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2023數位科技概論與應用[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫(升科大四技二專)

為了解決Ctrl V的問題，作者甄帥,林柏超 這樣論述：

　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境 　　◎十回模擬試題‧增加實戰經驗 　　◎收錄近年試題‧名師重點解析 　　本書依據108課綱編寫，特別為參加統測的同學設計一系列的題目，包含主題式實力加強題庫、全範圍綜合模擬考及近年試題彙編，全新編寫適合新課綱素養的各類題型，讓本書不僅提供完整的考試題型，而更加豐富、靈活，讓你面對多變的考題，也能游刃有餘。如能仔細練習這些題目，必能熟悉各種出題情境，迅速解題獲得高分。希望藉由本書的題目，能讓同學在升學考試方面得到助益。 　　數位科技概論與應用的範圍太廣，所以有很多不同的名詞需要熟記，而且數位科技概論與應用是一門日新月異的科學，隨時都會

有新的名詞出來。要特別注意一些容易混淆的縮寫簡稱，像是GPS全球衛星定位系統（Global Position System, 簡稱GPS）、UPS不斷電系統（Uninterruptable Power Supply，簡稱UPS）及AR（擴增實境）、VR（虛擬實境）。雖然只差一個英文字母，但所指的東西卻完全不同。但是同學們不用害怕，考試不會考太艱難又不常見到的單字，只需要將常見的名詞記住，相信就可以駕輕就熟。 　　數位科技概論與應用中的硬體架構算是必考的題目之一，硬體指的就是看得到摸得到的東西，因此在日常生活的時候只要我們多去使用，就可以知道書本上指的東西到底是什麼，加深自己的印象，還有硬體的

規格一定要很清楚，像是CPU 2.5GHz指的是CPU的時脈，硬碟的容量可以用MB、GB或是TB來計算等。 　 　　在軟體方面，最常考的是微軟所出的應用軟體，不管是在作業系統Windows系列，或是文書處理軟體像是Word、Excel等都是必考題，這些應用軟體不只在考試的時候相當重要，在之後就業也是必備的技能之一，要熟悉這些軟體就是要常去使用，多去學習，這樣才可以知道像是貼上檔案要用鍵盤中的Ctrl+V，Excel中的Average函數是用來算平均值等這些功能。 　　在數位科技概論與應用中，程式語言算是比較艱難的一部份，常考的題目以BASIC為最大宗，所以同學想要在程式語言部份拿高分，必須要

深入去了解一些關於程式的定義，像是IF的架構、DO While ..Loop怎麼用等。 　　近代科技最大的突破大概就是網際網路的普及了，因為網路改變了我們許多生活的習慣，也帶來了很大的便利，這部分在數位科技概論與應用裡會不斷的更新，像是網路搜尋引擎、電子商務等等都需要好好的研讀，多上網體驗一下書本中的知識就可以將知識烙印在腦海中。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

Ctrl V進入發燒排行的影片

二色性染料摻雜於不同液晶結構之光電特性及其應用之研究

為了解決Ctrl V的問題，作者吳駿霆 這樣論述：

本論文主要分為三個部份，第一部份為探討向列型液晶摻雜二色性染料之特性，研究中為找出二色性染料摻雜於向列型液晶中之穿透度最大可調動態範圍，分別將不同濃度之黑色二色性染料(S428)摻雜於正型向列型液晶(E7)中，並注入於不同厚度及不同配向處理之液晶盒中，如水平配向液晶盒(Homogeneous alignment LC cell)、90°扭轉向列型液晶盒(90°-Twisted Nematic LC cell)及混成配向液晶盒(Hybrid alignment LC cell)，並根據其電壓-穿透曲線比較液晶分子排列、液晶層厚度及染料摻雜濃度間對於穿透度變化之影響，且依實驗數據與1D-DIMO

S模擬結果比較，並找出該黑色二色性染料於高穿透(低吸收)及高吸收(低穿透)下之吸收係數，亦即A_∥及A_⊥，並將透過與1D-DIMOS與實驗結果所擬合而得之吸收係數與官方提供之Dichroic Ratio (DR)數值相互比較。最後取兩液晶盒正交相鄰兩基板之摩擦配向方向進行交疊，探討液晶於不同結構下之交疊方式對於穿透度可調動態範圍的影響，並與1D-DIMOS模擬結果比較。第二部份為探討長螺距膽固醇液晶摻雜二色性染料之特性，於第一部份得知扭轉向列型液晶盒有較好之可調動態範圍，故將調整液晶於液晶盒中之旋轉角度，以手性分子(S811)及黑色二色性染料(S428)摻雜於正型向列型液晶(E7)中，透過調

整手性分子濃度，將膽固醇液晶之螺距調整為長螺距，並將液晶混合物注入於兩片經水平配向所製成之液晶空盒，為探討液晶和二色性染料之旋轉角度及液晶盒厚度對於穿透度的變化，故將旋轉角度調整為180°、360°、540°及720°，並藉由所量測之電壓-穿透曲線探討旋轉角度對於穿透度的變化量，並將透過第一部份得知的二色性染料吸收係數代入1D-DIMOS中模擬，將此結果進行比較。第三部份為探討正型向列型液晶中摻雜多種二色性染料之特性，於第一部份及Beer-Lambert定律得知，若二色性染料DR值越大，其穿透度之可調範圍越大，故此部分將更改摻雜二色性染料種類，將多種二色性染料(AB4、AZO1及AC1)摻雜於

正型向列型液晶(E7)中，並將液晶混合物注入於兩片經水平配向所製成之液晶空盒，根據其電壓-穿透曲線，探討摻雜多種二色性染料之液晶層厚度對於穿透度變化之影響，且依實驗數據與1D-DIMOS模擬數據相比較，並找出該混合多種二色性染料後之有效吸收係數，包含A_∥及A_⊥，並與第一部份黑色二色性染料與第三部份多種二色性染料之DR值相互比較。最後取兩水平配向液晶盒以正交相鄰兩基板之摩擦配向方向進行交疊，探討與此情況下之交疊方式對於穿透度的變化量，並由1D-DIMOS模擬結果與實驗結果進行比較。

Windows 11制霸攻略：用圖解帶你速讀微軟最新功能

為了解決Ctrl V的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　/Windows 11嶄新特點/ 　　◆ 平衡性功能改版 　　多功能視窗整合最佳化工作流程與運作 　　◆ 全新使用者介面 　　工具列功能優化與個人化小工具面板 　　◆ 直覺式觸控操作 　　觸選、撥動，瀏覽、互動更靈巧快速 　　◆ 強化資安防護規格 　　配搭必要TPM 2.0強化系統安全性 　　Windows 11功能大解析！無痛銜接微軟最新作業系統 　　Windows 11全新亮點 　　Fluent Design圓角視窗、Snap Layout多功能視窗、優化觸控輸入介面、Snap Group將App設為群組、全新小工具程式（Widgets）、讓Android

App執行於Windows 11、升級TPM 2.0資安防護更新、導入遊戲新技術與雲端遊戲、新設計的Microsoft Store、開放Azure線上語音辨識。 　　精彩篇幅 　　本書除了讓您首先體驗Windows 11特色全新亮點外，還能讓您上手Windows 11各方面的功能技巧與應用，例如打造出獨樹一格的桌面環境、得心應手檔案管理工作術、孰悉包羅萬象的內建程式及Microsoft Store、認識控制台設定與應用程式、最佳化相簿管理與影片編輯、使用者帳戶建立與管理、精通軟體管理與協助工具、一手掌握裝置新增與設定、防微杜漸電腦更新與系統安全、亡羊補牢系統修復與管理、了解無遠弗屆網路安裝

與應用、與時並進運用資源共享的雲端服務等，最後還提供便捷實用的Windows 11快速鍵，希望本書能夠成為您快速入門與熟悉Windows 11的最佳選擇。  

提升阿爾法腦波神經回饋訓練的活化腦區對靜息態功能性連結之探討

為了解決Ctrl V的問題，作者蘇耿賢 這樣論述：

神經回饋訓練讓使用者能夠學習控制神經活動以促自我調控特定的腦區，進而影響該腦區運作的行為或是相關病理路徑。本文專門探討使用腦電訊號當回饋訊息的神經回饋訓練，因為這是一種安全、廉價且使用廣泛的技術。該技術早已成功應用於臨床實踐和功能提升。神經回饋訓練後觀察到的這些臨床改善或是功能提升，顯示訓練所導致的一連串神經生理反應可能是一種內生性的神經刺激事件。大部分的神經回饋訓練包含每週數次的重複訓練，使得效果可以隨著時間累積。這樣的效果，被認為是神經回饋訓練對行為或功能相關的靜習態網路長期調節的自我調控或自我治療結果。在各種神經回饋訓練中，阿爾法腦波神經回饋訓練一直是相關研究的焦點。主要是因為阿爾法腦

波普遍在人腦上被觀察到，與認知功能相關，以及之前的研究發現可以經由神經回饋訓練獲得自主控制。在我們已經發表的報告探討了關於訓練前的閉眼靜息態阿爾法腦波可專一預測神經回饋訓練的學習表現。這個報告顯示，靜息態的神經生理特徵是學習發阿爾法腦波的基礎。而這個基礎目前常用靜息態功能連結來表示。理論上，特定的靜息態功能連結可以被阿爾法腦波神經回饋訓練調節。但是目前的研究沒有提供清楚完整的證據告訴我們這個調節是如何操作。為此，我們需要回答以下兩個研究問題：阿爾法腦波神經回饋訓練是否是在特定腦區自主調控活性？是否進而調節相關的靜習態網路的功能性連結？了解與澄清這些研究問題對於神經回饋這個技術的科學發展至關重要

。為了回答以上問題以了解阿爾法腦波神經回饋訓練的神經基礎，我們進行了以下兩個實驗：（1）使用ECD分析找出腦電訊號的來源以及相關的fMRI參數的變動；（2）使用fMRI分析找出活化腦區以及調查相關的靜習態功能性連結。 第一個實驗結果顯示ECD的位置主要是集中在後扣帶皮層，楔前葉，和內側顳葉。這些位置跟關鍵的靜習態網路–大腦預設網路重疊。第二個實驗結果找到活化的腦區位於右側後扣帶皮層和兩側的視覺皮層，並且與阿爾法腦波呈現反向相關關係以及時間上延遲的活動模式，特別是在P4這個電極位置的腦波活動。這個結果指出腦電波與fMRI訊號的反應分別代表了使用者自主控制阿爾法腦波的這個動作在電神經

生理上的高頻反應與血流動力學上低頻反應。分析訓練前後靜習態功能連結的變化發現右背側後扣帶皮層與右內側顳葉的功能連結以及左側視覺皮層與額葉眼動區的功能連結有顯著改變。這些連結剛好各別位於大腦預設網路與視覺注意力網路。 這些研究發現對於神經回饋訓練的運作提供了神經生理上的證據。並解釋了阿爾法腦波的自主調控的電訊號來源位置，活化的腦區，進而調節控制注意力與認知功能的兩個關鍵靜習態網路，為改善注意力與相關認知功能的應用提供了其可能性的神經基礎。有了這些證據與相關了解，本研究可以協助相關研究人員進一步了解與預測訓練的有效性，以及據此採取適當的訓練策略以提高訓練成效。