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英檢初級閱讀 滿分速成攻略：合格必勝，考遍天下無敵手 (附MP3)

為了解決看paper神器的問題，作者拉斯曼菲,張清芳 這樣論述：

地表最強英文閱讀測驗 合格必勝 1天30分鐘，考遍天下無敵手 GEPT無敵速成 開創高分上榜奇蹟！ 　　◆快速突破100分 　　本書與眾不同之處，在於教讀者「找關鍵字」 　　想在英檢閱讀戰場上快、狠、準勝出 　　學會「找關鍵字」，絕對是必要條件 　　讀者只要按照本書提倡的方法練習，熟能生巧 　　在閱讀測驗時，找到答案的速度，簡直快得驚人。 　　◆絕對合格 　　收集常考必考題型&題庫 　　獨家傳授解題技巧 　　臨場應試，快筆如飛 　　大膽猜題答題，快又準 　　平常厚植實力，考前衝刺最好用 　　◆一定高分 　　最新應考教戰策略 　　迅速掌握主考官出題方向 　　花最少時間，得最高分

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看paper神器進入發燒排行的影片

基於StyleGAN-v2並強化人臉特徵一致性之功能性磁振造影人臉影像重建

為了解決看paper神器的問題，作者田晏瑜 這樣論述：

功能性磁振造影（fMRI）是一種非侵入性的大腦功能造影工具，其原理是量測基於神經元活動引起的血氧濃度變化而出現的微小的磁場差異來表示大腦各部分組織的活化狀態。當人類的視網膜上的視覺受器接收到刺激時，經過視覺系統傳遞到大腦中處理視覺訊號的區域，而不同的刺激會引發不同的活化反應。我們期望能夠找到刺激曹料與腦部反應的相關性，並重現出受試者在視覺刺激實驗中看見之人臉影像。在此研究中，我們對腦部反應訊號進行相對應的視覺影像重建。本論文以開源資料集進行模型訓練和測試。而我們提出的重建方法可分為兩個部分，第一部分是將腦部反應訊號映射到人臉影像生成器的樣本空間再透過預先訓練完成的生成器將人臉影像重建。而第二

部分則是解析腦部反應訊號中包含的刺激材料屬性，透過調整映射後的樣本空間使重建影像具備更高的屬性一致性。最後，人臉影像的重建結果我們亦分為兩個部分討論。首先是針對重建影像與原始的刺激影像中屬性一致性的正確率，經過分析與調整的屬性在最後的重建結果都有顯著的提高。其次是以線上問卷的方式，讓人們以刺激影像為基準，在正確的重建影像和任意的其他重建影像中選出較為相似的選項。而問卷的的結果顯示答題的正確率為90\%。此研究透過調整樣本空間改變影像的面部特徵使重建的人臉影像除了具有相似的外貌之外亦可以包含更精確的特徵。未來亦可經由對大腦更深入的解析並取得更多的特徵資訊使重建影像的品質提升。

巨震創生：九二一震災的風險分析與制度韌性

為了解決看paper神器的問題，作者龔怡文,劉季宇,簡文郁,鍾立來,葉錦勳,張宜君,陳慈忻,陳淑惠,陳亮全,周偉賢,曾裕淇,林冠慧,林宗弘,林沛暘,邱聰智,李俊穎, 這樣論述：

　　九二一震災是臺灣災害科學發展與政策改革的里程碑，為什麼有些地方的災損較嚴重？為什麼有些受災社區能夠成功復興？本書為國家地震工程研究中心、中央研究院、國立臺灣大學與師範大學等學者合作的成果，回顧臺灣地震科學，特別是九二一地震之後的研究發展。 　　全書分為四個部分：第一部分為震災風險研究導論，介紹資料來源與研究方法；第二部分解構震前風險，介紹危害度、暴露度與脆弱度等概念與其對九二一震災的分析結果，提出「樞紐城鎮」（nexus township）的概念，認為介於都會區與麓山帶之間的中小型交通樞紐城鎮，是社會脆弱之所在。第三部分介紹韌性的概念、探討九二一震災後的房屋重建、社區

重建、校園重建以及心理重建；第四部分「面對下一場巨震」探討臺灣防救災制度變遷，並提供未來改革建議。巨災不僅留下傷痛，也帶來公民參與改革的機會之窗，這是臺灣民主對抗災害風險的「制度韌性」優勢。

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決看paper神器的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。