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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
朝陽科技大學 幼兒保育系 蘇秀枝所指導 施品竹的 司法案件中居家保母與嬰幼兒事故傷害之分析 （2021），提出長條英文關鍵因素是什麼，來自於居家保母、傷害、嬰幼兒。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 翁慶昌所指導 陳重嘉的 基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃 （2021），提出因為有 快速探索隨機樹、路徑規劃、機械手臂、機器人操作系統、運動規劃的重點而找出了 長條英文的解答。
最後網站戶籍登記記事例中英文對照表則補充：月××日重複設籍（戶長本人變更戶長為○○○）民國×××年××月××. 日撤銷戶籍登記 ... 公布之國籍法第2 條第2 項規定溯及具我國國籍民國×××年××月. ××日撤銷廢止戶籍登記 ...
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決長條英文 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
長條英文進入發燒排行的影片
嗨！大家好，我是 Cassandre, 今天的『食不相瞞』要跟大家分享每個人都很熟悉，但對於要怎麼把它做得好吃又感到陌生的美味炸物：「比利時薯條/Belgian Fries」，強烈推薦大家一定要試做看看，在比利時就著薯條必吃的國民 Sauce「安達魯斯醬(Sauce andalouse)」。
很多人以為薯條是美國人的食物，但從薯條的英文名字 French Fries 看來，似乎又是來自於法國，但炸薯條真正的起源，非常有可能是比利時喔。
比利時宣稱他們才是薯條始祖，早在17世紀時因為季節因素，漁貨量不足，他們就開始炸薯條來吃，這可是比起任何國家都來得早呢！並表示當年是因為美國大兵在比利時法語區吃到好吃的炸薯條，因法語區講的是法文，因此傳到美國後就成了French Fries，是天大的誤會。關於這點，比利時跟法國在聯合國還正在爭議中。
偷偷說德國總理梅克爾，是支持比利時的。
在比利時，炸薯條就像是國民小吃一樣，隨處一個轉角就有一間薯條專賣小店，炸好的酥脆金黃薯條會用圓錐紙筒或長方紙盒盛裝，十幾二十幾種沾醬任君選擇，然後澆淋在冒著熱氣的薯條上，趁熱享用。
傳統上比利時薯條是使用 Bintje 品種，不過亞洲比較難找到，所以我們使用的是適合油炸、體型略大的粉質馬鈴薯來製作。
在這支影片裡，我們會跟大家分享製作完美比利時薯的「雙炸秘訣」，毋須花哨的技巧和工具，但有個溫度計是必不可少的，只要掌握好油溫以及兩次油炸的小技巧，你會發現自家炸薯條簡直好吃的不得了，從此薯條金黃酥脆的最高境界，輕鬆掌握。
📍 我們的IG: https://www.instagram.com/sweetdumplingofficial/
📍 我們的FB: https://www.facebook.com/sweet.dumpling.studio/
這支影片還會有無人聲的 #ASMR 版本，敬請期待。
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比利時炸薯條與安達魯斯醬怎麼作呢？
下面是比利時薯條與安達魯斯的做法與食譜：
☞ 份量：薯條 2 人份，醬汁約 4~5 人份
📍 材料 Ingredients
☞ 薯條
大顆馬鈴薯 一顆，約260~280g
鹽 1g
葵花油 適量(任何炸油皆可)
☞ 安達魯斯醬
美乃茲 125g
鹽 0.8g (約1/8大匙)
番茄糊 14g (約1大匙)
洋蔥碎 9g (約1大匙)
紅椒碎 9g (約1大匙)
青椒碎 9g (約1大匙)
新鮮檸檬汁 4g (約1/2大匙)
📍 做法 Instructions
☞ 安達魯斯醬
1. 把紅椒、青椒跟洋蔥切成細小的丁狀，各取 9 克
2. 在裝有美乃茲的碗裡，加入番茄糊(不是番茄醬哦)、黑胡椒、鹽、辣椒粉、紅椒碎、青椒碎、洋蔥碎與檸檬汁，然後充份混勻並覆蓋保鮮膜，放進冰箱冷藏最少一小時，再來享用。
☞ 薯條
3. 把馬鈴薯刷洗乾淨並去皮，然後用布巾或廚房紙巾吸乾表面滑滑的液體
4. 接著把馬鈴薯切成一公分粗細的長條狀
5. 把切好的馬鈴薯條放在大盆裡加冷水漂洗 2-3 次，直到水變的清徹
6. 用廚房紙巾或餐巾布徹底吸乾水分
7. 炸鍋裡倒入足量的油量，當油溫到達150°C時，將擦乾的薯條放入炸籃油炸三分鐘，要點是不要炸到上色，目的只是炸軟。
8. 時間到取出薯條，並放在舖有廚房紙巾的平盤上，用另外紙巾吸走多餘的油份，然後讓它室溫放涼最少 20 分鐘，也可以冷藏半小時
9. 第二次油炸，等油溫到達190°C後，再次放入薯條，大概約炸 2-3 分鐘或薯條呈現金黃酥脆的狀態就可以瀝油撈出
10. 在炸到金黃酥脆的薯條上撒上薄鹽，並充份混勻，可以單吃或搭配安達魯斯醬享用
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影片章節 ：
00:00 開場
00:34 食材介紹
01:27 製作安達魯斯醬(sauce andalouse)
03:29 處理馬鈴薯
06:10 比利時薯條第一次油炸
08:40 比利時薯條第二次油炸
11:11 製作比利時炸薯條的技巧分享與注意事項
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更詳盡的作法與 Tips，可以參考我們的食譜網站喔：
更多的食譜：
https://tahini.funique.info
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#看東奧配薯條
#完美薯條背後的科學
#現炸酥脆金黃薯條
#比利時街頭美食
本片是以 Panasonic Lumix GX85/GX80 4K 影片拍攝。
鏡頭：
Panasonic LEICA DG SUMMILUX 15mm F1.7,
Panasonic LUMIX G 25mm F1.7 ASPH.
More Info:
https://www.sweet-dumpling.com
FB Page：
https://www.facebook.com/sweet.dumpling.studio/
司法案件中居家保母與嬰幼兒事故傷害之分析
為了解決長條英文 的問題，作者施品竹 這樣論述：
社會變遷多數婦女走入職場，讓居家保母的需求增加，家長對於保母有更多的要求，但居家保母在家照顧過程中因疏忽或情緒不穩導致不當管教的意外事件，卻沒有因著居家保母系統管理與訓練而停止。因此本研究透過「司法院法學資料檢索系統」的判決書，針對民國100年1月1日至109年5月28日居家保母與嬰幼兒事故傷害之108筆案件進行分析，共有109位受害者與118位被告，其中被告有69位受傷、40位死亡。結果發現本研究受害者當中，男童多於女童；年齡為1歲(含)以下之嬰幼兒的比例最高；過程當中有哭泣的比例較多；案件中有七成是領有保母證照；高中以上的比例佔八成，學歷越高導致嬰幼兒死亡的比例越高；收托月費為2萬(含)
以下之案件最多；托育總時數長達24小時之案件比例最高，與受害者是否死亡存在顯著性關聯，托育時間越長意外傷害越容易發生；而被告照顧嬰幼兒1個月到6個月(含)導致受傷與死亡率較高；案件最多發生於早上9:00-11:59之間，且於室內的臥室的受傷與死亡案件比例較高，其中於睡眠中死亡之案件較多，更要多留意；發生現場有第三個人在場的案件較多；被告收托2位以下嬰幼兒發生事故的機率較高。判決結果118位被告當中共有64位(54.2%)被處有期徒刑，有40位被判刑11個月以下之有徒刑；有13人遭處拘役，遭處50天拘役的比例最多；有28人緩刑，予以緩刑之案件73.1%被判刑11個月以下有期徒刑；有13筆案件有支
付和解金，其最低一萬元，最高金額達四百五十萬元。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決長條英文 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
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基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃
為了解決長條英文 的問題，作者陳重嘉 這樣論述：
本論文提出一種改進的快速探索隨機樹演算法，並且將其應用於機械手臂的運動規劃中，讓機械手臂能夠在有障礙物的受限環境中更快速地完成物件取放任務。基於採樣的路徑規劃演算法是一種快速而有效的路徑規劃演算法。雖然常見的目標偏差採樣的快速探索隨機樹已經提升了路徑搜尋的效率，但該演算法仍然會花費大量時間在搜尋一些無效的區域。因此，本論文提出了一種可以提高路徑搜尋效率的採樣半徑限制機制，它使隨機樹能夠在每次探索環境時更有效地往目標區域接近，可以降低所提演算法的計算時間。此外，為了提升演算法對各種環境的適應性，本論文結合了一種節點計數機制來使演算法在一些複雜環境的不同區域能夠切換使用到一個適合的採樣方法，其可
避免演算法在目標方向上探索過多而無法有效地找到路徑 。從一些模擬實驗的比較數據可知，所提的演算法確實可以快速有效地找到路徑。此外，本論文將所提出的路徑規劃方法應用於機械手臂之物件取放。首先使用攝影機、六自由度機械手臂、和二指夾爪來搭建了一個實際的實驗環境，然後使用機器人操作系統來實現整個運動規劃，使六自由度機械手臂可以自主地使用二指夾爪來完成物件取放任務。從一些實際實驗的比較數據可知，本論文所提出之改進的快速探索隨機樹演算法確實可以在受限環境中快速找到一個避開障礙物的移動路徑，並且所實現之基於ROS的運動規劃系統也成功地完成所指定的物件取放任務。