slides ppt的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

slides ppt的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦Mighton, John寫的 Jump Math Ppt Digital Lesson Slides 7.2: Western Edition 和Bi, Zhuming的 Finite Element Analysis Applications: A Systematic and Practical Approach都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Google Slides 的教學運用. PPT 不是唯一選擇 - Medium也說明:不論是老師或是學生,都會有需要用到投影片簡報的時候。以前Windows 用戶,第一選擇是Microsoft Office 的PowerPoint(PPT)或是OpenOffice 的Impress,Mac 用戶就 ...

這兩本書分別來自 和所出版 。

醒吾科技大學 資訊科技應用系 鍾志明所指導 陳俊愷的 國小體育課程採用線上遠距教學之學習成效研究 -以林口國小體育課為例 (2021),提出slides ppt關鍵因素是什麼,來自於國小體育課、線上遠距教學、學習成效。

而第二篇論文馬偕醫學院 聽力暨語言治療學系碩士班 李沛群所指導 丁歆真的 聆聽與產生語音歷程之腦波訊噪比對語音機器識別正確率的影響 (2021),提出因為有 大腦皮質包絡追蹤、腦電圖(EEG)、語音接收、公開式言語、隱蔽式言語的重點而找出了 slides ppt的解答。

最後網站Google Slides - Edit PowerPoint Presentation - Research ...則補充:In this tutorial we will show you how to edit an existing PowerPoint presentation and convert it into a Google Slide Presentation and export it ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了slides ppt,大家也想知道這些:

Jump Math Ppt Digital Lesson Slides 7.2: Western Edition

為了解決slides ppt的問題,作者Mighton, John 這樣論述:

slides ppt進入發燒排行的影片

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國小體育課程採用線上遠距教學之學習成效研究 -以林口國小體育課為例

為了解決slides ppt的問題,作者陳俊愷 這樣論述:

本研究的主旨在探討新北市林口國小的體育老師在去年停課實施遠距離線上教學時的工作現況,以及了解林口國小體育老師對多媒體科技在教學時如何應用的想法。本研究徵得五位林口國小不同專長項目的體育老師來進行訪談研究,本研究結果如下:一、五位體育老師有使用非同步以及同步搭配非同步來進行線上教學,主要使用了YouTube、PowerPoint兩項資訊科技工具來輔助線上課堂進行,在進行線上教學課程安排時,有使用到YouTube既有的健康操以及原地的運動或徒手就可以完成的運動,或賽事欣賞、PowerPoint講課以及Google表單問答。二、老師們認為適合線上教學的體育課程有認知型的運動介紹及影片欣賞、原地的運

動,關於實作的部分,線上是無法取代實體教學,而且是無解的問題,改善方式是捨棄掉此類課程、降低強度。三、老師們對於多媒體科技的運用程度大部分侷限在硬體設備(電腦、投影機)的操作、YouTube的使用、PPT的呈現以及少部分老師會自己拍攝影片,自己做成教材,多媒體科技與學生學習慾望的關係歸納出三項,學生本身對體育有興趣多媒體科技可以刺激學生學習慾望、本身對體育完全沒有興趣,多媒體科技不可以刺激學生學習慾望、不當操縱多媒體科技,可能會降低學生學習慾望。四、林口國小體育老師在線上教學時,學校或機關提供的協助基本上是提供硬體設備、做體育老師與家長的溝通橋樑,但學校無法提供真正有效的協助,而且大部分的研習

都與實際教學有落差,淪為另行公事,消磨教學熱情。最後,根據研究的結果做綜合討論,對體育老師、學校及各機關及未來的研究者做以下幾項建議:一、 學校及相關單位可對於被迫使用線上教學時,有另一版本的課綱,針對第一線教學者提供更完善的資源、把關研習內容不流於形式。二、 老師們可多利用空閒時間充實資訊科技媒體的涵養。三、 家長及學生在面對線上教學時,有問題馬上提出,與老師討論找到更好的教學模式。四、 希望未來的研究者可以換不同研究方法討論此議題更多的面向。

Finite Element Analysis Applications: A Systematic and Practical Approach

為了解決slides ppt的問題,作者Bi, Zhuming 這樣論述:

Finite Element Analysis Applications: A Systematic and Practical Approach strikes a solid balance between more traditional FEA textbooks that focus primarily on theory, and the software specific guidebooks that help teach students and professionals how to use particular FEA software packages without

providing the theoretical foundation. In this new textbook, Professor Bi condenses the introduction of theories and focuses mainly on essentials that students need to understand FEA models. The book is organized to be application-oriented, covering FEA modeling theory and skills directly associated

with activities involved in design processes. Discussion of classic FEA elements (such as truss, beam and frame) is limited. Via the use of several case studies, the book provides easy-to-follow guidance on modeling of different design problems. It uses SolidWorks simulation as the platform so that

students do not need to waste time creating geometries for FEA modelling. Provides a systematic approach to dealing with the complexity of various engineering designs Includes sections on the design of machine elements to illustrate FEA applications Contains practical case studies presented as tuto

rials to facilitate learning of FEA methods Includes ancillary materials, such as a solutions manual for instructors, PPT lecture slides and downloadable CAD models for examples in SolidWorks

聆聽與產生語音歷程之腦波訊噪比對語音機器識別正確率的影響

為了解決slides ppt的問題,作者丁歆真 這樣論述:

本研究旨在探討EEG腦波訊號中的語音包絡特徵,並透過選取具有語音包絡特徵的EEG訊號片段,作為機器學習模型的輸入訊號,以改善EEG訊號訊噪比過低的問題。本研究使用12個華語單字詞作為目標語音,受測者被指示在聆聽提示語音後,實際或想像複誦目標語音,並且由腦波記錄儀同時紀錄受測者語音接收、公開式言語及隱蔽式言語三種狀況下的EEG腦波訊號。在本研究中,首先透過不同時間延遲找尋EEG訊號中與語音包絡訊號相關性最高的段落,接著再比較以「與語音包絡訊號相關性高的EEG段落」和「固定時間長度的EEG訊號」作為ResNet18的輸入資料時的辨識表現,以說明EEG訊號中語音包絡特徵訊噪比的重要性。研究結果顯示

,在語音接收、公開式言語及隱蔽式言語三個階段的EEG訊號的最高相關性皆可達中度相關以上。在單次紀錄(single-trial)的狀況下,公開式語音階段固定剪輯500 ms長度的4分類正確率為53.57%,剪輯「與語音包絡訊號相關性高的EEG片段」的4分類正確率為50.00%;隱蔽式言語階段固定剪輯前500 ms長度的4分類正確率為39.29%,剪輯「與語音包絡訊號相關性高的EEG片段」的4分類正確率為35.71%。而若將平均3次「與語音包絡訊號相關性高的EEG片段」作為輸入訊號時,公開式言語階段的4分類正確率為70.00%,隱蔽式言語階段的4分類正確率為50.00%,兩種產生語音狀況皆可達到本

研究中最高的分類正確率。綜合上述研究結果,本研究說明無論是在語音接收、公開式言語及隱蔽式言語的EEG腦波訊號中都有追蹤語音包絡的現象。然而單獨以時間剪輯將這些帶有語音包絡追蹤的EEG段落取出作為機器學習模型的輸入訊號,並不足以大幅改善EEG腦波訊噪比低的問題。在將這些與語音包絡訊號具有相關性的EEG段落取出後,仍需進一步提高EEG訊號中語音包絡特徵的訊噪比,才可提升機器學習模型的辨識表現。