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文字學家的寫字塾 一寫就懂甲骨文01：動物篇

為了解決前置的問題，作者施順生,許進雄 這樣論述：

本書將帶給你最「酷」的能力——你會寫甲骨文！ 「文字學家的寫字塾」帶你了解古人造字創意，並且教你寫甲骨文。 認識日常用字的前世今生！穿越時空，體驗古代社會文化。 　　本書根據國際甲骨學權威許進雄教授的《字字有來頭：文字學家的殷墟筆記》〈動物篇〉，精選最具代表性的甲骨文字形共52字（含異體字形共153字），由許進雄教授與施順生教授，專業解說每個字的造字創意以及字形演變，並分解甲骨文的筆畫與筆順，製作甲骨文習寫圖例，帶大家一筆一畫的學習書寫甲骨文。 　　每頁一字。首先，以5.5 × 7公分的大字格製作圖例，清晰呈現這個甲骨文的字形，有助記憶與辨識；並附這個甲骨文的釋義，解說該字的造字創意、

字形演變。其次，以1.8 × 2公分的小字格，製作分解圖例，示範這個字的每一部分的筆畫、寫法，並以標號顯示筆順。接著，當然就是最「酷」的部分囉——歡迎進入文字學家的寫字塾，由兩位塾師指引，利用頁面下半部的練字字格，動手書寫甲骨文！ 　　先寫早期字形，再寫演變的字形。這個過程，幫助我們增進對文字演變的理解，邊寫甲骨文，邊懂古代社會！ 　　「文字學家的寫字塾」系列，依照古代社會生活情況，分為以下主題：動物篇、戰爭與刑罰篇、日常生活篇、器物製造篇、人生歷程與信仰篇。透過這些篇章，一一介紹我們今日常用的字，這些字的前身——甲骨文，長什麼樣子、是怎麼寫的。 　　學寫這些日常用字的甲骨字形，我們彷彿

穿越時空，回到古代社會，寫著古人寫的字，懂得這個字最初的構成、意義，以及背後所反映的古代社會文化。學寫甲骨文，不僅是學會寫古人寫的字，也幫我們打開了一扇出入古今的神奇之門！ 本書特色 　　★精選字形 　　收錄共52字，含異體字形共153個字。 　　★詳盡解說 　　分析甲骨文、金文、小篆、隸書、楷書，不同階段字形演變過程，了解現代文字從何而來。 　　★輕鬆學寫 　　精製筆畫圖例，輕鬆跟著寫出甲骨文。 　　★全新學習 　　首創透過實際書寫，領略古文創字智慧。 　　★權威審定 　　甲骨文權威學者審定，對於字的創造與演變，解說最正確。 　　★主題分類 　　選字多元豐富，依主題有系統的學習

。 聯名推薦 　　曾永義　中央研究院院士 　　黃啟方　前臺灣大學文學院院長 　　蕭麗華　佛光大學文學院院長 　　王基倫　臺灣師範大學中文系教授 　　謝佩芬　臺灣大學中文系教授  

前置進入發燒排行的影片

優化採購管理之實務研究

為了解決前置的問題，作者陳美芳 這樣論述：

電子製造業面對半導體物料交期的不確定性、訂單給予供應商前置時間（Lead Time）不足、臨時更改設計、客戶端的需求變化瞬息萬變加上不可抗力的偶發事件和天災人禍在在考驗管理者的因應能力。藉由個案公司了解可能面臨的供應鏈危機接續不上，如何降低生產線停工的危機及後續損失賠償降到最低。本研究期可提供企業優化現有的採購作業流程，持續改善採購管理效率之建議，並建議品牌廠商採購管理應著重於如何與供應商、外包廠商建立長期夥伴關係，進而持續改善作業流程及降低成本、提升企業採購總體績效，並且能讓企業對緊急訂單需求作出更快速的反應。在本研究討論中，透過對個案公司降低供應鏈風險增進採購效率的觀念探討分析，從而得出

結論，採購經過資訊系統協助更可達成風險共擔與資訊共享觀念，風險成本及代工廠轉運成本均可下降、對前置時間不足的緊急訂單應變能力提升。

輕課程 App Inventor 2：趣味手遊自己做 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決前置的問題，作者李春雄 這樣論述：

　　1.透過「遊戲式學習」（Game-based learning）方式來學習程式設計，以快速引發學生對程式設計興趣的動機。 　　2.利用「App Inventor」圖形化程式，以簡單又快速的方式來開發手機遊戲。 　　3.撰寫手機App程式來設計打地鼠、猜骰子點數、多段式互動檯燈、抽抽樂、猜拳等遊戲，增加學習程式的樂趣。  

用於雄激素性脫髮評估之自動毛髮密度估計算法開發

為了解決前置的問題，作者楊晨 這樣論述：

在臨床上，脫髮會反映在毛髮密度的狀態，醫生根據毛髮密度來評估脫髮的程度，以便為患者提供更好的治療。隨著影像和電腦技術的發展，已經出現了多種軟體工具用於帮助醫生評估毛髮密度，例如Trichoscan 和 Trichoscope with Folliscope。然而，它們分析前還需要修剪染髮或人工標記的前置步驟，這會造成使用上的不便。在這項研究中，提出了一種自動毛髮密度估計演算法來評估毛髮密度資訊並評估雄激素性脫髮的嚴重程度。在此，頭皮照片是由市售顯微鏡拍攝的。經過對比度增強的預處理，該演算法可以自動從頭皮照片中提取四種毛髮密度參數。最後，利用神經網路技術及提取的毛髮密度資訊對雄激素性脫髮組和健

康組進行人工智慧的分類。實驗結果表明，所提出的系統可以自動提取毛髮密度資訊，並有效地對雄激素性脫髮組和健康組進行分類。