監視的問題，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

讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力

為了解決監視的問題，作者張祥斌 這樣論述：

「不懂遊戲的人就不懂生活。」   發現科學的祕密，感受科學的魅力 科學可以啟發人的智慧，遊戲會帶來心靈的愉悅， 當科學與遊戲撞出智慧的火花時，科學遊戲就誕生了！   生活科學╳自然科學╳地理科學╳生物科學 偵探科學╳密碼科學╳魔術解密╳騙術揭祕 本書將以問答方式帶你來一趟奇異魔幻的科學之旅──   　　【生活科學】 　　把問題當成一種遊戲，把思考當成一種樂趣， 　　懂得生活科學就能科學生活，你的生活IQ就會越來越高！   　　▎萬能溶液 　　一個年輕人想要到大發明家愛迪生的實驗室裡工作。 　　年輕人說：「我想發明一種萬能溶液，它能溶解一切物品。」 　　愛迪生聽完以後，笑了笑便提出有關「萬能

溶液」的問題， 　　年輕人瞬間啞口無言，你知道愛迪生提出問題是什麼嗎？   　　▎盲人分衣 　　有兩個盲人一起去買衣服，兩人各自買了一件黑衣服和一件白衣服。 　　他們回家後發現衣服已混在一起，四件衣服的質地、大小是一樣的。 　　你能區分黑衣服和白衣服，讓他們每個人都各有一件嗎？   　　【自然科學】 　　從原始社會到現代社會，人類都在享用化學成果， 　　快跟著遊戲，在物理、化學的世界裡盡情遨遊吧！ 　　 　　▎筆直的煙 　　輪船以每小時10公里左右的速度航行， 　　輪船煙囪冒出的煙是筆直上升的。 　　你認為這種情況可能發生嗎？   　　▎用兩根吸管喝汽水 　　口含兩根吸管，一根插到一個裝有汽水

的杯子裡， 　　另一根露在杯子外面，你能從吸管中喝到汽水嗎？   　　注意：不要用舌頭堵住露在杯子外面的那根吸管， 　　也不要用手指堵住這根吸管的另一頭，否則算犯規！   　　【偵探科學】 　　犯罪行為的實施必然和一定的時間、空間人和事物有關聯， 　　指紋、鞋印、血跡、毛髮、纖維……在犯罪現場留下痕跡。 　　懂科學，你也能成為偵探，用雙眼和大腦將罪犯繩之以法！   　　▎千慮一失 　　寒冷的冬夜，一名出診的內科醫生被人開車撞死了。 　　肇事者將屍體和出診的皮包一起裝進車子裡，快速逃離現場。 　　肇事者在路上轉了很長時間，由於車內太熱，再加上作賊心虛， 　　他大汗涔涔，嚇得半死，冷靜下來後，他便

把屍體扔在池塘裡。 　　「這個屍體在被扔入池塘之前，一定是在24℃的環境中待過。」 　　警官檢查了溼透而冰冷的屍體和皮包後，一眼看出肇事者的破綻。 　　你能夠解釋這位警官是怎麼知道的嗎？   　　【密碼科學】 　　無論是犯罪分子或偵探都將密碼作為達到目的的重要手段， 　　字謎更是當仁不讓！用字謎破案不是神話，中國自古有之。   　　▎無自家書 　　一個在外謀生的人託同鄉帶給妻子一封信和一包銀子。 　　同鄉偷看信，看到裡面只有一幅畫── 　　畫上有一棵樹，樹上有八隻八哥、四隻斑鳩。 　　他一想，信中並沒寫多少銀子，於是便將銀子偷偷扣了一半。 　　誰知見到其妻子後，她拿著信說：「為什麼只剩五十兩了

？」 　　你能猜出她如何知道原來有銀子一百兩嗎？   本書特色   　　本書精選了實用且有趣的科學思維訓練遊戲，參照通行的科學分類體系，根據訓練遊戲的實際情況，將全書分為八章並詳細的分析、講解及揭祕。本書集科學性、知識性、實用性和趣味性於一體，能使讀者在遊戲中學習科學，在遊戲中收獲樂趣，成為「科學達人」。

監視進入發燒排行的影片

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決監視的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

台灣軍機賞：護衛領空的戰機(贈品2023軍機桌曆)

為了解決監視的問題，作者IDF經國號FB社團,燎原出版 這樣論述：

※隨書附贈2023年精美空軍戰機桌曆※   全民國防入門讀本 空軍主力F-16A/B/V戰隼式專題分析 F-5E/F雖老，但有許多有趣的過去與現況   台灣空中主力戰鬥機的基礎知識 支持國軍從了解日常開始 共軍圍台演習讓台灣精銳盡出，空軍弟兄功不可沒   　　台海風雲變色，8月份解放軍圍繞著台灣四周圍舉行陸、海、空、火箭軍的實彈演習，中華民國的國家安全受到前所未有的威脅。除了在演習期間之外，過去這段時間，共軍也持續在台灣周邊實施騷擾。台灣的國防與安全，都是靠每天在戰線上兢兢業業的軍人堅守崗位所換回來的。在面對持續升級的威脅，空軍的應對也越來越艱辛，他們的責任也

因此而更為沉重。   　　戰鬥機是空軍作戰部隊當中最引人注目，他們永遠有說不完的故事。戰鬥機飛行員的任務非常繁重，除了訓練之外，戰鬥巡邏、緊急起飛，樣樣都是他們的日常生活中一定避不開的工作項目。捍衛台灣安全第一線的，便是這些駕駛戰鬥機緊急升空攔截與監視的空軍健兒。   　　性能優良的戰鬥機是飛行員確保他們的工作能夠順利進行的必要裝備。不管是飛行員或飛機本身得來都不容易。本書從這些重要戰鬥機為出發點，作為全民國防的入門讀本，介紹讀者更多有關這些戰機日常的故事。   　　F-16戰隼式 　　中華民國空軍數量最多、美國洛克希德馬丁公司製造的多功能戰鬥機，是台灣領空的捍衛戰士

。台灣從150架的F-16A/B，現在要再繼續訂購66架F-16V，使得台灣可以跟上世界空戰科技的腳步，我們更新的所有裝備、武器、雷達，將F-16的性能推升到極致，將飛機的表現發揮到最大的功能。   　　本書從F-16的研發過程，台灣籌獲的經過，各種特殊的配備與性能，台灣特有彩繪與塗裝的故事，述說F-16捍衛台灣的歷史。   　　F-5虎II式 　　台灣曾經一度擁有龐大的F-5戰機機隊，這款由美國授權台灣自行生產組裝的輕型戰鬥機，在台灣第二代戰鬥機誕生之前，一直與F-104戰機一起共同維護了台灣領空的安全。退居二線之後，F-5改為訓練用飛機以及航空偵照機，繼續為空軍培育英才，

也繼續在戰線上收集情報，為台海安全做出貢獻。   　　即將退下來的F-5E/F，感念它對台灣的貢獻，不忘它最後的光輝日子，本書以照片和文字來記錄虎II式在台灣的最後歲月。   　　製作豐富內容的圖文之外，隨書王紹翔所拍攝的各型戰機精美圖片，搭配F-16及F-5的關鍵紀念日期，你可以擁有一個與眾不同的2023年桌曆。   　　※台灣軍機專書與桌曆的結合 　　【台灣軍機賞 2023】 　　★隨書附贈台灣各型戰機主題精美桌曆，共13張 　　★搭配F-16及F-5關鍵歷史紀念日期 　　★你可以擁有一個與眾不同的2023年軍機桌曆 　　∣桌曆尺寸∣寬19 × 高

13 cm (含底座寬19 × 高20 cm) 　　∣底座尺寸∣寬19 × 長8 cm 　　∣材質說明∣高級銅版紙及卡紙底座 　 本書特色   　　1.    以精采圖片搭配簡要文字介紹台灣主力軍機的專題寫真書 　　2.    軍機翱翔天空的畫面，不是日常可以觀賞到的難得景象 　　3.    軍機為題的2023年度精美桌曆，搭配F-16及F-5的關鍵紀念日期

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決監視的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。