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國營事業「搶分系列」【電腦常識(電子計算機概論)】(篇章結構完整‧題庫內容超豐富‧收錄十多年數十回考古題)(11版)

為了解決未來科技展的問題，作者陳啟豐,倉持修 這樣論述：

　　☆國營事業一本兼用☆ 　　☆最新試題完整精解☆ 　　☆內容紮實考點盡顯☆ 　　【本書架構】 　　Part 1：內容整理，針對電腦常識（電子計算機概論）重點餒容做說明，帶領讀者洞悉命題重點。 　　Part 2：模擬試題及解析，設計3回模擬試題供考生大量練習之用。 　　Part 3：中油、台糖等相關考試歷屆試題解析，大量收錄國營事業考試相關試題共23回，供考生參考之用。 　　Part 4：自來水公司歷屆試題解析，收錄多年自來水試題，考生可藉此觀摩參考。 　　Part 5：全真模擬試題演練，特設計2回全真模擬試題，供考生考前深化實力。 　　【學習心得】 　　1.建議熟讀本

書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。最好能搭配學校所用的教科書一起閱讀，以達事半功倍之效。 　　2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 　　3.必須要實際熟悉一些文書軟體和微軟作業系統的操作，如WORD、EXCEL等等，依照考古題所示會有這類型題目，所以除了本書所提供一些文書軟體常用的操作外，最好能再多多記憶其它操作與圖式表達的含義，建議最好能實際開啟常用的文書軟體實際操作，會比單一背誦來的快速與印象深刻。 　　4.歷屆試題之熟悉：歷屆試題的熟悉是非常重要的，不同的考試

，命題委員會有不同的偏好。勤做相關考古題，除了可以看出命題趨勢，更可了解命題委員對題型之偏好，例如考題為測驗題共四十題，不可能每題都是需要花時間之思考題，必定會搭配一些能快速回答之觀念題或記憶題。因此，歷屆試題可方便考生評估在考場作答時之時間分配，更可搭配真實的考試時間做計時，評估出更有效率的臨場解題策略。 　　5.解題過程中，最重要的就是檢視自己對此科目內容了解的程度，提早面對自己的弱點來加強，如此一來一定比臨場出錯好得多，更可降低因為臨場緊張或其它種種因素而造成之失誤。 　　6.考試除了自身的實力加強，最好也能相約實力相當、志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討

論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。當仍有問題無法解決，建議詢問學有專精的老師或是先進。 　　【購買本書重要須知】 　　凡購買本書者，請於購買當下或購買後，將本書快速瀏覽一遍，若發現本書有錯頁、空白、污損等情事發生，請於最短時日內向本社退換書，以免影響您學習之權益與上榜可能之機會！ 　　試閱內容為電子書版本，紙本書籍為單色印刷。 本書特色 　　依照考試命題方向，建立全真模擬試題，增加演練機會。較難試題附有解析，協助讀者掌握考試重點。 　　完整收錄中油僱員、自來水評價人員及台糖工員近年相關試題，使讀者全盤掌握考試趨勢。

未來科技展進入發燒排行的影片

探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法

為了解決未來科技展的問題，作者吳慶福 這樣論述：

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。

國營事業「搶分系列」【電腦常識(電子計算機概論)】(篇章結構完整，題庫超豐富，收錄十多年數十回考古題)(10版)

為了解決未來科技展的問題，作者陳啟豐,倉持修 這樣論述：

☆國營事業一本兼用☆ ☆最新試題完整精解☆ ☆內容紮實考點盡顯☆ 　　一、本書特色 　　考情完備：鼎文公職網站隨時提供最新考訊與最新相關考試情報。 　　模擬試題： 　　依照考試命題方向，建立全真模擬試題，增加演練機會。 　　較難試題附有解析，協助讀者掌握考試重點。 　　歷屆試題： 　　完整收錄中油僱員、自來水評價人員及台糖工員近年相關試題，使讀者全盤掌握考試趨勢。 　　各科考題附有解析，使讀者能熟習基本作答方式。   　　二、學習心得 　　1.建議熟讀本書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。最好能搭配學校所用的教科書一起閱讀，以達事半功倍之效。 　　2.

原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 　　3.必須要實際熟悉一些文書軟體和微軟作業系統的操作，如WORD、EXCEL等等，依照考古題所示會有這類型題目，所以除了本書所提供一些文書軟體常用的操作外，最好能再多多記憶其它操作與圖式表達的含義，建議最好能實際開啟常用的文書軟體實際操作，會比單一背誦來的快速與印象深刻。 　　4.歷屆試題之熟悉：歷屆試題的熟悉是非常重要的，不同的考試，命題委員會有不同的偏好。勤做相關考古題，除了可以看出命題趨勢，更可了解命題委員對題型之偏好，例如考題為測驗題共四十題，不

可能每題都是需要花時間之思考題，必定會搭配一些能快速回答之觀念題或記憶題。因此，歷屆試題可方便考生評估在考場作答時之時間分配，更可搭配真實的考試時間做計時，評估出更有效率的臨場解題策略。 　　5.解題過程中，最重要的就是檢視自己對此科目內容了解的程度，提早面對自己的弱點來加強，如此一來一定比臨場出錯好得多，更可降低因為臨場緊張或其它種種因素而造成之失誤。 　　6.考試除了自身的實力加強，最好也能相約實力相當、志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。當仍有問題無法解決，建議詢問學有專精的老師或是先進。

臉部情緒融入遊戲輸入機制-以專注表情為例

為了解決未來科技展的問題，作者沈桓民 這樣論述：

臉部情緒偵測相關技術已逐漸成熟，已經有許多研究將表情用於偵測玩家於遊戲中的體驗分析，卻鮮少將其融入輸入機制設計，因此本研究嘗試設計一套專注表情的偵測系統並將其融入射箭遊戲的輸入機制。本系統首先使用 Azure 人臉辨識服務初步辨識玩家臉部特徵，以此基礎進一步演算是否符合三項專注表情要點，分別為臉在鏡頭偵測範圍、呈現中性表情、眼神凝視無飄移，若皆符合則判定玩家呈現專注表情，並經功能測試可知此系統於大部分情況可正確判斷玩家專注表情。後續本研究設計一款射箭遊戲，其中包含有、無加入專注表情偵測系統及遊戲回饋機制的關卡，並將 46 位受測玩家分為 A、 B兩組以不同順序體驗關卡，實驗流程約 10 分鐘

。經 GEQ 遊戲經驗問卷及專注腦波數值分析，本研究發現加入專注表情偵測及回饋機制可以有效提升玩家在遊戲拉弓時的專注程度（由 50 提升至 58），並且提升沉浸感（由 4.4 提升至 5.0）及挑戰感（由 2.0 提升至 2.7），三者達顯著提升。