縮寫的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

科學實驗王第二部3：加密貨幣與區塊鏈

為了解決縮寫的問題，作者Storya. 這樣論述：

密碼學的起源竟然與戰爭有關？ 虛擬世界的戰爭更促進加密技術！   　　競爭激烈的宣傳大使選戰， 　　阿爾法小隊想出了致勝奇招！   　　為了當選博覽會宣傳大使， 　　阿爾法小隊全心投入影片製作， 　　卻仍然比不上知名創作者杜萊特的人氣。 　　不過，在江士元加入直播節目後， 　　阿爾法小隊的投票數便大幅上升。 　　而歐若拉為了逆轉勝，採取了特殊戰略……   　　【第二部的3大特色】 　　1.介紹最新科技趨勢與議題 　　2.操作生活化的科學實驗 　　3.補充跨領域的綜合常識 　　  　　【重點科學原理】  　　1.密碼的發展 　　2.利用光波長的科技 　　3.區塊鏈的概念     　　【書籍資

訊】  　　◎書籍資訊：無注音，適合國小中年級以上閱讀。 　　◎學習領域分類：自然科學、綜合活動

縮寫進入發燒排行的影片

臺灣民眾攝食養殖文蛤之安全風險與健康效益評估

為了解決縮寫的問題，作者黃桂霞 這樣論述：

文蛤是國人經常食用的水產品，具有保肝、抗氧化、抗癌及降膽固醇等機能，但養殖環境之重金屬會蓄積於文蛤體中，並依其暴露濃度及暴露族群可能對攝食民眾造成不同程度之危害，因此民眾茫然於食用文蛤是利是弊?本研究採集彰化縣、雲林縣與臺南市之養殖文蛤生樣品24件、熟樣品25件，分別以感應耦合電漿質譜法分析其鎘、鉻、銅、鉛、鐵、錳、硒與鋅之濃度，以高效液相層析再以感應耦合電漿質譜法分析其無機砷與甲基汞之濃度，結合風險評估模式、國家攝食資料庫、美國國家環境保護局與美國加州環境保護局等相關數據，推估國人各年齡層攝取養殖文蛤之食品安全風險。結果顯示，熟文蛤之無機砷平均濃度 (0.609 mg/kg) 高於衛生福利

部食品藥物管理署訂定之食品中污染物質及毒素衛生標準限量標準 (0.5 mg/kg)。整體而言，各年齡層族群攝入文蛤中無機砷所造成之非致癌風險高於其他重金屬，以0-3歲與3-6歲族群為例，攝入熟文蛤中無機砷之危害商數分別為 1.29 與 1.13，可能對人體造成色素沉著症與角化症。此外，本研究亦評估各年齡層族群攝入文蛤中無機砷與鉛之致癌風險，其中無機砷對人體造成之致癌風險大於鉛，0-3歲攝入熟文蛤中無機砷之致癌風險為5.79×10-4，長期食用可能會造成罹患皮膚癌之風險。另一方面將文蛤樣品以0.05% 蛋白酶於37C水解12小時製備水解物 (Hard clam hydrolysate, HCH

)。體外試驗顯示35 mg/mL HCH具抗氧化活性，其清除DPPH能力相當於 117.49 μM Trolox、螯合亞鐵離子能力相當於 95.62 μg/mL EDTA、還原力相當於 97.26 μg/mL Vitamin C。2.19 μg/mL HCH之 α-amylase抑制率為21.75%，但不具α-glucosidase抑制活性。人類腸道Caco-2 細胞以2.19 μg/mL HCH 處理具抑制sucrase 活性 ，相當於 62.5 μg/mL Acarbose。人類肝臟HepG2細胞以HCH處理無法促進葡萄糖攝入，但2.19與17.50 µg/mL HCH可延緩油酸誘導之脂質

蓄積。綜上，除了0-3歲與3-6歲族群攝入熟文蛤中無機砷外，各年齡層攝入文蛤中重金屬之危害商數皆小於1，為可接受風險；各年齡層族群攝入文蛤中無機砷與鉛之致癌風險，皆為不可接受風險。然而，文蛤蛋白水解物具抗氧化、降血糖及延緩非酒精性脂肪肝等活性，建議各年齡層族群適量攝取，每人每週可攝入熟文蛤量，0-3歲、3-6歲、6-12歲、12-16歲、16-18歲、19-65歲、65歲以上分別為 0.95、1.51、2.77、4.22、4.61、4.94及4.66 g/週。本研究成果可提供各年齡層攝取臺灣養殖文蛤之每週建議攝取量、呈現該食用量養殖文蛤潛在之人體健康效益。

日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決縮寫的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決縮寫的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。