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這兩本書分別來自山田社 和山田社所出版 。

國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 黃俊平所指導 嵐莎莎的 使用VBA開發輔助製程備料之程式 (2021),提出快捷時間關鍵因素是什麼,來自於備料、物料管理、製程計畫。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 張瑞峰所指導 凃仲蔚的 YOLOv4模型及多階段困難偽陽性消除應用於乳房自動超音波腫瘤偵測 (2021),提出因為有 自動乳房超音波、電腦輔助診斷、單階段物件偵測、注意力機制、YOLOv4、偽陽性消除的重點而找出了 快捷時間的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了快捷時間,大家也想知道這些:

快速通關 新制對應 絕對合格!日檢[聽力、閱讀] N5(20K+聽力附[QR Code線上音檔&實戰MP3])

為了解決快捷時間的問題,作者吉松由美,田中陽子,西村惠子,林勝田,山田社日檢題庫小組 這樣論述:

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步解說&攻略問題集》特別邀請多位日籍老師,在日本長年持續追蹤新日檢出題內容,分析並比對近10年新、舊制的日檢N5聽力出題頻率最高的題型、場景、慣用語、寒暄語…等,不管日檢考試變得多刁鑽,掌握了原理原則,就能精準命中考題!   100%擬真|臨場感最逼真   本書籍出題形式、場景設計、出題範圍,完全模擬新日檢官方試題,並特地聘請專業日籍老師錄製符合N5程度的標準東京腔光碟。透過模擬考的練習,讓您提早體驗考試的臨場感。把這6回「聽懂,聽透,聽爛」,上考場就能穩住陣腳、發揮實力,題目一聽完,立馬知道答案。   100%有效|解題關鍵完全破解   確實做完這6回模擬考題,再透過名師詳細解析,逐步破

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試題型,100%充足您正需要的練習,短時間內有效提升實力!      100%準確|命中精準度高   為了掌握最新出題趨勢,《合格班日檢閱讀N5—逐步解說&攻略問題集》特別邀請多位金牌日籍教師,在日本長年持續追蹤新日檢出題內容,分析並比對近10年新、舊制的日檢N5閱讀出題頻率最高的題型、場景等,盡心盡力為N5閱讀量身定做攻略秘笈,100%準確命中考題,直搗閱讀核心!      100%擬真|臨場感最逼真   本書出題形式、場景設計、出題範圍,完全模擬新日檢官方試題,讓您提早體驗考試臨場感。有本書做為您的秘密武器,金牌教師群做為您的左右護法,完善的練習讓您不用再害怕閱讀怪獸,不用再被時間壓迫,輕

鬆作答、輕鬆交卷、輕鬆取證。100%擬真體驗考場,幫助您旗開得勝!        100%有效|日、中解題完全攻略   本書六回模擬考題皆附金牌教師的日文、中文詳細題解,藉由閱讀日文、中文兩種題解,可一舉數得,增加您的理解力及翻譯力,並了解如何攻略閱讀重點,抓出每題的「重要關鍵」。只要學會利用「關鍵字」的解題術,就能對症下藥,快速解題。100%有效的重點式攻擊,立馬K.O閱讀怪獸!      100%滿意|單字文法全面教授   閱讀測驗中出現的單字和文法往往都是解讀的關鍵,因此本書細心的補充N5單字和文法,讓您方便對應與背誦。另建議搭配「精修版新制對應絕對合格!日檢必背單字N5」和「精修版新制

對應絕對合格!日檢必背文法N5」,建構腦中的N5單字、文法資料庫,學習效果包準100%滿意!   P.S.本書為《合格班日檢聽力N5逐步解說&攻略問題集》及《合格班日檢閱讀N5逐步解說&攻略問題集》二書合一編輯而成的!

快捷時間進入發燒排行的影片

時間到了2021年的陽曆三月!這個代表2021年,已經要過了25%!在這個辛卯月,也是各生肖要開始強運的起點!
生肖快捷時間點,請點所需要的生肖即可
屬鼠 00:19
屬牛 01:36
屬虎 03:05
屬兔 04:54
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屬蛇 08:43
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使用VBA開發輔助製程備料之程式

為了解決快捷時間的問題,作者嵐莎莎 這樣論述:

本研究的目的是幫助生產計劃人員處理原材料的加工過程。 為了改進這一工作流程,研究中提出了一種基於微軟Visual Basic for Applications編寫的程式模型,通過將VBA應用到工作流程中來實現更高效的原材料準備,並開發了該程序幫助生產計劃人員更方便快捷地工作。 由使用開發程序的結果可以看出使用本程序和不使用本程序的區別。 很明顯,該程序為生產計劃人員提供了一種簡單有效的方法。 此外,本模型可以顯著縮短工作時間。

精裝本 精修最新版 新制日檢!絕對合格 N1,N2,N3,N4,N5必背文法大全(25K+MP3+QR Code)

為了解決快捷時間的問題,作者吉松由美,田中陽子,西村惠子,林太郎 這樣論述:

《精裝本 精修版 新制日檢!絕對合格 N1,N2,N3,N4,N5必背文法大全》 再出最新精修改版+ QR Code線上音檔了!   為因應眾多讀者及學校的熱烈要求, 《精裝本 精修最新版 新制日檢!絕對合格 N1,N2,N3,N4,N5必背文法大全》 隆重推出「QR Code線上音檔+ MP3版」了。 除了可以聆聽附贈的「實戰MP3」音檔之外, 還可以手機隨掃即聽QR Code行動學習音檔,迅速累積實力!   想在日檢考試拿下合格好成績的您, 距離合格老缺臨門一腳的您, 就要用文法來搶分!     《精裝本 精修最新版 新制日檢!絕對合格 N1,N2,N3,N4,N5必背文法大全》  

  真是一輩子都用得到的好辭典,   感謝讀者熱烈推崇。   為此,我們提供了平價的精裝本,   不僅放在哪裡都有氣勢,增添您赴考信心,   更方便您永久使用,一輩子陪伴在您身邊。     只要找對方法,就能改變結果!   即使文法成績老是差強人意,也能一舉過關斬將,得高分!     以絕對合格為目標,我們精修、精修再精修!   從初階~高階,從不懂~精通,都在這1本!   如果一生只選一本,那就選這本吧!     ▲日籍金牌教師編著,百萬考生推薦,應考秘訣一本達陣!   ▲榮獲多位國內知名大學日語系教授一致好評、熱烈推薦!   ▲被國內多所學校列為日檢指定教材!   ▲「N1~N5文法 ×

N1~N5同級單字」文法最齊全,例句最到位!   ▲說明簡單易懂!馬上查、馬上會!伴隨你受用一輩子的文法寶典!   ▲自學、教學,人手一本,超好用!   ▲初階、中階、高階,各種程度皆適用!   ▲日檢單字、閱讀、聽力志得高分,勝出的利器!     為什麼每次遇到文法就屢戰屢敗?   為什麼每次會用的就那幾個,不會的永遠學不會?   為什麼明明花了許多時間讀,文法成績還是不理想?     《精裝本 精修最新版 新制日檢 絕對合格!N1,N2,N3,N4,N5必背文法大全》處處都在刻盡心思的要求下全精修!就是要讓您少一秒絞盡腦汁,多一秒舉一反三得高分!     精修亮點:   ★ 多元學習的增值

魔法:   文法、單字、內容黃金魔法交叉學習!每項文法的例句都暗藏玄機在裡面,因為例句中都精心加入該項文法較常配合的單字、使用的場合、常見的表現,也就是考試常出現的考法。還有,貼近N1,N2,N3,N4,N5各程度所需的時事、職場、生活等內容。是幫助您完全克服文法考試決勝負的關鍵,也是您日常生活的萬用文法寶典。     ★ 前後接續的要領魔法:   每項文法前面或後面要怎麼接續呢?考日檢文法的時候,是不是常因為接續方法而失分呢?請放心,本書在每項文法下面,都標示出接續方法,只要照著這些公式走,就能掌握獲取高分的關鍵!     ★ 說明到位的樂勝魔法:   用最簡短、最易懂而且最到位的文字敘述,

為您講解各項文法意義。不僅對每一文法項目的意義、用法、語感、近義文法項目的差異,及關連的近義詞、反義詞、慣用語等方面進行說明,連各句型間的微妙差別,也都一次「講清楚說明白」!就像買了一本文法字典,翻開就查、看了就懂!     ★ 多義應用例句的經典魔法:    一項文法大多會隨著前面接續的詞,及前後文意等,而有不同的表現方式,例如「ながら」有:一、表示同時「一邊…一邊…」;二、表示樣態「…一樣」;三、表示逆接「雖然…,但是…」。許多讀者反映「文法搞不清楚使用情況,好難選出答案!」為了一掃您的擔憂,書中將文法的所有使用狀況細分出來,並列出相對應的例句,讓您看到考題,答案立即選出!     ★ 打

造日語耳的相乘魔法:   新制日檢考試,把聽力的分數提高了,合格最短距離就是加強聽力學習。為此,書中還附贈光碟,幫助您熟悉日籍教師的標準發音、語調與符合N1,N2,N3,N4,N5各程度所需的聽力的朗讀速度,讓您累積聽力實力。     不管您是一般的日語初學者,大學生,碩士博士生,還是參加日本語能力考試的考生,想要赴日旅遊、生活、研究、進修人員,或是當作日語翻譯、日語教學參考書《精裝本 精修最新版 新制日檢!絕對合格N1,N2,N3,N4,N5必背文法大全》都能讓您如虎添翼,輕鬆上手!

YOLOv4模型及多階段困難偽陽性消除應用於乳房自動超音波腫瘤偵測

為了解決快捷時間的問題,作者凃仲蔚 這樣論述:

自動乳房超音波(Automated Breast Ultrasound, ABUS)被廣泛應用於乳癌篩檢以進行早期檢測。儘管ABUS的掃描過程非常快捷省時,對放射科醫師來說,查閱數百張二維超音波影像依然非常耗費時間。因此,需要電腦輔助偵測系統(Computer-aided Detection, CADe)來協助放射科醫師。近年來,卷積神經網路在物件檢測領域表現優異,其能夠從影像中學習辨識特徵,因此被廣泛使用於醫學影像領域。本研究提出了一種以三維卷積神經網路為核心的電腦輔助偵測系統以用於乳房腫瘤偵測。該系統由影像縮放、腫瘤檢測和後處理組成。在影像縮放階段,影像被重新採樣使影像間距一致並接著縮放

至適合腫瘤偵測模型的大小。接著,利用提出的3-D SAS-YOLOv4腫瘤偵測模型對影像進行腫瘤偵測以產生腫瘤邊界框。鑒於YOLOv4具有出色的高效率和準確率,我們所提出的腫瘤偵測模型採用YOLOv4為基礎。為了進一步強化模型的特徵提取能力,採用ResNeSt強大的分割注意力模塊(Split Attention, SA)作為模型主幹,並提出了注意力平滑機制(Attention Smoothing, AS)來改進分割注意力模塊。此外,本研究提出了多階段訓練策略(Multi-stage Training Strategy)進行偽陽性消除(False Positive Reduction)以增加模型

的準確度。最後,在後處理階段,模型產生的預測結果將送入非最大化抑制(Non-maximum Suppression, NMS)演算法消除重疊的邊界框。本研究採用了348張ABUS影像進行實驗,其中包含523個腫瘤。結果顯示出,所提出的模型在達到90%、95%和98%的靈敏度(Sensitivity)時,每個超音波影像平均產生的偽陽性數量(False Positive per Pass)分別為1.71、2.71和5.87,並且該模型對不同大小的腫瘤具有穩健的性能。與YOLOv4相比,所提出的模型準確得多,這些結果指出所提出的修改可以大幅改進檢測模型。