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版面研究所④零基礎版面結構學：22大設計技巧，814個立即套用版面模組(馬上下載，PC/MAC皆通用)

為了解決mac使用手冊的問題，作者ingectar-e 這樣論述：

　　繼《字型設計學》、《版面研究所》、《零基礎配色學》後， 　　日本暢銷設計書團隊ingectar-e，推出「版面研究所2.0」新作， 　　第一本可以全部下載使用的版面模組Layout！   　　22大設計技巧×814個可重複使用版面模組， 　　每個主題都提供橫式與直式設計，可靈活運用， 　　置換文字與圖片就完成了，讓你不再爆肝加班！ 　　提早交稿、準時下班、找回健康～   　　【收錄最受歡迎的版面設計案例】 　　詳細的版面解說，教導讀者將照片與文字放置適當的位置，收錄案例包含旅遊、服飾、美妝、餐飲、家具、企業徵才、特賣、雜誌、商業POP等，適合商業設計排版參考與應用。  

　　【擁有最好用的22大設計技巧】 　　嚴選22大最受歡迎的排版技巧，有重複、對齊、對比、留白、色塊、照片、手寫字、去背、交錯……等，每個主題皆有37個版面模組範例。 　　如果你沒時間看這麼多技巧，只要學會5種基本版面變化：圓形、線條、留白、框邊、手寫字。   　　【免費下載814個版面模組，可重複使用】 　　全書範例皆有版面模組可下載套用，更貼心加入直式、橫式、折頁式及手冊式參考，可用於DM、折頁小冊子或手冊等的排版上，也可當作設計草稿使用，隨時增加自己的設計靈感庫。   本書特色 　　●每個主題皆有NG、OK輔助說明。 　　●多種模組樣式提供，讓你盡情發揮。 　　●設計師界大推的版面

靈感庫。

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習近平主政時期維穩政策之研究：以科技維穩為例

為了解決mac使用手冊的問題，作者林秋明 這樣論述：

「維穩」乙詞為「維護社會穩定」的簡稱，是中共維護政治安全的法寶之一，自現任領導人習近平就任後，伴隨今日資訊科技的發展和中國大陸經濟勢力的崛起，讓維穩工作如虎添翼，產生更大影響與效能。近年來中共「數位威權體制」統治力量，採取資訊扭曲和輿論操控，專注在國家制度建構、國家與市場關係、國家與社會關係與社會力量崛起與國家的回應，以確保其政治安全與共黨政治利益，該作為不僅一直是引人關注的議題，更是兩岸關係研究領域的重要課題，本文希望藉由習近平主政後「科技維穩」之概念切入觀察。首先探究維穩的緣起與歷任領導人維穩脈絡；之後梳理習近平主政後維穩變革、社會治理、社會控制政策，據以探究其主政後藉由中國大陸科技發展

來支撐維穩策略與實踐，對我國產生的影響。本研究最後述及以上發現對我安全事務產生的影響，並檢視我國政府當前對應，策進未來作法。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習

為了解決mac使用手冊的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測   　　一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。   　　為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案

, 透過實作應用加深對機器學習的理解。   　　為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題：   　　● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端

飲食管理的料理秤。   　　● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。   　　● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。   　　除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創

客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　● 粉絲專頁網址:www.facebook.com/flagmaker3257/   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　   本書特色   　　● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用 　　● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀 　　● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例 　　● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用

多媒體輔助性衛教對老年患者行全膝關節置換術後下肢肌力、膝關節功能及憂鬱之成效探討

為了解決mac使用手冊的問題，作者張雪玲 這樣論述：

背景/目的：研究指出接受TKR手術患者中約10-15%病人在術後一年仍有肌力及身體活動功能不足問題，此問題會引起行走速度緩慢、上下樓梯能力下降及跌倒風險。截至目前極少研究針對術後居家復健之探討，本研究主旨在探討65歲以上老人在全膝關節置換術後接受多媒體輔助性衛教於居家術後16週之疼痛、膝關節角度、下肢肌力、膝關節功能及憂鬱之成效。研究方法：本研究為縱貫性隨機控制組試驗，以立意取樣選取北部某區域教學醫院骨科病房接受全膝關節置換手術老年患者為研究對象，採單盲隨機分配二組，實驗組接受常規護理及多媒體輔助衛教（居家復健衛教手冊及居家復健是衛教），控制組則接受常規護理。研究工具包括人口學資料、視覺疼痛

量表（visual analogue scale, VAS）、膝關節角度、下肢肌力、膝關節損傷及退化性關節炎量表（Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score, KOOS）及簡明版老人憂鬱量表（Geriatric Depression Scale-short form, GDS-SF）。資料收集時間為術前（T0）、術後第1週（T1）、術後第6週（T2）、術第12週（T3）及術後第16週（T4）。研究結果：完成研究受試者共48人，實驗組22人，控制組26人，流失率為7.7%。手術前二組人口學資料比較無統計顯著差異（p>.05），二組具同質性。術後第16

週之成效指標比較結果顯示，二組於現在的疼痛（p=.006）、過去1週最嚴重疼痛（p=.022）、過去1週平均疼痛（p=.025）、伸膝角度（p=.027）、股四頭肌肌力（p