Parker check valve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

基於空間模式的特徵萃取演算法用於擴散磁共振造影中診斷輕度認知障礙與阿茲海默症

為了解決Parker check valve的問題，作者林嵩翰 這樣論述：

輕度認知障礙被稱為從正常衰老到阿茲海默症的過渡狀態。 對於輕度認知障礙患者診斷的改善將有助於阿茲海默症的早期診斷。阿茲海默症對大腦影響的演變，始於多區域且逐漸累積的細微變化所致受疾病影響的區域在早期為數甚少而後期廣泛散佈。疾病早期，單一區域的結構變化幾乎難以被察覺，但擴散張量造影中卻已被證明是神經退化性疾病的潛在生物標誌。本研究中我們使用擴散張量成像的衍生指標，基於對疾病的臨床病理學理解並結合疾病影響模式及其周圍區域之間的空間信息，開發一嶄新的特徵提取算法，其經選汰後之影像特徵將靈敏地揭示大腦中疾病所產生的細微變化，並有助於儘早進行疾病診斷。本研究中共招募了499名患有阿茲海默症，輕度認知障

礙患者和健康對照的受試者。從擴散張量影像中提取之主要和次要特徵集，主要特徵集從116個被分割的大腦區域中提取第10，50和90百分位數；次要特徵集從主要特徵集的疾病影響模式中衍生，旨在反映受影響與週邊未受疾病影響區域間坡度。與主要特徵中所反映出受疾病影響的模式用做分類之效能相比，次要特徵在測試組所呈現的分類準確度顯著提高（次要特徵集：81.16±2.96 / 76.72±1.64 / 88.90±1.14% ；主要特徵集：72.09±1.69 / 65.29±2.95 / 83.32±1.40%，正常 / 輕度認知障礙 / 阿茲海默症）。此新穎特徵集除證明相較於傳統單區域特徵更佳的診斷性能。其

識別疾病對大腦所造成影響的空間模式並可反映於病理學之認知。

金字塔太陽能微電網電力調度指揮控制技術研究

為了解決Parker check valve的問題，作者陳明賢 這樣論述：

本研究利用HyPV個體戶性能模擬器與實體CCU組成的4+4金字塔微電網，探討不同電力調度控制對系統可靠度(訊號穩定度)以及發電效益的影響，以分層式指揮調度、集權式指揮調度及機動式指揮調度三種方法分別討論並進行金字塔微電網長程模擬測試。結論顯示發電效益或調度次數並不會隨著不同的調度方式而產生明顯差異，系統可靠度則是以分層式指揮調度和集權式指揮調度表現較佳。