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國營事業「搶分系列」【電腦常識(電子計算機概論)】(篇章結構完整‧題庫內容超豐富‧收錄十多年數十回考古題)(11版)

為了解決系統軟體 分類的問題，作者陳啟豐,倉持修 這樣論述：

　　☆國營事業一本兼用☆ 　　☆最新試題完整精解☆ 　　☆內容紮實考點盡顯☆ 　　【本書架構】 　　Part 1：內容整理，針對電腦常識（電子計算機概論）重點餒容做說明，帶領讀者洞悉命題重點。 　　Part 2：模擬試題及解析，設計3回模擬試題供考生大量練習之用。 　　Part 3：中油、台糖等相關考試歷屆試題解析，大量收錄國營事業考試相關試題共23回，供考生參考之用。 　　Part 4：自來水公司歷屆試題解析，收錄多年自來水試題，考生可藉此觀摩參考。 　　Part 5：全真模擬試題演練，特設計2回全真模擬試題，供考生考前深化實力。 　　【學習心得】 　　1.建議熟讀本

書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。最好能搭配學校所用的教科書一起閱讀，以達事半功倍之效。 　　2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 　　3.必須要實際熟悉一些文書軟體和微軟作業系統的操作，如WORD、EXCEL等等，依照考古題所示會有這類型題目，所以除了本書所提供一些文書軟體常用的操作外，最好能再多多記憶其它操作與圖式表達的含義，建議最好能實際開啟常用的文書軟體實際操作，會比單一背誦來的快速與印象深刻。 　　4.歷屆試題之熟悉：歷屆試題的熟悉是非常重要的，不同的考試

，命題委員會有不同的偏好。勤做相關考古題，除了可以看出命題趨勢，更可了解命題委員對題型之偏好，例如考題為測驗題共四十題，不可能每題都是需要花時間之思考題，必定會搭配一些能快速回答之觀念題或記憶題。因此，歷屆試題可方便考生評估在考場作答時之時間分配，更可搭配真實的考試時間做計時，評估出更有效率的臨場解題策略。 　　5.解題過程中，最重要的就是檢視自己對此科目內容了解的程度，提早面對自己的弱點來加強，如此一來一定比臨場出錯好得多，更可降低因為臨場緊張或其它種種因素而造成之失誤。 　　6.考試除了自身的實力加強，最好也能相約實力相當、志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討

論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。當仍有問題無法解決，建議詢問學有專精的老師或是先進。 　　【購買本書重要須知】 　　凡購買本書者，請於購買當下或購買後，將本書快速瀏覽一遍，若發現本書有錯頁、空白、污損等情事發生，請於最短時日內向本社退換書，以免影響您學習之權益與上榜可能之機會！ 　　試閱內容為電子書版本，紙本書籍為單色印刷。 本書特色 　　依照考試命題方向，建立全真模擬試題，增加演練機會。較難試題附有解析，協助讀者掌握考試重點。 　　完整收錄中油僱員、自來水評價人員及台糖工員近年相關試題，使讀者全盤掌握考試趨勢。

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視覺輔助無人車於自動無人機對接系統 之可行性研究

為了解決系統軟體 分類的問題，作者許素萍 這樣論述：

本研究主要目的在於運用視覺辨識系統，驅使無人車自動跟隨無人機，研究其對接系統之可行性。無人車以Arduino為系統管理核心，假設不同的實驗環境下，進行AprilTag視覺辨識，系統透過AprilTag與相機相對位置座標轉換，運算實際位置，並將訊息傳遞給Arduino系統，驅動無人車跟隨運作。本文說明如何使用AprilTag系統之視覺辨識及跟隨功能，擬以開源資料庫整合軟體系統，探討AprilTag視覺辨識方法，驗證無人車於手動或自動模式下移動至無人機預計降落點，並切換至視覺辨識AprilTag模式，確認是否成功啟動跟隨及對接作業。

丙級電腦軟體應用學科含資訊類與技能檢定共用項(職業安全衛生、工作倫理與職業道德、環境保護、節能減碳)題庫工作項目解析 - 最新版(第十五版) - 附MOSME行動學習一點通：學科 ‧ 診斷 ‧ 擬真

為了解決系統軟體 分類的問題，作者佳彥資訊 這樣論述：

　　1.依勞動部最新公告學科試題編寫。 　　2.解析詳實，鉅細靡遺，重點清晰。 　　3.學科試題細分工作項目與自我評量，提升學習效果。 　　4.試題與解析作一明顯區別，強化學習效果。 　　5.配合「MOSME 行動學習一點通」，可重複測驗練習增強檢定實力，實用超值。  

利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用

為了解決系統軟體 分類的問題，作者蘇永傑 這樣論述：

根據交通部統計資料顯示，機車為我國最主要之私人運具，考取機車駕照亦為多數國人年滿 18 歲時的「成年禮」，在機車駕駛人合法騎乘上路前，則必須考領機車駕駛執照，而考照除要參加講習、筆試外，尚需通過路考項目，現行機車路考主要檢測是否具備基本機車操作穩定性與熟悉道路類型的能力。儘管在汽車駕駛模式識別的分類方面已有許多研究成果，但針對機車騎乘模式樣態分類問題上的研究較少，也沒有關於機車路考騎乘樣態分類議題研究。為了實現這一點，本文以可穿戴感測裝置蒐集到的測量數據為基礎，提出了利用神經網路模型的演算法框架，將蒐集的原始數據透過濾波處理、特徵提取、特徵選擇與數據標籤等預處理後，並利用機器學習演算法進行評

估，用以實現識別機車「變換車道」、「加速」、「煞減速」、「轉彎」、「直行」、「左轉」、「右轉」、「迴轉」等騎乘動作類別，模型整體辨識準確率達 97.4%，其中各騎乘模式辨識準確率為變換車道 96.9%、加速 98.2%、煞減速 94.7%、轉彎 97.7%、直行 98%、左轉 98%、右轉97.4%、迴轉 98.1%等，顯示提出之方法可應用於辨識機車路考騎乘態樣上，達到良好的辨識效果。