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犯罪現場：李昌鈺刑事鑑識教程

為了解決電腦 輸入 英文的問題，作者HenryC.Lee 這樣論述：

犯罪現場的勘察，只有一次機會， 一旦錯失，真相就永難水落石出。 李俊億  臺灣大學醫學院法醫學科暨研究所教授  譯   李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授  導讀 孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任 侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長 顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長 聯合推薦   鑑識科學突飛猛進，但唯有勘察人員能夠正確處理犯罪現場，它才能發揮效用。   曾參與美國九一一恐攻案、美式足球球星辛普森案，以及臺灣桃園縣長劉邦友血案、彭婉如命案、白曉燕命案、三一九槍擊案、蘇建和案等的國際鑑識權威李昌鈺，在本書為犯罪現場勘察提供獨到的系統化方法，循序漸進講解：

處理犯罪現場的基本觀念 犯罪現場的管理 犯罪現場初步勘察的步驟 犯罪現場紀錄 物證搜索 物證採取與保存 引導成功偵查的邏輯樹 現場檢驗試劑的調配與使用 特殊現場的勘察技術 犯罪現場重建     現場勘察工作關係著犯罪偵查的成敗，但卻少有專書提供這類知識，本書正是現場勘察人員最重要的參考資料。 ——顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書從犯罪現場基本觀念介紹、現場勘察、物證蒐集及處理，乃至於證物運用價值及現場重建，均有極為深入的介紹及講解，對於我國未來刑案現場勘察技術之提升將有極重要的影響。 ——侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書或將與《洗冤集錄》在我國偵

審歷史同佔重要地位，各自展現不同時代的科學家為公平正義奉獻智慧所留下的不朽足跡。 ——孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任   本書的內容精實，一再強調「犯罪現場」是證物的寶庫，是案件成敗的關鍵，所傳達現場保全、採證、鑑定觀念的寶貴之處，是想瞭解勘察人員在「犯罪現場處理與採證」的重要入門寶典，無論是警察、調查官、憲兵、檢察官、法官、律師等司法實務人員，均應人手一本。 ——李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授   本書為犯罪現場處理提供了一種獨到的系統化與邏輯性方法。 ——《執法科技》（Law Enforcement Technology）   編撰精良、易於閱讀與理解、透徹而洗鍊的著作

……可培養出優秀的犯罪現場偵查員。 ——《鑑識科學網路期刊》（Internet Journal of Forensic Medicine） 本書為《犯罪現場：李昌鈺刑事鑑定指導手冊》改版

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探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例

為了解決電腦 輸入 英文的問題，作者蘇于珊 這樣論述：

近幾年，受到疫情的影響使得數位學習在教學領域上的應用愈來愈普遍，數位學習運用在醫學領域相關課程的學門逐漸受到重視。醫院放射科的超音波技術非常重視實作經驗及影像辨認，一向使用師徒制的方式來進行教學，每位實習生所遇到的病灶量與質有差異，且學習過程缺少了反思和探索。因此本研究運用融入認知師徒制之數位學習來進行上腹部超音波病灶之教學，以到醫院實習的醫放系22位實習生為研究對象，希望能藉此提升實習生辨認超音波病灶的學習成效、並探討其學習滿意度及自主學習行為。結果發現運用數位學習上腹部超音波的方式確實能夠提升實習生辨認超音波病灶的學習成效，且整體學習滿意度頗佳，自主學習能力也有提升學習滿意度及自主學習之

間具有顯著相關，且學生的自主學習能力與專題報告也呈現顯著正相關。建議臨床教師推動數位學習融入超音波實習課程，可採用同步線上課程和非同步線上課程的搭配方式及利用線上討論和通訊軟體提供互動活動，未來研究可融入自主學習策略於教學探討對學生自主學習行為和能力的幫助。

APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決電腦 輸入 英文的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法

為了解決電腦 輸入 英文的問題，作者林正偉 這樣論述：

現今有許多研究探討如何運用深度學習方法處理三維點雲 (Point Cloud)， 雖然有些研究成功轉換二維卷積網路到三維空間，或利用多層感知機 (MLP) 處理點雲，但在點雲語意分割 (semantic segmentation) 上仍無法到 達如同二維語意分割的效能。其中一個重要因素是三維資料多了空間維度， 且缺乏如二維研究擁有龐大的資料集，以致深度學習模型難以最佳化和容 易過擬合 (overfit)。為了解決這個問題，約束網路學習的方向是必要的。在 此篇論文中，我們專注於研究點雲語意分割，基於輸入點會和擁有相似局部 構造的相鄰點擁有相同的語意類別，提出一個藉由比較局部構造，約束相鄰 區域

特徵差異的損失函數，使模型學習局部結構和特徵之間的一致性。為了 定義局部構造的相似性，我們提出了兩種提取並比較局部構造的方法，以此 實作約束局部結構和特徵間一致性的損失函數。我們的方法在兩個不同的 室內、外資料集顯著提升基準架構 (baseline) 的效能，並在 S3DIS 中取得 目前最好的結果。我們也提供透過此篇論文方法訓練後的網路，在輸入點與 相鄰點特徵間差異的視覺化結果。