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元智大學 資訊管理學系 謝瑞建所指導 施行的 基於人工智慧的臨床12導程心電圖心房顫動檢測 （2021），提出iphone計算機tan-1關鍵因素是什麼，來自於12導程心電圖、心房顫動、平穩小波變換、獨立分量分析、卷積神經網路、人工智慧。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 企業管理系經營管理碩士班 梁直青所指導 徐湘瑜的 腦波資訊整合架構設計 — 以行銷為例 （2018），提出因為有 腦波生理訊號、排隊、資料探勘、系統架構設計、資料倉儲的重點而找出了 iphone計算機tan-1的解答。
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真希望高中數學這樣教：系列暢銷20萬冊!跟著東大教授的解題祕訣，6天掌握高中數學關鍵
為了解決iphone計算機tan-1 的問題，作者西成活裕,鄉和貴 這樣論述：
★《真希望國中數學這樣教》好評不斷，「高中版」再次出擊，未上市即再版★ ★特請師大附中數學科教師 陳鵬旭 審訂，適用台灣最新課綱，學測／分科測驗都OK★ 東大教授西成活裕、數學麻瓜鄉和貴 聯手回來了！ 他們要用6天，一起陪你征服高中數學── 輕鬆詼諧的手繪圖解X真誠幽默的對話方式，無痛掌握數學關鍵！ 不僅如此，更要為大數據時代下的每個人，裝上生活中最實用的「數據分析技能」。 一本「即使是文組生，也絕對能夠完全理解」的知識型漫畫，馴服數字，就從這裡開始！ 42歲就當上東大教授，夢想是讓0歲到100歲都能體會數學趣味的西成活裕， 在前作《真希望國中數學這樣教》好
評回饋不斷後， 收到許多讀者來信，跪求敲碗「教授！高中數學也麻煩你了！」 本書是他延續前書獨特幽默的對話、生活化的舉例， 再次引導這位「超級害怕數學」但「已被打通國中數學竅門」的文組男子鄉和貴， 一步步重建高中數學邏輯，直搗「排列組合、指數函數、幾何向量」的核心。 就算你是數學麻瓜，在數學上跌過無數次跤， 閱讀本書時你會發現，跟著西成教授的思考，竟有種「自己變聰明了」的興奮感。 讀者們大力推薦這本書「有趣到短短3天就能追完！」 而且透過本書可以「完全掃除對數學的陰霾」，建立紮實又能活用的數學概念， 甚至最後你可能會帶著自信，期待著不如就來場數學測驗吧！
本書特色 【1】人氣教授開課囉！不再死背、不必硬記，系統化讓數學麻瓜都能懂的「西成式」魔法！ 從趣味歷史故事導出數列和；從賽馬遊戲認識排列組合，西成式的數學魔法，組織原本片段且零碎的課綱，主打讓數學實用化。面對數學，你能更從容；面對生活，你能更聰明。 【2】因應台灣111年大學入學測驗！文組生不怕數學提早分級檢測，無痛搞定必懂內容！ 從高中入門「數列、排列組合、指數函數」，到魔王級的「三角函數、向量」通通收錄。視數學為天敵的你不必再獨自痛苦，讓幽默的西成老師，搭配詼諧插畫一步步教會你。 【4】超前部署數據時代預測技能！從「數據分析」到「活用Excel」，升級你的生活
工具箱！ 現代人，懂得掌握大數據就先贏一半！特別開授收集數據資料庫，運用趨勢線預測未來變動的附錄課，西成教授貫徹生活應用的概念，讓你輕鬆搞懂數據時代必備的科學分析。
基於人工智慧的臨床12導程心電圖心房顫動檢測
為了解決iphone計算機tan-1 的問題，作者施行 這樣論述：
本研究顯示一種臨床 12 導程心電圖(ECG)信號處理方法和一個深度學習模型，來識別心房顫動 (Atrial Fibrillation，AF)。由於臨床 12 導程心電圖設備在心房顫動判別的解釋上，仍然存在著很高的偽陽性錯誤率。因此，非常需要開發一種基於人工智慧(Artificial Intelligence，AI)的方法來檢測心房顫動。首先，我們收集了臨床使用的 12 導程心電圖，心電圖設備對其解釋為心房顫動。再經過兩名資深心臟科醫師將收集的心電圖數據集重新的診斷作為標準。第二，我們使用先前實驗室開發的平穩小波變換(Stationary Wavelet Transform，SWT)和獨立成
分分析(Independent Component Analysis，ICA) ，對原始收集的 ECG 數據集，進行去除雜訊處理。第三，我們使用平行卷積神經網路 (Convolutional Neural Network，CNN) 模型，從收集的 ECG 數據集中，正確的篩選出真陽性心房顫動。結果顯示，我們開發的平行卷積神經網路模型，可以針對 571 筆訓練後的心電圖，有效地檢測出心房顫動。基於 88 筆心電圖測試數據集，該模型可以檢測心房顫動，靈敏度(Sensitivity)=98.5%，特異性(Specificity)=80%，精確度(Precision)=94.4%，準確度(Accura
cy)=94.3%，F1-measure=96.2%。總結，本研究與 ECG 設備對心房顫動的解釋相比，本研究中使用的方法，將心房顫動檢測的精確度，從 77% 提高到 94%。相信，本研究中所開發的模型，可以在不久的將來，實現於臨床應用。
腦波資訊整合架構設計 — 以行銷為例
為了解決iphone計算機tan-1 的問題，作者徐湘瑜 這樣論述：
在台灣排隊是一個非常普遍的現象，幾乎每個人都有過排隊的體驗，在一個列隊中，等待的空間、氣味、周圍的聲音，或前後排隊人數，都會影響消費者是否願意排隊。然而所有的因素都會影響到大腦，公司也已採用大腦行銷來幫助推廣。最好的行銷是透過分析工具找到策略，因此生理訊號的大數據分析是值得研究的，但目前沒有基於行銷目的而發明的腦波資訊系統。基於這個目的，本研究使用先前學者收集的大量腦波資料，設計了一套腦波資訊系統，不僅透過Python進行循序樣式資料探勘找尋消費者會排隊與不會排隊的腦波規則，也透過R語言先解決腦波數據不平衡的問題，再將資料透過K-means分群，最後使用隨機森林建立出準確的分類模型，
並採用ETL (Extract-Transform-Load, ETL)方法設置了一個完善的資料倉儲系統。另一方面，本資訊系統採用PyQt5進行系統的使用者介面設計(User interface design, UI)，透過統一軟體開發過程(Rational Unified Process, RUP)反覆修正系統，使系統符合使用者需求，然後連接MySQL資料庫，最後使用單通道腦腦波儀進行實驗收集新的腦波資料，用於驗證系統的準確度。本研究希望藉由結合大數據分析與資訊系統增進腦波生理訊號在行銷領域的應用，使企業能夠以更快速且準確的方式掌握消費者大腦的決策，發現潛在的需求，進一步在正確的時間與方式進
行行銷活動，現今在市場競爭激烈的環境下，唯有把握商機才能提升市場競爭力。