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國立臺北科技大學 工業設計系創新設計碩士班 黃啟梧所指導 陳禹函的 運用智慧語音於高齡者使用廚房之探討 （2020），提出windows 10 pdf預設關鍵因素是什麼，來自於智慧家庭、智慧廚房、語音介面、高齡使用者。
而第二篇論文國立彰化師範大學 資訊工程學系 詹益禎所指導 洪境鴻的 心電圖訊號中P和T點的混合偵測方法 （2019），提出因為有 So and Chan、ECG、特徵點、可攜式裝置的重點而找出了 windows 10 pdf預設的解答。
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跟Adobe徹底研究InDesign CC(附光碟)
為了解決windows 10 pdf預設 的問題，作者KellyKordesAnton,TinaDeJarld 這樣論述：
以最快速、最容易、最全面的方式來學習Adobe InDesign CC 本書是Adobe所推出的官方教材，內容由Adobe產品研發的專家編寫而成，可幫助讀者以最快速、輕鬆的方式來學習Adobe InDesign CC（2018版），是最暢銷的自學訓練工具書。 全書包含15個課程，涵蓋各方面的基礎知識，提供數不清的提示與技巧，協助讀者在這計劃中更具生產力。你可以從頭到尾、按照本書的說明來閱讀，或是挑選你有興趣的章節。 跟著本書步驟說明，建立完整印刷、頁面佈局和文件建立堅實的基礎與技能，製作多種印刷品和電子出版，不論是簡單的明信片到互動Adobe PDF皆可應用。本書提供多種
基本功能幫助InDesign新手快速進入數位排版的環境，也可以幫助經驗豐富的InDesign使用者提升他們的專業能力，並探索了解新的功能與應用。 ※注意： ‧使用本書之前，您需要先取得Adobe InDesign CC軟體，Windows或Mac版皆可（本書並未提供軟體）。 ‧本系列叢書不提供憑證、支援、更新，或任何其他Adobe InDesign CC 軟體註冊擁有者的權益，隨書光碟僅提供課程所需的範例與原始檔。 名人推薦 「跟Adobe 徹底研究系列是目前我看過坊間最棒的訓練教材，每個單元都有清楚的說明、按部就班的講解，以及給學生使用的專案檔。你可以在書中找到需要的任
何幫助。」－Barbara Binder，Adobe 認證講師，Rocky Mountain 訓練中心
運用智慧語音於高齡者使用廚房之探討
為了解決windows 10 pdf預設 的問題，作者陳禹函 這樣論述：
因應行政院推廣的在地老化政策與智慧化生活的來臨，智慧住宅是為有效讓高齡 者在家終老的解決方案之一，然目前台灣智慧住宅的普及率低，且廚房對於高齡者而言為相對危險區域，加上高齡者身為數位移民，面對科技產品、系統之使用邏輯與流程常有困惑與挫折之感，現有圖形介面操作模式對此類族群而言仍有一定學習門檻，而語音介面被視為一更加自然、直覺之互動模式。因此本研究以智慧廚房中的廚具設備作為主要研究核心，針對初次使用智慧廚具的高齡者，探討加入新手語音指引是否能提升其功能設定的成功率，進而減少挫折感及嘗試摸索的負荷。研究分為第一階段的現況及問題初探、第二階段的概念設計及初步驗證，以及第三階段的最終實驗驗 證。其結
果顯示加入新手語音指引確實可提升任務完成率，且可降低點按觸控介面的 次數;於SUS使用性評估量表中的得分為73.4，等級為C，顯示高齡使用者對於此語音指引的使用性具有良好的主觀感受。依此結果，本研究建議如下:(一)針對高齡者 初次使用智慧廚具時，建議加入新手語音指引作為教學。(二)未來的智慧廚房系統可考慮使用語音介面作為主要操作模式。(三)未來語音助理建議增加專屬高齡者的語音預設模式，以提升此族群對語音互動的易用性及可用性。
心電圖訊號中P和T點的混合偵測方法
為了解決windows 10 pdf預設 的問題，作者洪境鴻 這樣論述：
心電圖（Electrocardiography、ECG）是一種經胸腔以時間為單位記錄心臟的電生理活動，並通過皮膚上的電極捕捉並記錄下來的診療技術，而要從ECG中判斷出心臟是否有問題則需要以特徵點作為判斷。在特徵點判斷中，比較常見的五個特徵點分別是P、Q、R、S、T，而最容易觀察的特徵點為R點，因為R點的波形最為明顯，而Q和S也由於在R點左右較好辨認，而P和T由於波形的振幅較小，且有許多病徵會讓這兩個特徵點可能出現倒轉、消失、或作用兩次的情況導致於判斷較為困難，因此本篇論文所提出的方法著眼於P和T 兩點的判斷，希望提高P和T 兩點判斷的正確率。本研究先透過小波濾波器和移除基線飄移來移除雜波，之
後以So and chan的方法找出R點，並再向下找出Q和S，在尋找P和T點時，我們先標出每個RR間期，再以每個QRS複合波的前後設定一個搜尋窗口，而窗口的設置為，往前三分之一個RR間期找P點，往後三分之二個RR間期找T點，在搜尋P點和T點時，先找出搜尋窗口中的最大值和最小值作為預設的P點和T點，之後以斜率進行分析以找出特徵點的位置。將本論文的方法使用於AD8232心電量測模組量測出來的低導程心電資料，我們可以發現在較為難以判別的P點和T點有85.2%和96.1%的準確度，且我們提出的演算法複雜度較低，在可攜式裝置的環境下也可以運行我們的程式。