電筆劃輸入法的問題，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

「啊─啊─」和「啊、啊、」不一樣?日本語不思議：日本人也想弄懂的曖昧日語妙集合

為了解決電筆劃輸入法的問題，作者清水由美 這樣論述：

哎喲！日本人為什麼要這樣講話…… 你學的正規日語，其實日本人自己也不大懂？ ????　智慧型手機的輸入法太聰明了，讓日本人連字都拼錯、唸錯。 是要用敬語還是謙讓語，連母語者也不清楚？ ????　義正詞嚴地發表容易讓人誤會的話，日本人要說的到底是啥？ 日本人會發明「顏文字」是因為日語太曖昧、意思好模糊？ 對漢字圈的人來說，日語還可以猜，但日本人的思維又是什麼？ ✏ 猜猜看 以下，翻譯成日語會是什麼？ tableに、redいwineのglassが、twoつ。 autumnのsunざしにshineめいて、とてもbeautifulしい。 さあ、drinkもう、eatべよう。 Miho　　　

｜旅日作家 出口仁　　　｜日語教師 哈日杏子　　｜旅日作家 明太子小姐　｜駐日作家 梅用知世　　｜FB粉專「就算知道了也對人生沒有幫助的日本小知識」版主 ──── 聯合推薦 ★★★★★　（按筆劃順序排列） 【本書特色】 在語言學校裡學了很多日語規則，但是實際上似乎不是這麼一回事 !? 公文看不懂，敬語＆謙讓語太難；原版漫畫好好笑，但笑點在哪裡啊？ 「大間違い」和「お間違い」哪個是正確的？那「お門違い」呢？ 五段動詞變化是大魔王、好難？但老師卻說它很簡單、又嚴整…… ????　潛規則揭祕 ──  in日語教室裡的學習關卡 ????　30年經驗談 ── 連初學者也懂的獨特笑料 原來「啊─啊

─」和「啊、啊、」「啊──」意思全都不同（別想歪）； 漫畫裡「欸～」和「欸欸」、「嗯～」和「嗯嗯」也有模糊的約定成俗。 本書是外國學習者在課堂上會遇到的疑惑與趣味（吼~日本人為什麼要醬?）； 有些特殊現象，經日語老師說明、真正理解後，日語程度就能快速進階～ 學習卡關了嗎？關於敬語、人物對話……竟連日本人都會搞錯？ 趕緊來看３０年資深經驗的日語老師，分享課後的教學真心話！ 日語真的好難？老師的補充說明，可能和你想的不一樣喔……

電筆劃輸入法進入發燒排行的影片

一位先天盲者對「形義點字」探究歷程之敘說

為了解決電筆劃輸入法的問題，作者郭孝宇 這樣論述：

摘要⠀⠀ 本文透過敘說方式分享一位先天盲對「形義點字」的研究過程：除回顧個人的點字學習與教學經驗，研究者還自行定義電腦報讀軟體NVDA的點字轉譯表，以倉頡輸入法輸入字根為編碼基礎定義形義碼，並添加在注音點字後面，創出「形義點字」。如此使注音點字具有與漢字相似的表形義之效果，視障者可在閱讀過程分辨同音異字，提昇中文理解程度，亦可提高中文輸入的準確度。此外，點字使用者可藉此理解漢字部件組合，建構文字概念，增加學習文字相關知識的自主能力。 此「形義點字」之研究經驗說明：建構先天盲視障者的文字概念關鍵不必是筆劃的認知與記憶，而是摸讀形義編碼的認知。多數先天盲者雖難以視覺認讀文字，缺乏

圖像概念，但這並不妨礙其對漢字的學習與應用。盲人學字，可不用知道筆劃寫法，透過盲用電腦的操作練習，即可以摸讀文字，學習認讀與輸入中文。也許有人認為「形義點字」比「注音點字」寬度較大，難以掌握，但由於每個形義碼之間皆有空方，使用體驗與摸讀英文相似，較寬的點字其實並不礙於對文字注音的閱讀理解。

快速學會 倉頡輸入法

為了解決電筆劃輸入法的問題，作者數位內容工作室 這樣論述：

由淺入深詳細講解 深度瞭解融會貫通 　　倉頡輸入法在所有中文電腦系統中都可以使用，換句話說，它是一種跨平台的中文輸入法。另外，倉頡輸入法已經內建於Windows作業系統中，因此使用者根本不需再花錢額外購買。倉頡輸入法可說是目前最方便好用的中文輸入法，打字速度快、取碼原則性佳、到處都可通行，而且完全免費使用，的確是現今中文輸入法的不二之選。 　　√ 活潑生動的版面編排，讓您閱讀起來不會覺得枯燥乏味，藉以提高學習倉頡輸入法的興趣。 　　√ 編排方式由淺入深，依據倉頡取碼的理解順序來解說，讓您能夠快速學會倉頡輸入法。 　　√ 以圖解方式來解說倉頡取碼規則，保證初學者一看就懂，讓中文取碼過程更

容易明瞭。 　　√ 「倉頡取碼字典圖解速查」－以中文筆劃順序編排，只要算出筆劃就可以依此查詢到中文字的倉頡取碼。 　　√ 「注音、漢語拼音索引」－以注音、漢語拼音作為索引對照，非常適合熟悉注音或漢語拼音的使用者查詢。  

基於RGB無深度影像之中文空中手寫辨識

為了解決電筆劃輸入法的問題，作者林士筆 這樣論述：

科技日新月異，人與電腦的溝通不再僅限於傳統的鍵盤輸入法，市面上已商品化的手寫輸入設備，如：手寫板或觸碰螢幕，這類裝置所取得的手寫軌跡有著穩定且密集的特性，以提供足夠特徵作為辨識依據。在空中手寫的發展史中，主要以英文字及阿拉伯數字為主，時至今日，擁有眾多人口使用的中文字辨識也逐漸受到重視，中文字體架構比起英文字及數字更為複雜，且在空中手寫情境下，要取得穩定的特徵相對困難。過往的空中手部偵測及追蹤常使用具有深度資訊的硬體設備，像是Kinect設備內使用了兩顆紅外線攝影機來取得深度資訊，因此使其售價較高，基於上述原因，利用只有RGB資訊實現物件偵測與追蹤是近年來的趨勢，但使用RGB攝影機作為空中手

寫的人機互動媒介將面臨兩個問題：首先，需要取得準確的手部偵測及穩定追蹤；此外，資料具有一筆劃完成的特性，這會使得取得的文字軌跡將同時具有實筆與虛筆，其增加了辨識的難度。目前出色的RGB物件偵測方法皆建立於深度學習之上，而深度學習為數據驅動(data driven)的方法，除了需要給予大量的訓練資料外，資料處理也是深度學習中極其重要的一環。本論文透過自行錄製含有手部的影片，並整理、收集網路上已存在的相關手部資料集，建立出訓練核心模型的手部資料庫。在資料處理時加入了Effective Receptive Field(ERF)概念，將標準答案(ground truth)依比例放大並視為新的物件，其目

的是為了增加偵測的穩健性。本論文使用YOLO v3作為核心神經網路模型，並在YOLO中額外加入Convolutional Recurrent Neural Network(CRNN)，將YOLO轉換為具有時序性的神經網路模型，以使追蹤穩定。分析實驗結果得知，資料經過ERF的處理後，手部偵測可以更加穩健。經轉換後的YOLO，能提升手部追蹤的穩定性。最後，將所取得的手寫軌跡用數種中文辨識方法來實驗，正確辨識準確度達96.33%。