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Google網際網路輕鬆學(2版)

為了解決7-zip的問題，作者蘇清得 這樣論述：

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上傳和共用，與我共用；Google文件、線上編輯，共同寫報告，分享給知道連結者，取消共用。   　　◎ Google相簿與Code.org 　　上傳Google相簿，相片編輯，建立相簿和共享，美術拼貼與動畫，刪除相簿。Code.org玩遊戲寫程式，debug除錯和解決問題，創造遊戲。   本書特色    　　★ 符合教育部108課綱 　　輕鬆融入108課綱，培養網際網路應用能力，提升資訊素養。   　　★ 內容豐富，淺顯易懂 　　課程完整，搭配觀念重點，循序漸進。圖解清楚，只要按步操作，輕鬆學會，適合初學者和進階學習。   　　★ 原創素材，範例

有創意 　　本書採用原創圖庫、素材，範例完整精緻、有創意。   　　★ 愛護眼睛，圖大字大 　　印刷精美，圖大字大；採用日本紙張油墨，紙質不反光，保護視力。

7-zip進入發燒排行的影片

基於運行環境事件之程式行為萃取及其應用

為了解決7-zip的問題，作者李泓暐 這樣論述：

由於電腦科技逐漸在各處都可見其身影和日益複雜的電腦系統，了解那些在電腦系統中的程式行為無可避免地成為一個重要的議題。鑒於在沒有程式輸入下僅靠程式原始碼來分析程式是有困難的，又或者靠程式機器碼，但即使是一個簡單程式，其機器碼也相當複雜而難以分析，本篇論文轉而藉由觀測那些在程序(運行中的程式)所觸發的事件來分析程式行為。雖然那些事件自然地蘊含了許多關於該程式的資訊，但相對的，種類繁多的事件語意和格式仰賴於執行環境，若要有較好的偵測效率或效果，將使得觀測或分析時期的優化需要大量的專家知識。除此之外，一次大量的事件或是快速的事件生成速率(尤其是在觀測低階事件)皆會限制其線上應用。本篇論文將提出兩個程

式行為模型涵蓋了三種不同面向的程式行為，這些行為在現今環境都有非常廣泛的應用。流域模型(Watershed model)針對程式計算量和並行性，而輪廓模型(Profile model)針對程式功能性，而且這些模型的輸入能夠非常簡單地從真實系統事件中進行對應，不需要大量專家知識以及完整的事件語意。為了證明這些模型的實務價值，本篇論文實作了兩個雛型系統分別基於其中一個模型在效能分析和安全應用上，並且進行充分地評估。

Google網際網路輕鬆學

為了解決7-zip的問題，作者蘇清得 這樣論述：

一本【大人、小孩】都值得看的書，讓您一手掌握Google完整應用！   　　◎ 網路瀏覽初體驗 　　連上網際網路，Wi-Fi 分享和網域名稱，網站瀏覽的技巧，超連結和新分頁，設定起始畫面和首頁，資安加油站－上網守則。   　　◎ Google搜尋與生活應用 　　Google一下，生活大小事OK！搜尋進階技巧（新分頁、雙引號、多組關鍵字、減去、限定網域）；還有翻譯大師，帳號申請、書籤設定。   　　◎ Gmail電子郵差 　　寫信的技巧（逗號、密件副本），讀信和回覆、附加檔案和刪除，生活應用（電子賀卡、雲端列印），設定簽名檔，聯絡人和群組。   　　◎ Google地圖真好用 　　搜尋、探討

地點，街景服務和360度全景相片，附近搜尋、衛星定位，儲存景點和住家地址，路線規劃，環遊世界、探索外太空。   　　◎ YouTube影音世界 　　觀看發燒、推薦影片，播放相關設定，搜尋和篩選器，訂閱頻道、通知，建立頻道和播放清單，分享影片、按讚留言，雲端學習平台。 　　 　　◎ 網路資源與資安防護 　　搜尋網路可用圖片，創用CC授權，zip與rar壓縮檔，7-zip解壓縮。電腦病毒防護，上鎖網站與不安全，無痕瀏覽，程式更新。   　　◎ 雲端硬碟與Google文件 　　Google雲端硬碟，檔案、資料夾上傳和共用，與我共用；Google文件、線上編輯，共同寫報告，分享給知道連結者，取消共用。

  　　◎ Google相簿與Code.org 　　上傳Google相簿，相片編輯，建立相簿和共享，美術拼貼與動畫，刪除相簿。Code.org玩遊戲寫程式，debug除錯和解決問題，創造遊戲。   本書特色   　　★ 符合教育部108課綱 　　輕鬆融入108課綱，培養網際網路應用能力，提升資訊素養。   　　★ 內容豐富，淺顯易懂 　　課程完整，搭配觀念重點，循序漸進。圖解清楚，只要按步操作，輕鬆學會，適合初學者和進階學習。   　　★ 原創素材，範例有創意 　　本書採用原創圖庫、素材，範例完整精緻、有創意。   　　★ 愛護眼睛，圖大字大 　　印刷精美，圖大字大；採用日本紙張油墨，紙質不

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無失真資料壓縮和基線漂移消除演算法應用於生醫訊號擷取系統平台

為了解決7-zip的問題，作者張宴卿 這樣論述：

誌謝 I摘要 IIAbstract III目錄　IV圖次 VIII表次 X第1章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 41.4 論文架構 5第2章 背景知識及文獻探討 62.1 生物醫學訊號 62.1.1 常見的生醫訊號 62.1.2 生醫訊號處理 72.2 演算法開發平台 92.2.1 高性能MCU 92.2.2 低階MCU 92.3 壓縮技術 102.3.1 區域轉換方法 102.3.2 深度學習方法 102.3.3 參數提取方法 102.4 無失真性編碼 102.5 文獻探討 11第3章 系統架構及設計方

法 133.1 系統架構 133.2 生醫訊號擷取系統 143.2.1 前端電路設計 143.2.2 MCU設計 153.3 壓縮演算法基礎架構 173.4 自適應模糊預測 183.4.1 系統架構圖 193.4.2 公式定義 203.4.3 線性模糊計算方法 213.4.4 函式功能介紹 223.4.5 Pseudo code 233.5 編碼方法 253.5.1 Huffman coding 253.5.2 Golomb-Rice coding 273.6 基線漂移消除演算法(BWC) 303.7 韌體程式撰寫 33第4章 實驗結果與討論 354.1

ECG實驗結果 354.1.1 壓縮結果 354.1.2 基線漂移消除結果 384.2 EMG實驗結果 404.2.1 壓縮結果 404.2.2 基線漂移消除結果 414.3 系統數據 424.3.1 訊號驗證 424.3.2 數位濾波器設計 454.3.3 取樣率與功耗之影響 464.3.4 擷取系統比較 47第5章 結論及未來展望 495.1 結論 495.2 未來展望 50參考文獻 52圖次圖1-1 2019年第3季度全球可穿戴設備出貨量　1圖1-2 2016全球前十位死亡原因　3圖2-1 心電圖　6圖2-2 肌電圖　7圖3-1 生醫訊號擷取系統（a）系統

架構圖；（b）PCB 正面；（c）PCB 背面　14圖3-2 10位元原始資料使用不同的二進制碼編碼為2字節格式　16圖3-3 可變長度壓縮資料使用不同的二進制碼編碼為2字節格式　16圖3-4 失真資料壓縮演算法基礎架構　18圖3-5 壓縮編碼架構圖　20圖3-6 模糊預測方法　22圖3-7 心電圖特性波型　23圖3-8 M點MAF的體系結構設計：（a）傳統設計；（b）本論文提出的遞迴設計　31圖3-9 移動平均濾波器的示例：（a）原始時域ECG訊號；（b）128點MAF的頻率響應圖；（c）MAF之後的時域ECG訊號　33圖4-1 商業產品BioRadio 　43圖4-2 測量與驗證：（a）E

CG；（b）EMG 　44圖4-3 BioRadio和提出的擷取設備的ECG和EMG訊號比較：（a）ECG；（b）EMG 　46表次表3-1 pseudo code：MCU的ADC擷取和BLE通訊　16表3-2 pseudo code：模糊控制器演算法規則　24表3-3 PD[n]的位元數及其發生機率　25表3-4 提出的霍夫曼表與其相對應的霍夫曼樹和總位元數　26表3-5 參數K為2時的Golomb-Rice編碼表　28表3-6 參數K與Golomb-Rice編碼之關係表　29表3-7 pseudo code：參數K自適應決策規則　30表3-8 M點MFA的計算複雜度比較　32表3-9 ps

eudo code：Arduino端　33表3-10 pseudo code：Android端　34表4-1（a）提出的Huffman壓縮演算法的壓縮率模擬結果　36表4-1（b）提出的Golomb-Rice壓縮演算法的壓縮率模擬結果　37表4-2 各種壓縮演算法的壓縮率比較結果　37表4-3 提出的壓縮演算法計算複雜度比較　37表4-4（a）基線漂移信號的兩種測試模式　38表4-4（b）基於相關性和SNR準則的ECG信號BWC的性能　39表4-5 各種EMG壓縮算法的壓縮率比較結果　40表4-6 基於相關性和SNR準則的擬議BWC用於EMG信號的性能　41表4-7 BioRadio和所提出的

擷取系統的規格比較　45表4-8 提出的擷取設備在不同取樣率下的比較　47表4-9 各種擷取系統硬體設計的比較　48