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超人60天特攻本：數位科技概論與應用(112年統測適用)

為了解決excel時間計算的問題，作者薛博仁 這樣論述：

　　依據108課綱，升科大/四技/二專必備專書 　　抓住重點、掌握趨勢、精選題目，考前衝刺效率更加倍！ 　　✽60單元好複習：歸納歷年得分重點 60 大單元，輕鬆運用一天一單元的架構，快速完成統測複習。 　　✽趨勢導向看清楚：依照108~111 年統測考題進行統計分析，讓考生清楚統測命題趨勢。 　　✽統測考題即時通：由統測題型重新變化出題，即時透過單元測驗檢視自己的學習狀態。 　　✽專有名詞全收錄：彙整常見專有名詞，一網打盡、迅速吸收。 　　✽單位&計算題大彙整：重要計量單位&計算題一次到位，建構致勝關鍵。 　　✽輕薄小巧好攜帶：比十吋平板還小本，便於攜

帶、隨時複習。 　　✽跨領域加深加廣：運用專業延伸，有效銜接大學課程，跨領域學習創造斜槓歷程。

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用眼模式與生理參數之關聯性研究

為了解決excel時間計算的問題，作者蘇壯沂 這樣論述：

近視已經成為一個重要的全球公共衛生和社會經濟問題，因為高度近視會導致病理性近視而造成視力障礙，所以有許多研究者將”近視”視為一種疾病，而近距離、長時間的使用眼睛觀看也會導致近視加深。有鑑於此，瞭解個人的近視狀況並採取必要措施，來預防或延緩近視加深非常重要，並且可以通過檢測眼睛的各種生理參數來瞭解眼部狀況。此外，調節機制是由睫狀肌收縮引發水晶體形狀變化，致使等價球面度數增加，顯示用眼模式會造成等價球面度數的差異。因此本研究以等價球面度數作為用眼模式的指標，探討用眼模式對眼部生理參數的影響，以及各項眼部生理參數之間的相關性。本研究共招募等價球面度數皆 ≤ -0.5 D的成年人39人，其中男性16

人(41.03%)、女性23人(58.97%)，男性受試者的平均年齡為 27.19 歲，女性受試者的平均年齡為 28.78 歲。使用電腦驗光機及人工水晶體測量儀，檢測受試者的眼軸長度(AL)、角膜曲率(CR)、前房深度(ACD)、水晶體厚度(LT)、角膜水平直徑(或稱白對白距離，WTW)、角膜中央厚度(CCT) 及等價球面度數(SER)，並計算眼軸長度/角膜曲率半徑比值(AL/CR)。再依照性別、年齡及等價球面度數分組，以Microsoft Excel（2019）進行研究參與者之年齡、性別及初始電腦驗光度數統計，再以SAS（2002）進行變方分析及Pearson線性相關分析。研究結果發現，不論

是否將等價球面度數列為變因，31-40歲組的ACD皆較20-30歲組為淺，LT較厚。女性的AL較男性為長(P < 0.05)，31-40歲組也顯著地較20-30歲組為長。高度近視組雙眼的AL、SER與AL/CR皆較中度近視組及低度近視極顯著為長，高度近視比低度近視具有更長的AL和更大的AL/CR比值。AL與K1CR、K2CR及AL/CR間呈正相關，與K1、K2及SER則呈負相關。眼睛的 AL 會隨著近視的進展而增加，眼睛的其他生理參數也會隨之改變。因此，在近視的診斷上，如果配合眼部生理參數檢測，應可提高臨床視力治療與矯正方向的正確性。

大學電子學實習(一) - 電子電路分析篇 - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決excel時間計算的問題，作者蕭敏學 這樣論述：

　　1.完全依電子學教學課綱進度編寫。 　　2.編寫結構分為：基本知識與實驗項目兩部分。 　　3.基本知識：論述電子電路基本理論、簡易設計方法與補充教材。 　　兼具正課複習與重點提示功能。 　　4.實驗項目：包含麵包板實際作業與電腦模擬兩部分之操作導引。 　　5.針對電子電路各項重點特性之驗證，本書工作範例豐富。 　　6.部分章節可供進階學習、參考與使用。  

基於多灶性穩態視覺誘發電位的青光眼功能視覺檢測評估之優化

為了解決excel時間計算的問題，作者顏勤智 這樣論述：

本論文提出了一種透過視覺刺激設計、EEG 信號增強和特徵空間規範化來優化基於 mfSSVEP 的功能性視力喪失評估的診斷能力方法。在將經我們優化的分類器決策與標準自動視野檢查 (SAP) 等臨床測量值進行比較以區分正常和青光眼患者時，我們成功地在ROC中取得最大化ROC AUC 下的面積。這些優勢都是在減少整體檢查時間同時實現，從而使青光眼患者的測試更加舒適。共有 61 人（正常：11 [16 眼]，青光眼：50 [86 眼]）參加了 IRB 批准在杜克眼科中心的 mfSSVEP 臨床試驗。 mfSSVEP 視覺刺激在具備眼動儀的商用 VR 耳機中呈現給患者，並使用內部設計的 EEG 放大器

收集 EEG 數據。然後將全局 mfSSVEP 指標區分青光眼與健康眼睛的性能與標準自動視野檢查 (SAP) 指標（例如 MD（平均偏差）和靈敏度閾值）進行比較。分析同步的 EEG 信號、眼睛注視數據和視覺刺激開始以去除非腦波訊號的雜訊。使用典型相關分析 (CCA) 對預處理EEG數據應用信號增強階段，以取得與其引發的刺激最大程度的相關聯。然後從已增強信號中提取兩個參數集，CCA 最大相關值和基線訊噪比 (SBR)。第一個特徵參數集是從第二階段 CCA 獲得的，以提取多頻刺激模式內每個刺激頻率處的功率譜密度。同時我們也計算第二個特徵參數集，即基線訊噪比 (SBR)，以找出由於 mfSSVEP

響應和基線 VEP 響應導致的功率譜密度差異。最後計算來自其二參數集的匯總統計數據，例如平均值、中位數、四分位距、峰度和偏度，以評估它們的統計分佈特徵。我們對特徵參數應用偏最小平方迴歸，並選擇最佳數量的組件來防止過度擬合，在數據集上使用 3 折交叉驗證。結果顯示優化模型的 ROC AUC 為 91%，而 SAP MD 為 82%。