吃一下是每天的小確幸！ 　　其實，就是這些習慣害妳臉變大、臉型走鐘！ 　　東京人氣運動指導員親身示範！ 　　每天早晚5分鐘沙龍級小臉按摩，隔天臉色大不同！ 　　★ 示範影片跟著做，小臉按摩STEP BY STEP！ 　　改善

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眼睛變大進入發燒排行的影片

使用具注意力機制之CNN模型進行虹膜辨識

為了解決眼睛變大的問題，作者林靖傑 這樣論述：

虹膜辨識是最受人歡迎的生物辨識方法之一，最早於 1992 年由 Daugman 率先提出完整的自動化虹膜辨識系統。由於其優越的辨識效果，也吸引許多學者投入相關研究中。通常虹膜辨識的運算流程可分為取像、虹膜定位、虹膜正規化、特徵抽取、特徵比對等五大步驟。傳統的虹膜辨識必須在受控的環境下要求使用者配合取像才能進行辨識，因此近年來的研究主題逐漸著重在如何去除這些取像限制。在移除受控環境取像限制時，由於照明條件變化，瞳孔的縮放幅度變大。而在先前的研究中已證實，瞳孔縮放幅度過大時，虹膜辨識的錯誤率就會大幅上升。本篇論文主要目的是透過使用深度學習做特徵抽取的方式解決在瞳孔大幅縮放，造成虹膜紋理非線性變形

，導致辨識率下降的問題。此外，我們也希望引入注意力機制降低睫毛與角膜反射等雜訊對虹膜辨識影響。因此，我們比較了没有注意力機制的 ResNet50，有注意力機制的 RAM (Residual Attention Module)，以及在本研究中提出的 DARM (Dual Attention Residual Module) 等三種架構在虹膜辨識的效果。測試與訓練用的資料皆來自NCNU-Iris-Lamp 資料庫，這是一個由 248 隻眼睛取得的 39,560 張近紅外線眼睛影像。這個虹膜資料庫的特色是在暗房中取像，所以可以控制可見光的亮度，取得的眼睛影像的瞳孔變化幅度相當大。以傳統的虹膜辨識方法

，對 NCNU-Iris-Lamp 進行辨識，最佳的 EER (Equal Error Rate) 僅能夠到達 2.85%。透過上述三種不同的 CNN 模型所得的虹膜紋理特徵向量，是以餘弦相似度 (Cosine Similarity) 來度量兩張虹膜紋理的相似度。實驗結果顯示有注意力機制的的 RAM 與 DARM 架構皆可以得到較佳的辨識率，而其中又以本論文所提出之 DARM 模型表現最為優異，其 EER 值僅有 0.014%。這個 EER值與受控環境中進行的虹膜辨識 EER 為同數量級，即使用 DARM 模型可以解決瞳孔大幅縮放對虹膜辨識精確度造成的影響。

旅遊英語微課堂(附1MP3)

為了解決眼睛變大的問題，作者吳木英,夏建蘭,朱童 這樣論述：

本書特色 　　出國必備物品，你帶齊了嗎？ 　　護照、證件、換洗衣物， 　　還有一本能在關鍵時刻派上用場的英文書！ 　　善用微英語，1分鐘學一課， 　　用600堂Mini English Class變身行動翻譯機！ 　　開口說英語，只要微精通， 　　用2,400句會話+1,200個單字， 　　旅遊留學靠自己，隨心所欲、暢行無阻！ 　　【使用說明】 　　「旅遊英語微課堂」Mini English Class 　　1分鐘變身行動翻譯機！ 　　學習目標：學會國外旅遊及留學生活各種情境的實用英文，包括登機、住宿、購物退稅及國外生活等，食衣住行主題全收錄。 　　學習時間：1堂課1分鐘，共6

06堂課。 　　學習方法：找到最適合你的方式，不論聽、說、讀、寫都要專注學習，將各單元內容充分吸收，留在腦中。 　　用聽的—MP3收錄各單元情境對話，一邊聽一邊學習道地發音。 　　用說的—大聲唸出書上的內容，培養開口說英語的信心。 　　用讀的—逐字閱讀各課內容，利用視覺學習建立深刻印象。 　　用寫的—將書中的例句和單字抄寫在筆記本上，手腦並用，加深記憶。 　　單元內容： 　　重點會話看圖學 　　全書共五大主題，正式進入主題內容前，先看四格漫畫學習該主題的關鍵會話，快速掌握單元重點。 　　旅遊情境全收錄 　　收錄旅遊、留學、國外生活的各種情境會話，食、衣、住、行主題一應俱全。 　　關鍵用

句換著說 　　情境會話中的關鍵用句也能換句話說，提升會話的實用性和靈活度。 　　單字片語一次記 　　每課精選必學的單字片語，對照會話句子一起學，不用查字典也能輕易記住。 　　超實用句要熟練 　　熟記各主題最實用的句子，在各種場合中輕鬆表達。 　　MP3收錄各單元會話 　　收聽美籍老師親錄MP3，邊聽邊跟著大聲說，同時訓練聽力和口說。（本書CD片內容音檔為MP3格式）

非接觸式眼壓量測之應力與應變分析

為了解決眼睛變大的問題，作者史昱賢 這樣論述：

本研究利用有限元素法進行非接觸式眼壓量測模擬分析，主要探討在噴氣式眼壓計作用下角膜中心與視神經位置所承受之應力、應變以及剪應力的變化關係。文中使用Ansys做為分析工具，透過Fluent模組模擬空氣流場作用過程，並以Transient Structure模組模擬眼球受氣壓脈衝所產生的非線性行為。為深入了解眼球在空氣脈衝作用下的行為，建立22 mm、24 mm、26 mm、28 mm、30 mm五種不同眼球模型，並結合俯視、正視、仰視三種不同的姿勢，探討以下三種眼球變換參數，變換參數依序為， 0.5 mm、0.55 mm、0.6 mm三種角膜厚度，0.5 MPa、1.0 MPa、1.5 MPa

三種角膜彈性係數，以及10 mmHg、20 mmHg、30 mmHg、40 mmHg、50 mmHg五種眼壓值。研究結果顯示，在三種角膜厚度的分析中，當角膜厚度增加時，角膜的應力與應變皆會降低，角膜厚度與應力、應變呈反比關係。在三種楊氏係數分析中，當角膜楊氏係數增加時，角膜的應力會隨之增長，兩者間呈正比關係。在五種眼壓值的分析中，當眼壓值增加時，角膜的應力與應變皆會遞減，眼壓值與角膜應力、應變間呈反比關係，而視神經的應力、應變與剪應力皆會隨著眼壓值增長而增加，眼壓值與視神經應力、應變、剪應力三者成正比關係。文中三種分析結果皆顯示，三種姿勢下，視神經的應力與應變大小趨勢皆呈現仰視>正視>俯視。