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111統測時間的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦范穎芳寫的 2023家政概論與家庭教育[歷年試題+模擬考]：近年試題+全範圍模擬考(升科大四技二專) 和薛博仁的 超人60天特攻本：數位科技概論與應用(112年統測適用)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站國立嘉義高中也說明：本校位於嘉義市東區山子頂的旭陵崗，瀕臨蘭潭風景區，校地11公頃，校區宏闊，校園環境優美，設備完善，已孕育出淳樸的學風，是求學的理想學府。
這兩本書分別來自千華數位文化 和碁峰所出版 。
朝陽科技大學 工業工程與管理系 林宏達所指導 鄭丞凱的 電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗 （2021），提出111統測時間關鍵因素是什麼，來自於自動化檢驗、手工具組裝、瑕疵檢驗、R-CNN網路模式。
而第二篇論文中國醫藥大學 營養學系碩士班 姚賢宗、徐國強所指導 江宥萱的 扁實檸檬皮萃取物對大鼠藥物代謝系統及其抗氧化活性之影響 （2021），提出因為有 扁實檸檬皮萃取物、解毒系統、氧化壓力、抗氧化酵素活性的重點而找出了 111統測時間的解答。
最後網站【111統測】個別報名12/10-12/22，留意群類選擇- 技職考情則補充：2021年12月7日 — 111學年度「四技二專統一入學測驗」（統測）於110年12月10日起開放個別報名，學校集體報名則從12月2日起，不論是考生個別報名或學校集體報名， ...
2023家政概論與家庭教育[歷年試題+模擬考]：近年試題+全範圍模擬考(升科大四技二專)
為了解決111統測時間 的問題，作者范穎芳 這樣論述：
本題庫內容根據民國108年教育部修正發布之技術高中家政群「家政概論與家庭教育」課程綱要編寫而成。統一入學測驗考試專業科目(一)「家政概論、家庭教育」這一科，結合兩科內容、範圍廣大，因此篩選、歸納、整理兩科內容之題目，並撰寫詳細解析而集結成此題庫，讓你能透過大量寫題、解題，在時間有限的情況下系統性的複習該考科。 111年統一入學測驗考題相較於以往，多了素養導向、情境融入式考題，考生須先閱讀文章段落，再回答約3～4題的系列題組，以解決實際生活可能發生的問題。本書模擬試題中也以此模式出題，讓考生能夠更熟悉考試題型。 在內容呈現方面，分為以下三部分： 第一部分 主題式實力加強題
庫： 依據新課綱家政概論、家庭教育課本內容中的章節作為劃分，精選各主題及章節中常見的考題，考生可以在研讀一個章節後，以第一部分進行小範圍的試題練習，檢核短期的學習成果，並精熟各章節常考的內容。 第二部分全範圍綜合模擬考： 比照歷屆考題的布題比例，本書共有10回模擬考，並且在考題中加入最新的情境式題組題。模擬考屬於大範圍的練習題，可以做為大考前的全單元複習，若能計時測驗，將能夠更快適應考試，找到自己答題的節奏。 第三部分 近年統測試題： 收錄了近10年的歷屆試題，且提供詳細解析，若前兩部分的考題已熟記，並將錯題詳細訂正，可將第三部分歷屆試題作為總驗收
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電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗
為了解決111統測時間 的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：
目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O
nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.
1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標
715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3
工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程
可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表
68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕
疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光
線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄
圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算
流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與
標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38
特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖
80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖
88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70
R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80
棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1
07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11
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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111統測時間 的問題，作者薛博仁 這樣論述：
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扁實檸檬皮萃取物對大鼠藥物代謝系統及其抗氧化活性之影響
為了解決111統測時間 的問題，作者江宥萱 這樣論述：
台灣香檬又名「扁實檸檬」，為台灣特有的柑橘類，含有豐富川陳皮素 (Nobiletin，NOB)及橘皮素(Tangeretin)等植物類黃酮，先前研究證實大鼠餵食扁實 檸檬乾燥粉具抗發炎、抗氧化、降低體脂及肝脂之機能性，而川陳皮素為扁實檸檬 皮中含量較高的機能性成分，因此本實驗想深入探討扁實檸檬皮萃取物(Citrus depressa Hayata peel extract, CDHPE) 對肝臟解毒代謝系統及抗氧化酵素活性之影 響。實驗分為三大部份，第一部份:以 5 隻 8 週齡雄性大鼠進行管餵 CDHPE 後， 採集血液及組織進行分析，大鼠管餵 CDHPE (含 50 mg/kg NOB)
後採集血液，測得 血中 NOB 濃度曲線下面積(area under the curve, AUC)為 1.43μg/ml × h、血中最高濃 度(Maxium Concentration, Cmax)為 0.52μg/ml、NOB 達血中濃度最高之時間(Tmax) 為 0.45 小時、平均滯留時間(Mean retention time, MRT)為 3.3 小時、半衰期(Half- life, T1/2)為 2.6 小時，組織分佈測得 NOB 及 Tangeretin 兩種類黃酮化合物，在胃中 顯示含量為最高，其次是肝臟。第二部份:將 18 隻 7 週齡雄性大鼠分成 3 組，分 別為:(1
)控制組(Control)、(2)低劑量組:1.1% CDHPE (50 mg/kg NOB，飼料中含 1.1% CDHPE)、(3)高劑量組:2.2% CDHPE (100 mg/kg NOB，飼料中含 2.2% CDHPE)，連續處理 7 天，取血漿、肝臟及小腸組織進行分析。實驗結果顯示，在 小腸方面，CDHPE 會增加小腸 CYP1A1、CYP3A 活性，表示短期攝取可能會增加 phase I 藥物代謝能力。在肝臟方面，會增加 CYP1A1、1A2、2B、2C 及 2E1 活 性，並提高 UDP-glucuronosyltransferase(UGT) 及 glutathione S-t
ransferases(GST) 的 活性，降低活性氧(reactive oxygen species, ROS)含量，結果顯示 CDHPE 會提高肝 臟藥物代謝能力並降低肝臟氧化壓力。第三部份，將 10 隻 8 週齡雄性大鼠分成 2 組，分別為:(1)控制組(Control)、(2) 1.1% CDHPE (50 mg/kg NOB，飼料中含 1.1% CDHPE)，連續處理 7 天，老鼠隔夜禁食後給予苯并[a]芘(Benzo[a]pyrene, B[a]P) 25 mg/kg，觀察 6 小時內 B[a]P 之血液濃度變化，結果顯示 CDHPE 會降低 6 小時內B[a]P 之血液濃度(AU
C) 、血中最高濃度(Cmax)及 B[a]P 達血中濃度最高之時間 (Tmax)。