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為了解決連線正常英文的問題，作者劉婕 這樣論述：

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連線正常英文進入發燒排行的影片

結合足壓與慣性感測之深度學習跌倒與人體活動偵測系統設計及演算法開發

為了解決連線正常英文的問題，作者賴彥宏 這樣論述：

[目錄]中文摘要i英文摘要ii目錄iii圖目錄viii表目錄xvii第一章 緒論11.1 研究背景21.2 研究目的41.3 論文架構4第二章 文獻回顧62.1基於雙閾2.1基於雙閾值和跌倒姿態實現跌倒偵測72.2使用三軸加速度計總和與歐拉角兩個特徵取得最佳閾值來判別跌倒與非跌92.3比較多個加速計與放置的位置實現姿勢識別與跌倒偵測112.4 使用足底壓力和加速度計實現跌倒偵測17第三章 實驗裝置與系統設計273.1 實驗裝置283.1.1足壓鞋子283.1.2 Microsoft KinectV2 303.2 系統介面設計343.2.1 系統介面介紹343.2.2 系統介面設計介紹363.

2.3 系統介面操作介紹41第四章 實驗方法研與流程544.1 資料集554.2 實驗場地604.3 實驗活動項目624.3.1 壓力鞋墊壓力感測器位置說明624.3.2 模擬跌倒動作說明654.3.3 日常活動(靜態)動作說明884.3.4 日常活動(動態)動作說明1094.4 實驗流程1274.5 參數介紹1274.6 模型架構1314.7 訓練模型方法1314.2.1 訓練模型介紹1334.2.1 資料預處理134第五章 研究結果1375.1評估指標1385.2交叉驗證1395.3使用雙腳資料進行跌倒與日常活動2個類別辨識結果1405.3.1 使用雙腳足壓進行2個類別辨識1405.3.2

使用雙腳六軸慣性感測器進行2個類別辨識1445.3.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行2個類別辨識1485.3.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行2個類別辨識1515.3.5 使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行2個類別辨識1555.4使用左腳資料進行跌倒與日常活動2個類別辨識結果1595.4.1 使用雙腳足壓進行2個類別辨識1595.4.2 使用雙腳六軸慣性感測器進行2個類別辨識1635.4.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行2個類別辨識1675.4.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行2個類別辨識1705.4.5 使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行2個類別辨識1745.5使用右腳資料進行跌倒與日常活

動2個類別辨識結果1785.5.1 使用雙腳足壓進行2個類別辨識1785.5.2 使用雙腳六軸慣性感測器進行2個類別辨識1825.5.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行2個類別辨識1865.5.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行2個類別辨識1895.5.5 使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行2個類別辨識1935.6使用雙腳資料進行跌倒與日常活動8個類別辨識結果….1975.6.1 使用雙腳足壓進行8個類別辨識1975.6.2 使用雙腳六軸慣性感測器進行8個類別辨識2015.6.3 使用雙腳九軸慣性感測器進行8個類別辨識2065.6.4 使用雙腳足壓和六軸慣性感測器進行8個類別辨識2105.6.5

使用雙腳足壓和九軸慣性感測器進行8個類別辨識2155.7使用左腳資料進行跌倒與日常活動8個類別辨識結果2195.7.1 使用左腳足壓進行8個類別辨識2195.7.2 使用左腳六軸慣性感測器進行8個類別辨識2245.7.3 使用左腳九軸慣性感測器進行8個類別辨識2285.7.4 使用左腳足壓和六軸慣性感測器進行8個類別辨識2335.7.5 使用左腳足壓和九軸慣性感測器進行8個類別辨識2375.8使用右腳資料進行跌倒與日常活動8個類別辨識結果2415.8.1 使用右腳足壓進行8個類別辨識2425.8.2 使用右腳六軸慣性感測器進行8個類別辨識2465.8.3 使用右腳九軸慣性感測器進行8個類別辨識

2515.8.4 使用右腳足壓和六軸慣性感測器進行8個類別辨識2555.8.5 使用右腳足壓和九軸慣性感測器進行8個類別辨識259第六章 結論與討論2646.1分析雙腳使用5種不同輸入參數分2類結果2656.2分析左腳使用5種不同輸入參數分2類結果2676.3分析右腳使用5種不同輸入參數分2類結果2696.3分析雙腳使用5種不同輸入參數分8類結果2716.4分析左腳使用5種不同輸入參數分8類結果2776.5分析右腳使用5種不同輸入參數分8類結果2836.6結論2896.7討論291參考文獻293[圖目錄]圖2-1-1 一般跌倒發生時的加速度計總和變化7圖2-1-2 跌倒後躺著的休息狀態(身體傾

斜角度大於60°)8圖2-3-1 典型跌倒的加速度計總和變化14圖2-4-1 雙腳力敏電阻(FSR)擺設的位置17圖2-4-2 8種日常活動雙腳足底中心壓力(COP)變化軌跡18圖2-4-3 4種跌倒的加速度總和的變化19圖2-4-4 決策樹演算法流程圖21圖2-4-5 利用ROC曲線進行比較決策樹演算法提出的方法22圖3-1-1 實際收集資料使用的足壓鞋29圖3-1-2 足壓鞋上搭載的藍芽模組JDY-18 29圖3-1-3 實驗室開發的11點壓力鞋墊30圖3-1-4 Kinect V2構造圖32圖3-1-5 Kinect V2 Time of Flight技術示意圖33圖3-1-6 Kine

ct V2獲取的彩色影像33圖3-1-7 Kinect V2獲取的深度影像34圖3-2-1 系統介面圖35圖3-2-2 Qt Designer設計介面範例37圖3-2-3 BLE協議架構圖38圖3-2-4 GATT協議架構圖39圖3-2-5 系統介面流程圖41圖3-2-6 根據系統執行時間建立專屬資料夾示意圖42圖3-2-7 點擊顯示即時影像按鈕(示意圖)42圖3-2-8 KinectV2即時影像已開啟訊息通知43圖3-2-9 顯示KinectV2即時影像43圖3-2-10 KinectV2即時影像已關閉訊息通知43圖3-2-11 關閉KinectV2即時影像44圖3-2-12 儲存Kinec

tV2彩色和深度影像45圖3-2-13 彩色影像儲存於指定資料夾示意圖45圖3-2-14 深度影像儲存於指定資料夾示意圖45圖3-2-15 儲存KinectV2彩色和深度影像46圖3-2-16 警示通知-未處於存取影像的狀態46圖3-2-17 匯出彩色和深度影片中47圖3-2-18 彩色和深度影片匯出完畢-1 48圖3-2-19 彩色和深度影片匯出完畢-2 48圖3-2-20 與藍牙BLE裝置開始進行連線49圖3-2-21 與藍牙BLE裝置開始進行連線49圖3-2-22 當前正在儲存足壓鞋資料的訊息通知50圖3-2-23 停止接收後儲存接收到的資料50圖3-2-24 足壓鞋資料儲存完畢的訊息通

知51圖3-2-25 資料儲存完畢後顯示本次收到的資料數51圖3-2-26 足壓鞋資料儲存於指定資料夾示意圖51圖3-2-27 警示通知-未處於接收BLE裝置的狀態52圖3-2-28 同步執行儲存影像和與BLE裝置連線並接收封包52圖3-2-29 停止同步儲存影像和與BLE裝置連線並接收封包53圖4-1-1 各項實驗項目資料選取方式示意圖57圖4-1-2 資料隨機移動方式示意圖58圖4-2-1 模擬跌倒實驗場地(KinectV2視角)60圖4-2-2 -靜態日常活動場地(KinectV2視角)61圖4-2-3 上下樓梯活動實驗場地(工學大樓7樓)61圖4-2-4 慢跑和行走活動實驗場地工學大樓

7樓)63圖4-3-1 壓力鞋墊-壓力感測器位置圖63圖4-3-2 行走時向前跌倒的動作說明圖68圖4-3-3 行走時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)68圖4-3-4 行走時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)69圖4-3-5 三次行走時向前跌倒足壓變化圖69圖4-3-6 行走時向左跌倒的動作說明圖70圖4-3-7 行走時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)70圖4-3-8 行走時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)71圖4-3-9 三次行走時向左跌倒的左右腳足壓變化圖71圖4-3-10 行走時向右跌倒的動作說明圖72圖4-3-11 行走時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)72圖4-3-

12 行走時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)72圖4-3-13 三次行走時向右跌倒的左右腳足壓變化圖73圖4-3-14 站著時向前跌倒的動作說明圖74圖4-3-15 站著時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)74圖4-3-16 站著時向前跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)75圖4-3-17 三次站著時向前跌倒的左右腳足壓變化圖75圖4-3-18 站著時向左跌倒的動作說明圖76圖4-3-19 站著時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)76圖4-3-20 站著時向左跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)77圖4-3-21 三次站著時向左跌倒的左右腳足壓變化圖77圖4-3-22 站著時時向右跌倒的動作說

明圖78圖4-3-23 站著時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(左腳)78圖4-3-24 站著時向右跌倒九軸慣性感測器變化圖(右腳)79圖4-3-25 三次站著時時向右跌倒的左右腳足壓變化圖79圖4-3-26 坐下時向後跌的動作說明圖80圖4-3-27 坐下時向後跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)80圖4-3-28 坐下時向後跌九軸慣性感測器變化圖(右腳)81圖4-3-29 三次坐下時向後跌的左右腳足壓變化圖81圖4-3-30 站起時向前跌倒的動作說明圖82圖4-3-31 站起時向前跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)82圖4-3-32 站起時向前九軸慣性感測器變化圖(右腳)83圖4-3-33 三次站起時向

前跌倒的左右腳足壓變化圖83圖4-3-34 站起時向左跌倒的動作說明圖48圖4-3-35 站起時向左跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)84圖4-3-36 站起時向左九軸慣性感測器變化圖(右腳)85圖4-3-37 三次站起時向左跌倒的左右腳足壓變化圖85圖4-3-38 站起時向右跌倒的動作說明圖86圖4-3-39 站起時向右跌九軸慣性感測器變化圖(左腳)86圖4-3-40 站起時向右九軸慣性感測器變化圖(右腳)87圖4-3-41 三次站起時向右跌倒的左右腳足壓變化圖87圖4-3-42 坐直動作說明圖91圖4-3-43 坐直九軸慣性感測器變化圖(左腳)91圖4-3-44 坐直九軸慣性感測器變化圖(右腳

)92圖4-3-45 三次坐直的左右腳足壓變化圖92圖4-3-46 坐著腳伸直動作說明圖93圖4-3-47 坐著腳伸直九軸慣性感測器變化圖(左腳)93圖4-3-48 坐著腳伸直九軸慣性感測器變化圖(右腳49圖4-3-49 三次坐著腳伸直的左右腳足壓變化圖94圖4-3-50 站直動作說明圖95圖4-3-51 站直九軸慣性感測器變化圖(左腳)95圖4-3-52 站直九軸慣性感測器變化圖(右腳)96圖4-3-53 三次站直的左右腳足壓變化圖96圖4-3-54 站著舉起雙手動作說明圖87圖4-3-55 站著舉起雙手九軸慣性感測器變化圖(左腳)97圖4-3-56 站著舉起雙手九軸慣性感測器變化圖(右腳)

98圖4-3-57 三次站著舉起雙手的左右腳足壓變化圖98圖4-3-58 站著向上墊腳動作說明圖99圖4-3-59 站著向上墊腳九軸慣性感測器變化圖(左腳)99圖4-3-60 站著向上墊腳九軸慣性感測器變化圖(右腳)100圖4-3-61 三次站著向上墊腳的左右腳足壓變化圖100圖4-3-62 站著前後擺動動作說明圖101圖4-3-63 站著前後擺動九軸慣性感測器變化圖(左腳)101圖4-3-64 站著前後擺動九軸慣性感測器變化圖(右腳)102圖4-3-65 三次站著前後擺動的左右腳足壓變化圖102圖4-3-66 站著左右擺動動作說明圖103圖4-3-67 站著左右擺動九軸慣性感測器變化圖(左腳

)103圖4-3-68 站著左右擺動九軸慣性感測器變化圖(右腳)104圖4-3-69 三次站著左右擺動的左右腳足壓變化圖104圖4-3-70 原地跳一次動作說明圖105圖4-3-71 原地跳一次九軸慣性感測器變化圖(左腳)105圖4-3-72 原地跳一次九軸慣性感測器變化圖(右腳)106圖4-3-73 三次原地跳一次的左右腳足壓變化圖106圖4-3-74 原地連續跳動作說明圖107圖4-3-75 原地連續跳九軸慣性感測器變化圖(左腳)107圖4-3-76 原地連續跳九軸慣性感測器變化圖(右腳)108圖4-3-77 三次原地連續跳的左右腳足壓變化圖108圖4-3-78 上樓梯動作說明圖111圖4

-3-79 上樓梯九軸慣性感測器變化圖(左腳)111圖4-3-80 上樓梯九軸慣性感測器變化圖(右腳)112圖4-3-81 三次上樓梯的左右腳足壓變化圖112圖4-3-82 下樓梯動作說明圖113圖4-3-83 下樓梯九軸慣性感測器變化圖(左腳)113圖4-3-84 下樓梯九軸慣性感測器變化圖(右腳)114圖4-3-85 三次下樓梯的左右腳足壓變化圖114圖4-3-86 向前慢跑動作說明示意圖115圖4-3-87 向前慢跑九軸慣性感測器變化圖(左腳)115圖4-3-88 向前慢跑九軸慣性感測器變化圖(右腳)116圖4-3-89 三次向前慢跑的左右腳足壓變化圖116圖4-3-90 原地慢跑動作說

明示意圖……117圖4-3-91 原地慢跑九軸慣性感測器變化圖(左腳)117圖4-3-92 原地慢跑九軸慣性感測器變化圖(右腳)118圖4-3-93 三次原地慢跑的左右腳足壓變化圖118圖4-3-94 倒退著走動作說明示意圖119圖4-3-95 倒退著走九軸慣性感測器變化圖(左腳)119圖4-3-96 倒退著走九軸慣性感測器變化圖(右腳)120圖4-3-97 三次倒退著走的左右腳足壓變化圖120圖4-3-98 原地踏步動作說明示意圖121圖4-3-99 原地踏步九軸慣性感測器變化圖(左腳)121圖4-3-100 原地踏步九軸慣性感測器變化圖(右腳)122圖4-3-101 三次原地踏步的左右腳足

壓變化圖122圖4-3-102 向前快走/向前正常速度走動作說明示意圖123圖4-3-103 向前快走九軸慣性感測器變化圖(左腳)123圖4-3-104 向前快走九軸慣性感測器變化圖(右腳)124圖4-3-105 三次向前快走的左右腳足壓變化圖124圖4-3-106 向前正常速度走九軸慣性感測器變化圖(左腳)125圖4-3-107 向前正常速度走九軸慣性感測器變化圖(右腳)125圖4-3-108 三次向前正常速度走的左右腳足壓變化圖126圖4-4-1 實驗流程圖 127圖4-5-1 左腳COP軌跡示意圖130圖4-6-1 跌倒與日常活動辨識模型訓練流程圖131圖4-6-2 跌倒與日常活動辨識模

型架構圖132圖4-7-1 資料預處理流程圖136[表目錄]表2-1-2利用靈敏度和特異性來判斷跌倒與非跌倒的判斷能力9表2-2-1提出兩種演算法與兩種找尋最佳預設閾值測試結果11表2-3-1使用1個加速度計放置於腰部進行姿勢識別的混淆矩陣13表2-3-2使用多個加速度計及放置不同位置姿勢識別的混淆矩陣14表2-3-3使用加速度計進行跌倒與非跌倒辨識的混淆矩陣16表2-4-1比較7種方法的靈敏度、特異性、準確度24表2-4-2 7個方法對於各活動的辨識失敗數26表3-1-1 Kinect V1和Kinect V2比較30表4-1-1每項活動提取資料數和隨機移動的次數59表4-3-1 左右腳壓力

感測器位置與名稱代號說明表64表5-1-1二元混淆矩陣138表5-3-1全部受試者使用雙腳足壓最佳的分2類結果141表5-3-2全部受試者使用雙腳足壓最差的分2類結果141表5-3-3全部受試者雙腳足壓資料整體辨識分2類結果142表5-3-4全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最佳的分2類結果145表5-3-5全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最差的分2類結果145表5-3-6全部受試者雙腳六軸慣行感測器資料整體辨識分2類結果146表5-3-7全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最佳的分2類結果148表5-3-8全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最差的分2類結果149表5-3-9全部受試者雙腳九軸慣性感測

器資料整體辨識分2類結果149表5-3-10全部受試者使用雙腳足壓與六軸慣性感測器最佳的分2類結果152表5-3-11全部受試者使用雙腳足壓與六軸慣性感測器最差的分2類結果152表5-3-12全部受試者雙腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果153表5-3-13全部受試者使用雙腳足壓與九軸慣性感測器最佳的分2類結果156表5-3-14全部受試者使用雙腳足壓與九軸慣性感測器最差的分2類結果56表5-3-15全部受試者雙腳足壓與九軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果157表5-4-1全部受試者使用左腳足壓最佳的分2類結果160表5-4-2全部受試者使用左腳足壓最差的分2類結果160表5-4-3

全部受試者左腳足壓資料整體辨識分2類結果161表5-4-4全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最佳的分2類結果164表5-4-5全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最差的分2類結果164表5-4-6全部受試者左腳足壓與六軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果165表5-4-7全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最佳的分2類結果167表5-4-8全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最差的分2類結果168表5-4-9全部受試者左腳九軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果168表5-4-10全部受試者使用左腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分2類結果171表5-4-11全部受試者使用左腳足壓和六軸慣性感測器最差的分2類結果171

表5-4-12全部受試者左腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果172表5-4-13全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最佳的分2結果175表5-4-14全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最差的分2類結果175表5-4-15全部受試者左腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分2類結果176表5-5-1全部受試者使用右腳足壓最佳的分2類結果179表5-5-2全部受試者使用右腳足壓最差的分2類結果179表5-5-3全部受試者右腳足壓資料整體辨識分2類結果180表5-5-4全部受試者使用右腳六軸慣性感測器最佳的分2類結果183表5-5-5全部受試者使用右腳六軸慣性感測器最差的分2類結果183

表5-5-6全部受試者右腳六慣性軸感測器資料整體辨識分2類結果184表5-5-7全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最佳的分2類結果186表5-5-8全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最差的分2類結果187表5-5-9全部受試者右腳九慣性軸感測器資料整體辨識分2類結果187表-5-10全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分2類結果190表5-5-11全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最差的分2類結果190表5-5-12全部受試者右腳足壓和六軸感測器資料整體辨識分2類結果191表5-5-13全部受試者使用右腳足壓和九軸慣性感測器最佳的分2類結果194表5-5-14全部受試者使用右腳足壓和九

軸慣性感測器最差的分2類結果194表5-5-15全部受試者右腳足壓和九軸感測器資料整體辨識分2類結果195表5-6-1全部受試者使用雙腳足壓最佳的分8類結果198表5-6-2全部受試者使用雙腳足壓最差的分8類結果198表5-6-3全部受試者雙腳足壓資料整體辨識分8類結果199表5-6-4全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最佳的分8類結果202表5-6-5全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最差的分8類結果203表5-6-6全部受試者雙腳六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果203表5-6-7全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最佳的分8類結果206表5-6-8全部受試者使用雙腳九軸慣性感測器最差的分8類結

果207表5-6-9全部受試者雙腳九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果208表5-6-10全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果211表5-6-11全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最差的分8類結果212表5-6-12全部受試者雙腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果212表5-6-13全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果215表5-6-14全部受試者使用雙腳足壓和六軸慣性感測器最差的216表5-6-15全部受試者雙腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果217表5-7-1全部受試者使用左腳足壓最佳的分8類結果220表5-7-2全部受試者使用左腳

足壓最差的分8類結果221表5-7-3全部受試者左腳足壓資料整體辨識分8類結果221表5-7-4全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最佳的分8類結果224表5-7-5全部受試者使用左腳六軸慣性感測器最差的分8類結果225表5-7-6全部受試者左腳六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果226表5-7-7全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最佳的分8類結果229表5-7-8全部受試者使用左腳九軸慣性感測器最差的分8類結果230表5-7-9全部受試者左腳九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果230表5-7-10全部受試者使用左腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果233表5-7-11全部受試者使用左腳足壓和六軸

慣性感測器最差的分8類結果234表5-7-12全部受試者左腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果235表5-7-13全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最佳的分8類結果238表5-7-14全部受試者使用左腳足壓和九軸慣性感測器最差的分8類結果239表5-7-15全部受試者左腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果239表5-8-1全部受試者使用右腳足壓最佳的分8類結果242表5-8-2全部受試者使用右腳足壓最差的分8類結果243表5-8-3全部受試者左腳足壓資料整體辨識分8類結果244表5-8-4全部受試者使用雙腳六軸慣性感測器最佳的分8類結果.247表5-8-5全部受試者使用雙腳

六軸慣性感測器最差的分8類結果.248表5-8-6全部受試者右腳六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果………..248表5-8-7全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最佳的分8類結果.251表5-8-8全部受試者使用右腳九軸慣性感測器最差的分8類結果.252表5-6-9全部受試者雙腳九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果253表5-8-10全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最佳的分8類結果256表5-8-11全部受試者使用右腳足壓和六軸慣性感測器最差的分8類結果257表5-8-12全部受試者右腳足壓和六軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果257表5-8-13全部受試者使用右腳足壓和九軸慣性感測器最佳

的分8類結果260表5-8-14全部受試者使用右腳足壓和九軸慣性感測器最差的分8類結果261表5-8-15全部受試者右腳足壓和九軸慣性感測器資料整體辨識分8類結果261表6-1-1雙腳使用5種不同輸入參數跌倒與日常活動辨識結果265表6-1-2雙腳使用5種不同輸入參數分2類結果266表6-2-1左腳使用5種不同輸入參數跌倒與日常活動辨識結果267表6-2-2左腳使用5種不同輸入參數分2類結果268表6-3-1右腳使用5種不同輸入參數跌倒與日常活動辨識結果269表6-3-2右腳使用5種不同輸入參數分2類結果270表6-4-1雙腳使用足壓輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果271表6-4-2雙腳使用

六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果72表6-4-3雙腳使用九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果273表6-4-4雙腳使用足壓和六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果274表6-4-5雙腳使用足壓和九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果275表6-4-6雙腳使用5種不同輸入參數分8類結果276表6-5-1左腳使用足壓輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果77表6-5-2左腳使用六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果278表6-5-3左腳使用九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果279表6-5-4左腳使用足壓和六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果280表6-5-5左腳使用足壓和九軸輸入參數跌倒

與7項日常活動辨識結果281表6-5-6左腳使用5種不同輸入參數分8類結果282表6-6-1右腳使用足壓輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果283表6-6-2右腳使用六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果284表6-6-3右腳使用九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果285表6-6-4右腳使用足壓和六軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果286表6-6-5右腳使用足壓和九軸輸入參數跌倒與7項日常活動辨識結果287表6-6-6右腳使用5種不同輸入參數分8類結果288

活好：每個人都可以找到和自己呼吸合拍的生活

為了解決連線正常英文的問題，作者黃惠如 這樣論述：

　　在這不安的世界裡，你需要一個忠誠的粉絲，無論多糟，都支持你，那就是你自己。 　　活好，才有擔當做自己，活出不逃避的人生。 　　大疫情讓世界倍速快轉，追不到的財富自由，愈來愈少的睡眠、愈來愈重的體重，日子過得凌亂落魄。 　　有時候，太快是一種病，找到和自己呼吸合拍的節奏，日子才能活好。 　　暢銷書《慢老》作者黃惠如最新作品《活好》，在每一個浮躁不安的當下，給我們明朗溫暖的安慰。 　　不用力過猛，也不懶散荒廢，也是瑜伽老師的黃惠如提醒，找到呼吸順暢的節奏，踏實走好每一步，再坦然面對結果。畢竟《哈達瑜伽之光》講得明白：「心在哪裡，呼吸就在哪裡；呼吸在哪裡，心就在哪裡

。」 　　活好是一種清醒。向死而生，知道生命有截止期限（deadline），用餘生去發現對自己真正有價值的事，不要虛假的成功，成為想成為的人。 　　活好是一種執行。發現對自己有價值的事之後，為自己負責，不拖延，日日實踐，不用等到「如果有一天」，就是此時此刻。 　　金錢、工作不再定義你： 　　不再陷入外在價值驅動的陷阱中，不再被晚景淒涼的恐懼綑綁。 　　像朋友那樣對自己： 　　就像每次當你受到委屈時，總是想去找的那個朋友一樣，永遠溫暖力挺自己。 　　愛運動的人，人生壞不到哪裡： 　　當人生被絆倒時，運動這條繩索可以拉我們一把，不至於跌入谷底。 　　身心重開機，好好吃飯、好好睡覺、騰出

空間，選擇簡單生活，而不是被生活選擇。 　　這一生值得這樣好好活。

動物保護政策中的大學社會責任-以臺灣大學永齡專案計畫與中興大學USR計畫為例

為了解決連線正常英文的問題，作者陳潘萱 這樣論述：

面對臺灣動保問題，臺灣公部門、私部門及非營利組織已實行各項計畫並取得成果，但因國人動物保護觀念未普及、政府與民間溝通不良及政府經費有限，導致我國動物保護政策充滿困境。觀察以前的動物保護相關文獻，較少從大專院校面進行分析，然我國大專院校藉由經營動保相關社團，已實行動物保護服務多年。本文聚焦臺灣大學的臺大-永齡「關懷生命、愛護動物」專案計畫及中興大學的「流浪動物減量與福祉實踐｣USR計畫，應用Carlos, et al(2017) VPI模型及大學社會責任評估邏輯框架，來描繪大專院校動物保護的社會責任評估架構。 研究結果發現個案可能因經費穩定性的差異而造成其業務項目性質的不同。經費穩定性高

故能執行長期性項目，適合進行長時間的醫學研究；經費穩定性低適合短期性的項目，像是為流浪動物結紮。從訪談結果來看，本文兩個個案確能協助政府執行動保政策，主要能協助政府宣導動保觀念，部分有獸醫系的學校更可以協助獸醫師為動物進行醫療處置，填補獸醫人力。然而，學校多以無償服務協助政府，長時間下來可能消磨學校的熱情。另外，在動物保護領域中，學校因能直接與學生接觸，有助於招募動保人力，也容易教授動保知識，又因學校有專業學術能力、公信力，因此利於跨域合作，在動保計畫的執行上與其他單位相比較有優勢。從兩校的經驗可給予其他想從事動保計畫的學校建議，訂定動保計畫須具備經費、熱忱、完成計畫的決心及與第一線人員溝通這

幾項要素，且舉辦能實際接觸動物的活動較能吸引學生。最後，本文依據受訪者回應將大專院校可進行的動保措施及策略根據難易度以短、中、長期進行分類，望能給予其他學校基本的概念。 與先前討論動物保護政策執行的文獻不同，本文嘗試以一個新的方向——學校的角度來分析如何解決臺灣動保政策的困境。研究過程中也發現兩個個案不斷發揮影響力，使得政府、非營利組織、其他學校都因個案的影響，開始重視動保觀念。希望未來能有更多學校願意發揮專長，在推廣動物保護概念的道路上繼續深耕。