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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立清華大學 學前特殊教育碩士在職學位學程 謝協君所指導 鄭依露的 感統體適能課程對學齡兒童視覺動作及反應能力之探究 （2021），提出加總英文關鍵因素是什麼，來自於反應能力、注意力、視覺動作、感統體適能課程。
而第二篇論文國立聯合大學 管理碩士在職學位學程 胡天鐘所指導 謝鴻文的 應用工業4.0技術實時數據管理(PI)及智能設備管理(iEM)於抄紙設備以改善日產量之研究 -以A公司為例 （2021），提出因為有 工業4.0、智慧管理平台（PI）、智能設備健康管理(iEM)、造紙產業的重點而找出了 加總英文的解答。
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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】
為了解決加總英文 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
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請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦請依法嚴辦，我今天去做筆錄就是這樣回答的啦哈哈哈哈
我知道大家一定要瘋狂地問做筆錄的狀況，並沒有被電話簿打肚子或是拿高壓電電好嗎？你以為是五億探長雷洛喔，因為我進中山分局的時候其實已經很想尿尿，所以號稱計畫通的我一定要好好準備，於是我的筆錄內容完全可以公開，十分方便警察杯杯可以按複製貼上，快速又有效率！【請依法嚴辦】啦，就是請依法嚴辦的意思，筆錄裡面沒有別的字，老子就是主張言論自由啦，你想玩我，我就陪你玩！
另外，在ＰＴＴ上有網友ｌｏｖｅｌｏｖｅ５５６６整理了吳子嘉董事長在關鍵時刻的爆料，因為我跟郭正亮都知道太多，我們不想讓我們的深喉嚨被抓去關，所以我們用吳子嘉董事長的爆料，以後蘇貞昌要告告他哈哈哈～～～
【官民合作??聽民進黨在放屁，臉皮有夠厚！7/8號凌晨，台GG傳了一封措辭辛辣的email給羅秉成，說疫苗採購要破局了。破局的原因是，民進黨想在合約放進他們想要的字眼好收割，蔡英文7/8白天緊急要約見郭董跟劉董，結果被打槍。
後來合約那些民進黨想塞進去的字眼通通被拿掉，之後檢調一定要去查民進黨政府的疫苗採購案，總差價一億美元，原本是要放進誰的口袋了??(每劑差20美元差價x500萬劑)】
【鴻海跟台GG買到的價格跟條件
a.每劑30美元(給BNT+上海復星)
b.每劑在台灣的運送費用2美元 (給裕利負責倉儲冷鍊)
c.每劑0.5美元藥害救濟金 (??? 原來BNT打疫苗是郭董跟台GG要負責任賠償??)
以上加總，每一劑32.5美元 (郭董+台GG出錢)
d.桃園機場交貨 (運費+保險費德國人出)
衛福部買的價格跟條件
a'.每劑43美元(給BNT+上海復星)
b'.每劑的運送費用大概10美元
c'.買500萬劑
以上加總，每一劑53美元 (納稅人出錢)
d'.德國機場交貨 (運費+保險台灣人出)】
另外，根據中國時報的報導，【國民黨立委鄭麗文今天在立法院質詢行政院長蘇貞昌，佛光山跟鴻海創辦人郭台銘想捐疫苗，被外界認為政府卡他們，蘇貞昌說，郭台銘要捐疫苗，那他必須要有疫苗；鄭麗文突然頓住，再問蘇貞昌，「你是說他沒買到？」蘇貞昌說兩手一攤，「對啊，他手上沒疫苗啊！」 鄭麗文質疑，蘇貞昌這說法是在指佛光山跟郭台銘都在欺騙台灣人？蘇貞昌說，不要扭曲他的說法，他沒講他們在騙，只是他現在要捐疫苗，問題是國外沒有疫苗，「如果他手上有疫苗，我們很高興啊，很熱心，政府也很贊成啊！」】那現在又買到疫苗是怎麼搞得，蘇貞昌到底有甚麼問題可以這樣一直跟民間做對？
而陳時中還在六月三號的記者會上不知道在說甚麼，根據聯合報的報導，【陳時中說「現在大家非常熱心也非常需要，可是現在事實上是買不到的，我幾乎敢這樣子講」，沒想到話鋒突然一轉，陳時中又改口說「但是我也不敢完全否認，就是說有人會買得到」。但為什麼要拿授權書，他表示為了確認是否為原廠出貨，才不會讓大家走很多冤枉路。】這又到底是甚麼問題，價格也不清楚買不買得到也不知道，指揮官現在這個工作是不是太好幹啦？
之前差點被栽贓成讓疫苗可以引進的重要人物的行政院發言人羅秉成又說啦，聯合報表示：【針對地方政府希望可循相同模式採購疫苗，行政院發言人羅秉成昨表示，可期待年底前會有相當數量的ＢＮＴ抵台，現階段無再開啟新專案的必要。他指出，台積電、鴻海專案已有關鍵性進展，慈濟專案接續也會跟上，至於其他地方政府或其他企業團體想採購，政府要衡量整體疫苗供給情形和施打速度，還有疫苗政策與規畫。】可是戰備物資當然是準備越多越好，有誰會說你用自己的錢買，我覺得未來會有疫苗，所以現在不准你下訂單的？這是甚麼心態，是政府現在自己買不到也不准別人買嗎？
根據自由時報的報導：【而因應伺服器大當機，目前 1922 官網已經暫時下線、無法使用。官方也在網頁透露「本系統將視疫苗數量與擴大施打對象時，由疫情指揮中心擇期啟用」。至於同樣當機、容易閃退的健保快易通App，官方也在最新消息中指出因「目前流量較大，請稍晚再試!!」，建議民眾可暫時先不必上網預約。】但是我們的天才ＩＴ大臣唐鳳要去那遙遠的東瀛之邦參加奧運了ㄟ，自己家裏面的作業沒寫完，為什麼可以出國去玩啊，他跟奧運之間到底有甚麼關係啦！而且疫苗接種系統不該優先嗎？連個使用者人數暴增都撐不住是怎麼樣偉大的系統啦！
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感統體適能課程對學齡兒童視覺動作及反應能力之探究
為了解決加總英文 的問題，作者鄭依露 這樣論述：
本研究旨在於感統體適能課程對於學齡兒童視覺動作及反應能力之探究，在不同性別、不同年級之變項中，是否與視覺動作及反應能力表現有差異及相關性。研究受試者為新竹某區30位上過感統體適能課程之ㄧ、二年級學齡兒童；研究工具以拜瑞－布坦尼卡視覺－動作統整發展測驗第六版（VMI）以評估視動統整、視知覺、動作協調等向度，並以STEAMA注意力評估APP來評估視覺注意力及聽覺注意力表現；數據統計分析採用量化研究中描述性統計、獨立樣本t檢定進行分析，找出不同性別、不同年級與視動統整、視知覺、動作協調及注意力之差異程度；採用皮爾森相關積差找出不同性別、不同年級與視動統整、視知覺、動作協調及注意力之相關程度。研究結
果分為以下五點說明:1、 不同性別分析結果得知在MC（動作協調）原始分數則有達顯著差異。在兒童注意力SNAP中的衝動行為、對立違抗及SNAP全量有達顯著差異，視覺正確率加總、視覺錯誤率加總及視覺反應時間數值則有達顯著差異。2、 不同性別在注意力評估APP與視覺-動作統整VMI之相關比較摘要表可知在注意力評估APP與視覺-動作統整VMI之相關比較摘要表可知VMI（視動統整）原始分數與VP（視知覺）原始分數及MC（動作協調）原始分數則為高度相關。視覺動作統整發展VMI與兒童注意力SNAP間則有高度相關。視覺動作統整發展VMI與兒童注意力APP在聽覺正確率加總、聽覺錯誤率加總、視覺反應時
間及視覺衝動次數則有高度相關。3、 不同年級分析結果在VMI（視動統整）原始分數、VP（視知覺）原始分數及原始分數MC（動作協調）未達顯著差異，但在兒童注意力SNAP的各向度中皆因年級增加而使表現有所提升。4、 不同年級在注意力評估APP與視覺-動作統整VMI之相關比較摘要表可知VMI（視動統整）原始分數與VP（視知覺）原始分數及MC（動作協調）原始分數則為高度相關。。視覺動作統整發展VMI與兒童注意力SNAP間則有高度相關。在兒童注意力SNAP與兒童注意力APP間在視覺衝動次數及視覺反應時間則有高度相關。5、 在SNAP加總分數與注意力APP之淨相關數值呈現得知在聽覺正確率
加總與聽覺衝動次數數值為高度相關。聽覺正確率加總與視覺反應時間數值為高度相關。聽覺錯誤率加總與聽覺衝動次數數值為高度相關。聽覺錯誤率加總與視覺反應時間數值為高度相關。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決加總英文 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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應用工業4.0技術實時數據管理(PI)及智能設備管理(iEM)於抄紙設備以改善日產量之研究 -以A公司為例
為了解決加總英文 的問題，作者謝鴻文 這樣論述：
工業4.0建構一個有感知意識且具備智慧的新型態。造紙產業A公司，2019年推動「智紙4.0」專案，引進OSIsoft PI智慧管理平台，及中瑞泰iEM智能設備健康管理。本研究以A公司TM16為例，以生產日報表為資料基礎，探討應用PI收集數據，並透過iEM對設備的實時數據加以分析和建模，藉由15個模型的健康度，依抄紙設備的特性分為「震動系統」、「附屬系統」、「供漿系統」、「乾燥系統」及「淨漿系統」。運用統計分析的手法，找到真正影響「日產量」的關鍵項目，優先擬定相對應之對策、執行必要措施予以改善，使設備器材於製程中得以掌控，讓抄紙「日產量」獲得提升。本研究先探討於管制前「乾燥系統」、「淨漿系統」
的標準化係數分別為 0.163*、0.192**，達顯著性差異，由於五大系統的數據是採個別小項目加總平均，擬再將「淨漿系統」的3個小項目，直接進行迴歸分析，來檢視管制後是否會提高「日產量」的驗證，研究結果說明如下：1.得知「篩選及流送系統」對「日產量」達到顯著差異，但是，標準化係數為-0.232***，值得深入探究真因。2.後續在其他項目不變下，針對「篩選及流送系統」進行現場的改善，管制後的標準化係數為0.319***，意指透過人為管控可改善。3.原「日產量」為103,745kg，經管控後提升為103,804kg。建議 A 公司可持續長期的控管，方可逐步顯現績效。