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與焦慮和解：認知療法先驅克萊兒･維克斯的教導

為了解決西洋棋盤的問題，作者JudithHoare 這樣論述：

她率先從生物學的角度，揭露神經系統對於情緒的影響， 引領時代地揭露了心智與身體之間的連結，卻因為身為女性 以及獨排眾議的見解，遭受當時心理健康領域當權派所排擠， 然而無數受益於她的著作的讀者，見證了其獨特療法的價值。 　　＊＊＊＊＊ 　　二十多歲時，克萊兒・維克斯經診斷，罹患了當時人人聞之色變的結核病，被迫入住療養院。雖然後來醫生發現是誤診了，但她的心律不整並未改善，自此長年陷入焦慮。後來經過一個朋友提點，她發現自己的焦慮來源原來是被恐懼所驚嚇，這個認識對她意義重大。很快地她便掌握重點——她必須停止對抗恐懼。 　　由於維克斯的學術專業是生物學，她得以深入觀察所有生物都擁有的神

經系統，從而了解我們的原始大腦——後來她理解到，這與人類的情緒激發模式密切相關。又因為親身經歷過心智與身體之間形成的強力循環，維克斯後來發展出治療焦慮症等神經（失調）病症的萬用療法，她用以下簡單的口訣總結這套獨特療法： 　　「面對」、「接受」、「漂浮」，以及「讓時間流逝」。 　　維克斯後來成為醫生，治療焦慮症的成效頗受病患肯定，但有病患向她反映，雖然她的建議很有用，然而一旦離開診所，效果就大打折扣。該病患建議她「寫下所有細節，省得得一再重複告訴病患」。這個建議催生了維克斯的首部著作。 　　1962年，《幸福就在轉念後》（Hope and Help for Your Nerve）出版，這是

一本為一般大眾撰寫焦慮症「自療」專書。儘管當時的精神醫學社群普遍無視這本書，維克斯的治療口碑仍藉由病患持續在醫界傳開來。《幸福就在轉念後》出版後在多國熱銷，她也颳起旋風，廣獲媒體邀約（例如英國廣播公司BBC熱情邀約她合作訪談節目），世界各地的讀者信件與電話大量湧入，更有不少病患登門造訪她的澳洲住處，感謝這位博士改善了他們的生活，甚至拯救了他們的人生。一些心理健康領域重量級學者，也開始注意到維克斯及其療法，與她進行交流。 　　恐慌、憂鬱、焦慮、懼曠症、強迫症、創傷後壓力症候群……日後精神醫學界傾向細分疾病，但維克斯認為，當中有許多疾患其實「病出同源」，也因此她都採取同一套方法治療廣泛的精神問題

，也就是現代教科書所稱的「精神官能症」，同時稱呼它們「神經疾病」，除了避免批評意味，也點出這些疾病都是暫時、而且可以治癒的。 　　＊＊＊＊＊ 　　克萊兒・維克斯思考活躍奔放、不喜因循守舊，她在演化領域的研究贏得了全球讚賞，亦是第一位取得澳洲歷史最悠久大學科學博士的女性。由於多才多藝且興趣廣泛，維克斯曾經從學者生涯轉換跑道，成立旅行社，後來又轉往醫學領域發展，最終成了醫生。 　　她是心理健康領域的研究先驅，徹底顛覆看待「焦慮」這個重大文明病的角度。《幸福就在轉念後》出版已是六十年前，至今持續再版、依然暢銷，繼續造福眾多有焦慮症困擾的人。即使在克萊兒・維克斯死後三十年的現在看來，她的治療方法

依然先進，而且證實有效。然而，她的故事卻鮮為人知。這本書，就帶您一窺她走在時代前端的見解，以及她豐富且深具啟發的經歷。（更詳盡的內容介紹，請參見網頁中目錄的各章引文。） 各界好評 　　►克萊兒‧維克斯在一九六○與一九七○年代出版了探討「神經病症」的暢銷書，享譽全球，然而儘管有許許多多病患對她心懷感激，如今她卻幾乎已為世人遺忘。這本極具啟發的傳記……完整揭露了這名優秀女性不凡的一生，她在演化領域的研究成果值得讚揚。——《書籍與出版》（Books + Publishing） 　　►克萊兒‧維克斯憑藉著跳脫框架的思考，以及極為敏銳的臨床診斷，開發出一套治療計畫，長年以來讓數千萬名病患受益無窮。

——大衛‧巴洛（David Barlow），波士頓大學心理學與精神病學榮譽教授 　　►這本傳記讓克萊兒‧維克斯這名澳洲醫生的成就不再遭到埋沒，重新站上焦慮症診斷與治療的歷史舞台。本書展現出優秀記者的純熟功力，描繪一位個性無拘無束、思想創新的女性多采多姿的經歷，讓讀者理解演化與精神理論的歷史，重新認識維克斯的治療方法與著作。——卡洛兒‧密道頓（Carol Middleton），《澳洲書評》 　　►克萊兒‧維克斯對於焦慮治療做出的貢獻時常遭到外界忽視，這本傳記重新給予了認可。——《科學人》

西洋棋盤進入發燒排行的影片

建構一基於擴增實境標記的步態分析系統

為了解決西洋棋盤的問題，作者簡佳正 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II誌謝 III目錄 V圖目錄 X表目錄 XIV英文縮寫表 XV詞彙表 XVII第一章、 緒論 11.1 研究背景 11.2 動機與目的 21.3 文獻回顧 21.4 研究目標 4第二章、 理論基礎 62.1 相機校正 62.1.1 針孔相機模型 62.1.2 最佳化 102.1.3 影像處理 112.1.4 畸變係數 122.2 ArUco的位置與角度回歸 132.2.1 ArUco簡介 132.2.2 ArUco偵測 142.2.3 ArUco的位置與角度回歸 152.2.4 齊次座標轉換 162.2.5 濾波

172.3 Arnold下肢模型 172.3.1 骨骼 172.3.2 關節 182.4 OpenSim分析 202.4.1 模型尺寸縮放 202.4.2 光球位置調整 212.4.3 OpenSim逆運動學分析 212.4.4 OpenSense逆運動學分析 23第三章、 材料與方法 253.1 研究架構 253.2 硬體準備與製作 273.2.1 拍攝設備 273.2.2 用於校正的西洋棋盤 273.2.3 ArUco穿戴式裝置製作方式 283.3 系統前測試 293.3.1 相機曝光時間測試 293.3.2 準確性驗證實驗 293.3.3 重複性驗證

實驗 303.3.4 解析度驗證實驗 303.4 操作流程 313.5 方法一之動作捕捉研究 333.5.1 相機校正 333.5.2 虛擬光球介紹 333.5.3 實驗時的虛擬光球位置設置 343.5.4 後端計算虛擬光球於對應肢體之位置 343.5.5 後端分析虛擬光球相對於地面之位置 343.5.6 運用OpenSim計算運動學 353.6 方法二之動作捕捉研究 353.6.1 實驗前的步驟 353.6.2 ArUco尤拉角轉四元數 363.6.3 ArUco與肢體間夾角估計 363.6.4 OpenSim逆運動學分析 373.6.5 模型初始姿勢準確性試驗

373.6.6 OpenSim IK加權調整 373.7 收案方式調整 383.8 評估兩系統一致性的統計方法 39第四章、 結果 404.1 硬體準備與製作 404.2 系統前測試 404.2.1 相機曝光時間測試 414.2.2 準確性驗證實驗 424.2.3 重複性驗證實驗 474.2.4 解析度驗證實驗 484.3 相機校正 504.4 動作捕捉系統 524.4.1 方法一動作捕捉系統 524.4.2 方法二動作捕捉系統 534.5 節4.6至節4.9內容之導讀 544.6 三實驗之結果與統計 554.6.1 實驗一之結果與統計 554.6.2 實

驗二之結果與統計 564.6.3 實驗三之結果與統計 574.7 於分析過程排除初始姿勢誤差 584.7.1 實驗一之結果與統計 584.7.2 實驗二之結果與統計 594.7.3 實驗三之結果與統計 604.8 於分析過程調整OpenSim IK加權 614.8.1 實驗一之結果與統計 614.8.2 實驗二之結果與統計 624.8.3 實驗三之結果與統計 634.9 於分析過程排除初始姿勢誤差且調整OpenSim IK加權 644.9.1 實驗一之結果與統計 644.9.2 實驗二之結果與統計 654.9.3 實驗三之結果與統計 66第五章、 討論 675.1

硬體準備與製作 675.2 前測試結果 675.3 兩系統在理論上之差異 675.4 兩系統在操作上之差異 685.5 大腿雜訊問題 685.6 初始動作問題 695.7 改進方法一動作捕捉系統 695.8 改進方法二動作捕捉系統 70第六章、 結論 71參考文獻 72附錄 79A 不同轉速下實際角度與估計角度的一致性評估結果 79B 三實驗結果之比較圖與統計圖 85B.1 實驗一結果之比較圖與統計圖 86B.2 實驗二結果之比較圖與統計圖 90B.3 實驗三結果之比較圖與統計圖 94C 於分析過程排除初始姿勢誤差之結果比較圖與統計圖 98C.1 實驗一結果

之比較圖與統計圖 98C.2 實驗二結果之比較圖與統計圖 102C.3 實驗三結果之比較圖與統計圖 106D 於分析過程調整OpenSim IK加權之結果比較圖與統計圖 110D.1 實驗一結果之比較圖與統計圖 110D.2 實驗二結果之比較圖與統計圖 114D.3 實驗三結果之比較圖與統計圖 118E 於分析過程排除初始姿勢誤差且調整OpenSim IK加權之結果 122E.1 實驗一結果之比較圖與統計圖 122E.2 實驗二結果之比較圖與統計圖 126E.3 實驗三結果之比較圖與統計圖 130圖目錄圖2-1、 針孔成像示意圖 10圖2-2、 空間點、焦距與成像位置關

係圖 10圖2-3、 迭代法求相機矩陣之視覺化過程 11圖2-4、 影像的輻射畸變 13圖2-5、 6×6 ArUco範本，序號由左至右為0到5 14圖2-6、 在影像中的ArUco上後製虛擬物件 14圖2-7、 ArUco偵測流程示意圖 15圖2-8、 相機與ArUco的坐標系關係圖 16圖2-9、 膝關節模型示意圖 19圖2-10、 踝、距下、蹠趾關節轉軸示意圖 20圖2-11、 模型尺寸縮放的輸入輸出架構圖 21圖2-12、 光球位置調整的輸入輸出架構圖 21圖2-13、 OpenSim IK的輸入輸出架構圖 22圖2-14、 IMU貼點的輸入輸出架構圖 24圖

2-15、 IMU逆運動學分析的輸入輸出架構圖 24圖3-1、 研究架構圖 26圖3-2、 用於相機校正的西洋棋盤示意圖 27圖3-3、 ArUco穿戴式裝置示意圖 28圖3-4、 系統流程圖 32圖4-1、 動作捕捉用的硬體製作成品實照圖 40圖4-2、 不同曝光時間下的ArUco偵測結果 41圖4-3、 不同曝光時間下的掉點率 (Miss rate) 41圖4-4、 右側ArUco相對於左側ArUco位置的計算結果 43圖4-5、 右側ArUco相對於左側ArUco角度的計算結果 44圖4-6、 不同距離下的ArUco距離偵測結果 45圖4-7、 相機與ArUco間實

際距離與估計距離之一致性分析結果 45圖4-8、 每秒1轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 46圖4-9、 每秒1轉的ArUco在不同時間點下實際與估計角度的一致性 46圖4-10、 同一操作員於同一點重複進行光球位置設置的結果 47圖4-11、 36次虛擬光球設置的三軸位置結果之SDM 48圖4-12、 不同距離下的ArUco角度偵測結果 49圖4-13、 不同距離下的ArUco三軸角度偵測結果 49圖4-14、 每秒4轉的速度下ArUco在某些時間點無法被偵測 50圖4-15、 每秒20轉下的ArUco偵測結果 50圖4-16、 蒐集用於相機校正的西洋棋盤影像 51

圖4-17、 後製預錄的方法一動作捕捉實驗影片 52圖4-18、 後製預錄的方法二動作捕捉實驗影片 53圖5-1、 於地面每隔一段距離設置ArUco的示意圖 70圖A-1、 每秒2轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 79圖A-2、 每秒2轉的ArUco在不同時間點下實際與估計角度的一致性 79圖A-3、 每秒3轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 80圖A-4、 每秒3轉的ArUco在不同時間點下實際與估計角度的一致性 80圖A-5、 每秒4轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 81圖A-6、 每秒4轉的ArUco在不同時間點下實際與估計角度的一致性 81圖A-7、

每秒5轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 82圖A-8、 每秒5轉的ArUco在不同時間點下實際與估計角度的一致性 82圖A-9、 每秒6轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 83圖A-10、 每秒6轉的ArUco在不同時間點下實際與估計角度的一致性 83圖A-11、 每秒20轉的ArUco在不同時間點下的偵測結果 84圖B-1、 方法二的OpenSim IK前後差異 86圖B-2、 兩系統於各自由度的捕捉差異 87圖B-3、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 88圖B-4、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 89圖B-5、 方法二的O

penSim IK前後差異 90圖B-6、 兩系統於各自由度的捕捉差異 91圖B-7、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 92圖B-8、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 93圖B-9、 方法二的OpenSim IK前後差異 94圖B-10、 兩系統於各自由度的捕捉差異 95圖B-11、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 96圖B-12、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 97圖C-1、 方法二的OpenSim IK前後差異 98圖C-2、 兩系統於各自由度的捕捉差異 99圖C-3、 兩系統在各自由度的皮爾

森積動差分析結果 100圖C-4、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 101圖C-5、 方法二的OpenSim IK前後差異 102圖C-6、 兩系統於各自由度的捕捉差異 103圖C-7、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 104圖C-8、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 105圖C-9、 方法二的OpenSim IK前後差異 106圖C-10、 兩系統於各自由度的捕捉差異 107圖C-11、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 108圖C-12、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果

109圖D-1、 方法二的OpenSim IK前後差異 110圖D-2、 兩系統於各自由度的捕捉差異 111圖D-3、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 112圖D-4、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 113圖D-5、 方法二的OpenSim IK前後差異 114圖D-6、 兩系統於各自由度的捕捉差異 115圖D-7、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 116圖D-8、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 117圖D-9、 方法二的OpenSim IK前後差異 118圖D-10、 兩系統於各自由度的捕捉

差異 119圖D-11、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 120圖D-12、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 121圖E-1、 方法二的OpenSim IK前後差異 122圖E-2、 兩系統於各自由度的捕捉差異 123圖E-3、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 124圖E-4、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 125圖E-5、 方法二的OpenSim IK前後差異 126圖E-6、 兩系統於各自由度的捕捉差異 127圖E-7、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 128圖E-8、 兩系統在各自由

度的Bland-Altman plot分析結果 129圖E-9、 方法二的OpenSim IK前後差異 130圖E-10、 兩系統於各自由度的捕捉差異 131圖E-11、 兩系統在各自由度的皮爾森積動差分析結果 132圖E-12、 兩系統在各自由度的Bland-Altman plot分析結果 133表目錄表4-1、 運用西洋棋盤影像計算的相機內在參數與畸變係數 51表4-2、 兩系統的一致性表格 55表4-3、 兩系統的一致性表格 56表4-4、 兩系統的一致性表格 57表4-5、 兩系統的一致性表格 58表4-6、 兩系統的一致性表格 59表4-7、 兩系統的一致性表格

60表4-8、 兩系統的一致性表格 61表4-9、 兩系統的一致性表格 62表4-10、 兩系統的一致性表格 63表4-11、 兩系統的一致性表格 64表4-12、 兩系統的一致性表格 65表4-13、 兩系統的一致性表格 66

3小時讀通基礎數學

為了解決西洋棋盤的問題，作者根上生也 這樣論述：

　　學校學不到的超簡單數學！ 　　不需算式，看圖就能快速理解！   　　對角線數目、畢氏定理證明、植樹問題…… 　　看完教科書的說明之後，還是一頭霧水嗎？ 　　讓數學偵探生也老師帶你從圖片破解數學， 　　找出題目中暗藏的玄機、發掘速算的訣竅、 　　表演數學魔術、鍛鍊三維感覺、證明定理， 　　讓你一看就懂！ 　　這些解題法絕對會令你感嘆：「實在太炫了！」   　　比魔術更令人驚嘆不已的數學！ 　　本書不堆砌數字、符號、公式來解析數學問題，即使是有關深奧原理的題目，也不須拼命背誦公式或做複雜的計算，只要在紙上畫畫圖，就能輕鬆解題。   　　看完本書，你會發現數學的奧妙之趣，並且有衝動想立即與人

分享！也會讓你多了一付數學的眼鏡，從此能以不同的角度觀察四周，發現過去未能察覺的驚奇！   　　隱藏在生活中的趣味數學 　　●A4紙的對角線等於B4紙的長邊 　　●名片跟名模一樣也擁有黃金比例 　　●500ml啤酒罐的腰圍比高度還長 　　●觸控式螢幕不需要觸碰也能操作 　　●衛星導航需要四顆衛星才能定位 　　●線上刷卡輸錯一個號碼也沒關係   　　第 1章 各種求和公式 　　求和公式是依據某種規則，來表示如何將一串數字加總起來的公式。這些基本公式有許多我們在高中時都學過，但數學課本所寫的說明你真的看得懂嗎？作者在書中會運用和數學老師完全不同的角度來說明求和公式。相信你看完之後，一定會覺得，「要

是早用這種方式說明的話我就懂了……」裡面也有些部分需要花點腦筋，但你學過以後一定會忍不住想馬上教和別人唷。   　　第2章　數數的技巧 　　算數．數學的基本，終究還是數東西的個數。但如果只是一個個地數著1、2、3、4……，這樣一點也不有趣。在這一章作者將帶你從數學構造與原理下手，找出各種高明的數數方法。這章介紹的題目，如果只是要找出答案其實非常簡單。但看過作者的解法，相信你一定會馬上大喊：「原來還有這招！」   　　第 3章　數字的魔術 　　本章集結了各種魔法般的神奇現象，但它們絕對不是魔術，只是一些含有高深的數學的現象而已。只要你知道這些招式的奧祕，一定會發現當中的數學原理比表面的現象更加有

趣。   　　第4章　神奇的立體形狀 　　我們都住在三度空間中，也就是擁有長、寬、高等方向的空間。在這個空間裡充斥著許許多多的立體形狀，因此，我們可不能對這些立體形狀一竅不通喔。本章集結了各種與立體形狀相關的問題，剛開始請先依據你的直覺來回答。但你也要小心，你的直覺可能會背叛你唷。 　　 　　第5章　漂亮的證明 　　數學中最重要的就是「證明」了。證明就是將理論性的推測，歸納出結論來。但是如果證明只是列出一堆複雜的符號，那也很無趣。你可曾想過能夠直接看出問題的本質，將它一刀兩斷的漂亮證明嗎？你不需要自己靈光乍現突然想出來，只要看了本章所寫的證明會有所感動就好。因此，本章不叫「靈光乍現的證明」而叫

「漂亮的證明」。   　　第6章　隱藏在生活裡的數學 　　本章為大家介紹一些隱藏在日常生活中的數學，有些是在你能在周遭事物中發現的趣味，有些則是從這些發現發展出來的、能讓你動動腦的話題，例如：A4紙的對角線等於B4紙的長邊、名片跟名模一樣也擁有黃金比例、500ml啤酒罐的周長比高度還長、觸控式螢幕不需要觸碰也能操作、衛星導航需要四顆衛星才能定位、線上刷卡輸錯一個號碼也沒關係。

使用立體視覺系統估測眼鏡之姿態

為了解決西洋棋盤的問題，作者許家愷 這樣論述：

由於眼鏡會折射光線，導致由眼鏡外向觀測到的眼睛影像失真，而難以還原被折射的視線，因此目前的視線追蹤技術大多只適用於無須配戴視力矯正眼鏡的使用者。為解決透過眼鏡估測視線的問題， 必須先估測眼鏡的方位。 在本論文中我們發展了一套使用立體視覺系統來估測眼鏡方位的方法。為了協助眼鏡的定位， 我們在鏡框四角貼上四個足標點。 而為了建立眼鏡的光軸與前後球面等參數與這四個足標點的關係，我們建構了一套由單軸平移台構成的校正系統。 在平移台上我們以 ARTag 為基礎， 設計了一個類似西洋棋盤格的校正目標物。其中，每一個黑色的格子都加上一個 ARTag 編碼。 這個校正目標物的好處是即使僅取得部份影像，我們也

可藉由 AR Tag 找出每一個校正點的位置。特別是在眼鏡折射的影響下， 這個由 ARTag 構成的校正目標也可以協助我們定出折射後的校正點影像座標。透過光線追跡運算，我們可以估測出鏡片的方位。 而由四個足標點的三維位置， 即可定義透鏡座標系統。實際實驗顯示，這個眼鏡方位估測方法的位置精確度約在 1 mm 以內， 而方位精確度則在 2.5 度左右。可用於修正視線追蹤系統中，眼鏡造成的折射效應。