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SUPER BRAIN 數學A學霸超強筆記(108課綱)

為了解決直線斜率的問題，作者優等生軍團 這樣論述：

讓學霸帶你作筆記！ 使你掌握考點、突破重點、征服難點！ 　　精選71個考點，迅速搞定你的數學弱點！ 　　穿插學霸小叮嚀，帶你擺脫學習誤區！ 　　特選收錄與考點對應的考題，馬上演練以驗收學習成效！ 　　額外加贈「神奇記憶板」，讓學習與測驗同步，更顯效率！ 　　《學霸超強筆記》系列依照最新命題趨勢，將學測必考重點以考點的方式呈現，獨創考點與試題演練兩相呼應的編寫形式── 　　左頁考點：全面性的講解知識，重點字變色呈現； 　　右頁大考試題與模擬題：馬上演練相對應經典習題，立即檢測成效，左右對應讓學習更有成效。 　　平常聽課時跟著學霸在本書留白處作筆記，仔細梳理學霸的思維與脈絡，紮實基本

觀念，為往後的複習打好基礎；考後將出錯或易混淆的觀念再整理到筆記本上，總結出原因與解決方法，避免再錯。學習是一個循序漸進的過程，只有建立起自己的學習方法，才能收事半功倍之效。 　　「明天的你會感謝今天努力的自己」，在本書的協助下，成績定能鶴立雞群、傲視群雄，一舉衝破考試大關！ 本書特色 　　精選71考點 　　本書特請各大名校的學霸出馬，精選大考必讀考點，將重點內容濃縮整理，精簡呈現，讓同學們輕易掌握大考脈動。重點整理更採用「重點字套色」的形式，同學們只要放上記憶板，即可開始進行高階的「自我填空考試」！ 　　學霸現身說法 　　學霸們藉由自己身為學生的身分優勢，點出學子最容易混淆或疏忽的地

方，除了另闢「學霸踹共」欄位，讓學霸為同學們整理重點外，學霸也常以簡短叮嚀帶領同學們突破學習盲點。跟著學霸一起讀，進考場將不再迷茫、不再恐懼！ 　　考古題、模擬題立即演練 　　學完考點後，即刻開始題目演練，藉著重複演練類似題型，讓考點深深烙印在同學們的腦海中。考前用記憶板遮起底部的解析，考後直接拿開記憶板，解析立即可見！遇到困難的文言文也別擔心！完整語譯上傳雲端，一掃QRcode，手機即可看！  

直線斜率進入發燒排行的影片

電容式眼球位置感測陣列之設計

為了解決直線斜率的問題，作者蔡景淳 這樣論述：

視線追蹤(Gaze Tracking) 有非常多的應用，在市面上已有許多可用的相關技術。大多數設備係以攝影機觀察眼部特徵，這種需要即時影像處理的作法需要較大的計算量及耗電量。另外當使用者配戴眼鏡時，眼鏡鏡片折射會造成攝影機捕捉眼部特徵時產生偏差，若能在眼鏡內部直接觀察眼睛就可以避開眼鏡造成的影響。綜合上述理由，我們研究以近接電容感測原理來估測視線的可行性，可利用鍍在眼鏡鏡片上的透明電極，作為近接感測陣列。藉由角膜曲率較眼球曲率大約1.5 倍，對於感測電極的耦合電容量較眼球其他部位高的特性，分析電場變化進而估測出角膜位置，最終以角膜位置變化達到視線追蹤之目的。在實驗中將以有限元素法(Finit

e Element Analysis) 求解馬克士威方程組(Maxwell’s Equation) 的靜電場分佈，計算電場隨著角膜移動所造成的變化，最終以高斯定律(Gauss’s Law) 計算各電極感測陣列中的電容量。藉由比較各電極感測陣列配置對感應靈敏度的影響，歸納出此方法的可行性以及鏡片上電極感測陣列的最佳配置。根據實驗結果，相對有利分析的電容量變化僅約0.5 %，較難得到穩定的估測結果。若能克服電容量變化過小的問題，即可以達成省電、計算速度快、硬體需求低以及改善眼鏡折射造成的誤差的眼球位置感測方法。

數據挖掘與預測分析（第2版）

為了解決直線斜率的問題，作者（美）丹尼爾·T.拉羅斯等 這樣論述：

通過做數據分析學習數據分析 　　《數據挖掘與預測分析(第2版)》提供了從數據准備到探索性數據分析、數據建模及模型評估等整個數據分析過程的內容。《數據挖掘與預測分析(第2版)》不僅提供了理解軟件底層算法的「白盒」方法，而且提供了能夠使讀者利用現實世界數據集開展數據挖掘與預測分析的應用方法。 第2版的新內容：● 添加了500多頁的新內容，包括20個新章節，例如，數據建模准備、成本-效益分析、缺失數據填充、聚類優劣度量以及細分模型等。 ● 針對前沿主題的新章節，例如，多元分類模型、BIRCH聚類、集成學習(bagging及boosting)、模型投票與趨向平均等。 ● 每章節后均

附有R語言開發園地，讀者可以獲得完成書中分析所需的R語言源代碼，以及通過R代碼生成的圖、表和結果。 ● 書中的附錄為那些對統計基礎生疏的讀者提供了了解基本概念的材料。● 超過750個章節練習，使讀者能夠自己測試對所學知識的掌握程度，並着手開展數據挖掘與預測分析工作。 　　《數據挖掘與預測分析(第2版)》將對數據分析人員、數據庫分析人員以及CIO具有極大的吸引力，通過學習將使他們知道何種類型的分析將會增加其投資回報。Daniel T. Larose博士，美國中康涅狄格州立大學數學科學教授，數據挖掘項目負責人。出版與數據挖掘、Web挖掘和統計理論等相關論著多本。他也是《微軟》、《福布斯》雜志以及《

經濟學人》雜志等數據挖掘與統計分析領域的顧問。Chantal D. Larose是美國康涅狄格大學的在讀博士。其研究領域包括缺失數據填補以及基於模型的聚類等。她已獲得美國新帕爾茲紐約州立大學商學院決策科學領域助理教授的職位。

籃球比賽影片自動剪輯與戰術辨識系統之設計與實現

為了解決直線斜率的問題，作者李尹覺 這樣論述：

本文以籃球比賽為研究對象，開發一套能自動化剪輯比賽片段以及辨識戰術類別的系統，自動剪輯出球賽中每個攻防回合的片段，且每個片段場上球員移動的軌跡可以表現出一個籃球戰術，我們將會以軌跡圖來辨識戰術類別。此系統目的在於減少剪輯球賽片段消耗的時間成本，以及提供籃球愛好者，甚至球隊教練不同的球賽戰術分析方式。首先，本研究先以直線檢測方法找出中場線，以及統計球場顏色面積占畫面比例的多寡，剪輯出半場片段，接著利用YOLOv3物件偵測技術框出球員位置，使用色彩空間HSV區分球衣顏色找到我們要的球員，SORT演算法幫助我們追蹤球員移動軌跡，再使用OpenCV畫出軌跡圖，最後將所有軌跡圖資料分成訓練資料與測試資

料，利用卷積神經網路訓練後測試戰術辨識的準確率。本研究以單一視角的球賽轉播影片做實驗，場上球員之間遮擋太嚴重的影片會造成追蹤球員上的困難，導致軌跡圖不完整，影響到戰術辨識的準確率，因此僅辨識軌跡較不複雜且遮擋問題小的戰術類別，希望未來能增加多種角度的鏡頭同時追蹤來減少遮擋問題，提升球員追蹤的準確率，辨識更多的戰術。