時間加總計算機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

澤倫斯基-我們如此相信 In These, We Believe：烏克蘭為全世界捍衛的信念、勇氣和價值

為了解決時間加總計算機的問題，作者VolodymyrZelenskyy 這樣論述：

我的一生都在盡我所能，為烏克蘭人民帶來歡笑，那曾經是我的使命。 如今我會盡我所能，至少讓烏克蘭人民不再哭泣。 ──澤倫斯基   　　1   　　2015年，當澤倫斯基還是一名演員的時候，他的團隊製作、播出的政治喜劇《人民公僕》在烏克蘭大受歡迎。   　　劇中描述澤倫斯基飾演的中學歷史教師誤打誤撞當選總統後，拒絕與寡頭、貪官合作，大力懲治貪腐以及其間發生的各種趣事。   　　其後，澤倫斯基的人氣和聲望越來越高，逐漸有聲音促使他從政，到2018年下半年出現高潮，當年 12月31日夜，澤倫斯基正式聲明參加選舉。   　　澤倫斯基在內政上，主張提高政治透明度、縮短任期限制、讓更多普通人參與政治；在

外交上，支持烏克蘭加入北約和歐盟，但表示這需要全民公投授權。   　　澤倫斯基還表示，將與俄羅斯總統普丁談判協商領土、地位等問題。他打算勸說俄羅斯將克里米亞歸還烏克蘭，結束烏克蘭東部的戰爭。   　　2019年4月，經過兩輪投票後，澤倫斯基當選烏克蘭總統，以73.22%的得票率刷新了烏克蘭總統選舉的紀錄。當年5月20日，澤倫斯基宣誓就任總統。   　　總統就職演說的最後結語，他說：「我一生都在竭盡全力讓烏克蘭人發笑。那是我的使命。現在我將盡我所能，讓烏克蘭人至少不再哭泣。」預言了他三年後會讓全世界人看到的事情。   　　2   　　2022年2月24日，俄羅斯入侵烏克蘭。普丁根本就沒把澤倫斯基

這個出身演員的貌似奶油小生放在眼裡，發動了戰爭。世界各國少有人看好澤倫斯基能挺得住風暴，美國也在第一時間提供他逃亡協助。   　但澤倫斯基實踐了他就任演說的承諾，率領烏克蘭人奮起，打出了讓全世界驚奇的衛土戰爭。   　　在戰火中，透過一次次演講，他讓世人看到：   　　他曾經被饑笑為演員嘩眾取寵的口號，如何轉化為激勵國人的嘹亮號角； 　　他機智風趣的對白，如何轉化為在國際上合縱連橫的謀略。 　　今天，全世界都在注視烏克蘭在發生的事。 　　有人看到烏克蘭在為自己的存亡而戰；有人看到烏克蘭在為整個西方的和平而戰。   　　然而，如果我們深入觀察，會發現：這場戰爭真正的戰場，不在陸地、海洋或天

空，而在人的心智和意識；真正的武器，不在飛彈或戰機，而是信心、勇氣，和智慧。   　　所以，烏克蘭一直是在為全世界的人而戰，在為全世界的人敲響警鐘，喚醒其他同樣也面對入侵威脅的國家奮起，幫助每一個人體認到世界一體，無人能在戰火中自保其身。   　　澤倫斯基不只是烏克蘭的總統，也是所有這些力量的代表，傳達所有這些訊息的焦點。而他的演講，也一直是焦點中的核心。   　　3.   　　2022年8月，隨著臺灣海峽風雲終於一如世界各國的預期，變得更加險惡，澤倫斯基親自也說：「臺灣即將是下一個」，大塊文化將在9月出版《澤倫斯基：我如此相信》。   　　這本書的構想，是由大塊文化發動，向烏克蘭總統府提出申

請，得到同意後由烏克蘭國營最大網路平台Yakaboo 共同策劃出版。   　　全書的特色如下：   　　1) 從烏克蘭戰爭爆發之前和之後，澤倫斯基超過180場演講中精選50場演講，包含對國內的、對國際的；對相隣國家的，對距離遙遠國家的；對西方社會的，對亞洲的；對國家領導人的、對企業領袖的、對學生的、對藝術與文化人的。   　　全面但精要地呈現澤倫斯基和烏克蘭堅強抵抗侵略的意志、謀略和方法。   　　2) 由哈佛政治學博士尹麗喬解讀澤倫斯基50篇演講的策略、關聯，以及對臺灣的參考意義。   　　此外，由大塊文化董事長郝明義說明出版的源起，訪問烏克蘭民間人士，整合澤倫斯基人格特質、崛起過程、戰爭爆

發後的影響力，以及烏克蘭抗敵過程中的借鏡。   　　3) 澤倫斯基50篇演講每篇也都有背景簡介。   　　我們希望這本書有助於每一個關心時勢與國家命運的人都能體會到如何整合彼此的信心、勇氣，和智慧的力量。   本書特色   　　● 在全球關切臺灣與烏克蘭聯同命運的焦點下，第一本由臺灣和烏克蘭共同企劃出版的澤倫斯基著作。   　　● 從澤倫斯基超過180篇演講中，精選50篇最具代表性的傳達烏克蘭人的英勇、戰略、團結，和信心。以導讀、各篇演講背景，解說臺灣讀者可以汲取的參考價值。   　　● 關心時勢與國家命運的人必讀！關心演講與說話的讀者也必讀！

主管不教的54招 Excel數字管理：100張圖解決你業務量過多、對數字不拿手、 報告抓不到重點!

為了解決時間加總計算機的問題，作者林學 這樣論述：

★全書超圖解！ 經常遲交被修理？當上主管手忙腳亂？ 作者萃取從不加班的管理者， 私下都在用的EXCEL技巧！ 　　‧還在猛按電子計算機，算出業績與成本？ 　　‧想呈現產品市占率……，卻不會用圓餅圖凸顯結果？ 　　‧部屬交出的報表檔案多，無法整合仔細確認？ 　　如果有以上煩惱，你得學超實用的Excel函數、數據分析、巨集……等技巧。 　　不論你是業務、行銷還是財會人員，也不論你是一般員工還是管理者，只要按照本書的解說，20分鐘就能完成原本1小時的工作！ 　　★90%的管理者都不擅長Excel，導致…… 　　作者林學長期指導「IT商務應用」的專業培訓課程，發現一般工作者及管理者是否具

備Excel技能，在專業表現與職涯發展上會出現明顯差距。這是因為Excel能解決業務量過多、對數字不拿手、報告抓不到重點等各種問題，消除90%管理上的煩惱。 　　然而，你很難從學校或教育訓練的課堂上學會這些方法，所以作者精選職場上最實用的54個Excel技巧，透過詳細的圖解和說明，讓你按部就班地學會如何掌握數字，做出一目瞭然的圖表和資料，提出說服力倍增的分析與簡報，管理自身或團隊的進度……。 　　如此一來，你就能有效率地解決龐雜事務，更能提升個人成果與團隊績效。因此，讓我們開始實務操作吧！ 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你製作各種報表 　　你可以運用彙整與計算的功能，消化掉不斷湧來、

堆得像小山的報表。     　　‧幾個部屬每日提交業務報告，如何立刻彙整成一個檔案？ 　　‧猛按計算機，加總年度業績金額？寫出算式讓電腦代勞。 　　‧製作日程表時，逐一輸入日期很費工夫，該怎麼辦？ 　　‧活用「貫穿加總」，不必變更格式，還能跨檔案加總數字。 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你用函數分析數字與資料 　　你可以設定函數，並透過比較與篩選，看穿癥結、擬出改善方案。 　　‧想看出營收變化，先統一數據資料的格式才方便做比較。 　　‧如何使用COUNTA函數、COUNTIF函數，篩選與分析業績？ 　　‧從部屬過往的銷售額、接單率、接單額，找出他的KPI。 　　‧想計算所有成員一個月內訪

問客戶的次數？你的絕佳幫手是…… 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你凸顯業績表現 　　你可以用簡報強調差異，激勵團隊成員或部門員工自動自發。 　　‧用長條圖和排名表，哪個方式能刺激業績吊車尾的人？ 　　‧長條圖、折線圖、圓餅圖……，如何針對需要使用合適圖表？ 　　‧向上司或顧客做簡報，怎麼用圖表顯示出與別人的不同？ 　　‧活用「註解」功能給予回饋，提醒部屬：「主管有在看！」 　　★學校沒教，如何讓Excel幫你節省工作時間 　　你可以用功能鍵，節省點擊、選取、在鍵盤與滑鼠間移動的時間。 　　‧想同時打開並列印不同月份的報表，按哪些快速鍵最方便？ 　　‧用「Ctrl」搭配不同按鍵，你就能快

速儲存、回復、搜尋資料 　　‧想修改資料，卻覆蓋掉後面的文字？天啊，這是什麼魔法？ 　　還有一鍵將檔案「插入註解」、迅速調整圖表和文字等多種秘訣！ 本書特色 　　‧54招主管和學校沒教的Excel技巧，幫你縮短工作時間 　　‧全圖解一步步解說操作竅門，讓你看圖就能立刻上手 　　＊此書為《學校老師沒教的Excel最強教科書》第二版 推薦人 　　卡米爾數據專案經理　彭其捷 　　資深會計人、《會計人的Excel小教室》作者　贊贊小屋  

基於深度學習之圖文特徵融合電子書自動分類研究

為了解決時間加總計算機的問題，作者黃孝訊 這樣論述：

隨著時代的演進，人類社會經歷了無數的改變，當中不變的是人類一直以來嘗試利用不同的方法保留知識並流傳至後代，而書本在其中佔有極重要的地位。現在是每天都產出非常大量數據的資訊時代，無論是舊書收錄或是新書出版，書本都能以電子書的方式呈現在互聯網中，隨著時間的推進，電子書的數量只會越來越多。為了能讓讀者更快選出所需書本，準確的分類必不可少。但用人工的方式分類沒有效率且有機會因為認知不一樣產生誤判，因此本論文針對電子書的分類提出利用人工智慧深度學習的技術把電子書自動分類到現有的中文圖書十大分類中。在目前電子書自動分類的研究中，有利用SVM(support vector machine，支持向量機)分類

器進行多分類的技術，其方法是以預處理的方式去除書籍中停用詞及分詞的方式，在已分類的書本中得到書名、關鍵詞與摘要全部詞語來產生書本的特徵矩陣，再對未分類書本用相同預處理手法產生特徵矩陣作為輸入並比較，此方法依賴已分類書本的特徵矩陣內容，若未分類書本中有重要的特徵詞語而找不到對應已分類書本產生的特徵詞語，分類器就很有可能誤判。另外亦有使用書名及目錄產生文件向量(document vector)待徵的技術，其利用多個分類器包括決策樹、SVM、類神經網路等進行分類，把各分類器結果用少數服從多數的方式得到最終分類結果的分類法，但是這些方法皆有因訓練資料取得困難的關係，所取得用來當作訓練的書本資料中，各種

書籍分類加總只有約五百筆資料，由於訓練集的資料較少，這些現有書本分類器的可參考性有待提高。因應上述研究，現今電子書分類的輸入多數以書名、摘要和目錄等的文本資料作為特徵， 忽略了電子書中一定會有的圖片特徵。本文採用電子書的封面作為圖片特徵，並以詞頻的方式從未分類電子書中的書名及簡介抽取關鍵字，再透過Google人工智慧團隊所提出的word2vec詞向量模型計算並抽取出的關鍵字與中文圖書十大分類各分類的關聯度，透過word2vec轉換出可以融合至書本封面圖片的特徵矩陣。圖文特徵融合後，再利用深度學習的卷積神經網路(CNN)來訓練，在圖片辨識上用卷積神經網路非常有優勢，有效減少了訓練的時間同時又提高

了準確率。實驗進行了純文字分類及多種圖文融合的分類作為比較，實驗後顯示各種圖文融合輸入的分類結果準確率皆達到95%以上。利用本論文提出的圖文融合作為輸入進行訓練的結果達到95.64%讓人滿意，為了提高本論文結果的參考性，本論文在進行資料收集避免資料集不平均或是訓練資料太少所導致結果受到影響，最終收集到的資料總數量達到9000筆以上，且收集的資料數量直接影響著最後訓練的結果，能成功高準確分類書本。實體書與電子書的分類一樣得依靠特徵，但電子書特徵來源種類相較於實體書來得更多樣化，除了文字圖片作為特徵，更有越來越多的多媒體加入其中，例如聲音及動圖。於大多數電子書網站皆有評論區甚至是電子書內容中每一頁

有留言區皆有可能成為特徵。未來展望除了圖片及文字外能加入更多的特徵來源幫助提高分類準確率，或是依據評論來預測書本的分類等的應用。