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Windows 11制霸攻略：用圖解帶你速讀微軟最新功能

為了解決win10軟體的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　/Windows 11嶄新特點/ 　　◆ 平衡性功能改版 　　多功能視窗整合最佳化工作流程與運作 　　◆ 全新使用者介面 　　工具列功能優化與個人化小工具面板 　　◆ 直覺式觸控操作 　　觸選、撥動，瀏覽、互動更靈巧快速 　　◆ 強化資安防護規格 　　配搭必要TPM 2.0強化系統安全性 　　Windows 11功能大解析！無痛銜接微軟最新作業系統 　　Windows 11全新亮點 　　Fluent Design圓角視窗、Snap Layout多功能視窗、優化觸控輸入介面、Snap Group將App設為群組、全新小工具程式（Widgets）、讓Android

App執行於Windows 11、升級TPM 2.0資安防護更新、導入遊戲新技術與雲端遊戲、新設計的Microsoft Store、開放Azure線上語音辨識。 　　精彩篇幅 　　本書除了讓您首先體驗Windows 11特色全新亮點外，還能讓您上手Windows 11各方面的功能技巧與應用，例如打造出獨樹一格的桌面環境、得心應手檔案管理工作術、孰悉包羅萬象的內建程式及Microsoft Store、認識控制台設定與應用程式、最佳化相簿管理與影片編輯、使用者帳戶建立與管理、精通軟體管理與協助工具、一手掌握裝置新增與設定、防微杜漸電腦更新與系統安全、亡羊補牢系統修復與管理、了解無遠弗屆網路安裝

與應用、與時並進運用資源共享的雲端服務等，最後還提供便捷實用的Windows 11快速鍵，希望本書能夠成為您快速入門與熟悉Windows 11的最佳選擇。  

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企業運用中高齡及高齡者職務再設計之導入過程分析

為了解決win10軟體的問題，作者李翎華 這樣論述：

自2012年起，勞動部開始制度化地推動中高齡及高齡者職務再設計，以協助中高齡及高齡勞工排除工作障礙，提升工作效能，進而能夠適性、穩定就業。然中高齡及高齡者職務再設計相關獎助計畫已實施近十年，計畫參與人數及認知度依然偏低，尚需提升企業之參與意願。本文彙整過去中高齡及高齡者職務再設計政策及研究發現，過去研究在政策面及硬體層面的安全職場、工作環境改善著墨較多，較少由企業角度探討其為何及如何導入中高齡及高齡者職務再設計。本文透過文獻蒐集瞭解日、韓、美、英各國制度及臺灣目前的發展，並藉由深入訪談法與個案研究法，訪談13位相關人員，包括5位人力資源人員，3位參與導入職務再設計的企業主管，以及5位接受職務

再設計改善之中高齡及高齡勞工，蒐集其經驗與建議，以探究企業運用中高齡及高齡者職務再設計措施之導入歷程，包括導入背景與動機、決策因素、具體做法與執行障礙、執行效益與未來展望。研究發現企業的導入動機以彌補內部人力及技術斷層、因應員工需求、受政策激勵為主；其執行方式多元，硬體層面著重於提升職場安全衛生、降低勞動強度及職災風險；軟體層面的重點則偏向透過管理制度與工作方法之改變，令勞工更易於工作。執行障礙則主要為企業管理制度與中高齡及高齡勞工心理因素交互導致，包括：中高齡及高齡勞工害怕被取代、較難接受改變、較少主動反應需求等；執行效益在企業內部主要為協助內部知識、技術傳承，活化中高齡及高齡勞動力，以及提

高勞工的生產力與工作滿意，而在外部則能塑造雇主品牌，有助於提升企業形象。本文建議應積極建立勞雇雙方對於中高齡及高齡者職務再設計的正確認知、促進勞雇間的溝通及建立協商機制；在政策推廣上應結合不同的計畫資源、加強資訊普及化來提升政策能見度、認知度與參與之誘因，提升勞、雇之參與意願並落實職務再設計，以達成滿足企業營運需求、勞工心理與經濟需求且有益於社會安全的三贏形勢。

新時代 丙級電腦硬體裝修含資訊類題庫工作項目解析與技能檢定共用項學術科研讀攻略(Win 10 + Fedora30)最新版(第十四版)(附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.擬真.影音)

為了解決win10軟體的問題，作者寶鑑工作坊 這樣論述：

　　1.依據勞動部最新公告學術科試題編寫。 　　2.試題與解析作一明顯區別，強化學習效果。 　　3.詳細剖析術科檢定試題之題意，統整各指定安裝項目的流程。 　　4.術科第一、二站均以詳細圖說，Step By Step學習無負擔。 　　5.實務操作示範模擬檢定的過程，完成自我檢查與模擬評量。 　　6.MOSME行動學習一點通功能：使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書號密碼後，可線上閱讀詳解、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 　　．學科：使用數位閱讀電子書模式，可隨時隨地於行動裝置閱讀學習。 　　．影音： 點選目

錄中想看的主題「影音開啟」，即可看到影音解題。 　　．診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　．擬真： 學科擬真卷，模擬檢定配分與題數，自我練習增強記憶力，即學即測即評，強化試題熟練度。  

以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類

為了解決win10軟體的問題，作者賴以衛 這樣論述：

以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，

於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。