蒙恬科技的問題，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

資訊管理概論：理論與案例(2版)

為了解決蒙恬科技的問題，作者方文昌 這樣論述：

　　過去的「資訊管理」提供企業資訊處理的功能；今日的「資訊管理」提供企業支援決策的工具；在未來「資訊管理」將會是企業建構競爭策略的根本，讓企業在激烈的競爭中成長茁壯、永續經營。 　　本書內容架構完整，輔以企業個案探討，為「資訊管理」入門之良好教材，適合大專院校教學參考之使用。同時推薦給想從基礎扎根的自學讀者，本書涵蓋理論與實務，擅用本書絕對讓學習「資訊管理」事半功倍! 本書4大特色 　　1.基礎的理論，建立紮實根基。 　　2.實務的個案，深化學習效果。 　　3.結構的圖表，提升閱讀效率。 　　4.關鍵的名詞，簡化記憶負擔。

蒙恬科技進入發燒排行的影片

語音辨識工具對書寫障礙學生造句學習成效之個案研究

為了解決蒙恬科技的問題，作者陳文蕙 這樣論述：

本研究旨在探討語音辨識系統教學對國小書寫障礙兒童之造句學習成效比較。本研究採取個案研究法。融入語音辨識科技作為工具以增強書寫障礙學生造句學習成效，是教學上的嘗試與創新。研究對象為具新北市特殊教育資格之兩位五年級書寫障礙學生。本研究之步驟有二，即為先以指導學生以傳統書寫方式練習造句，再以語音辨識系統練習造句。研究對象接受兩種造句方式教學各五次的介入。在每次教學後測驗、評估立即成效，在二週後測驗保留成效。本研究之結果有三：即語音辨識工具造句相較於傳統書寫一、可降低錯字率之成效較好。二、句子長度表現成效並不明顯。三、造句之立即成效與保留成效結果並不明顯。最後，本研究在教育的意涵與對未來研究亦一併提

出。

9-99歲電腦我也會

為了解決蒙恬科技的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

～給初學者最貼心的電腦學習手冊～ ～最實用的題材，超簡明的解說，讓您一問再問、反覆地問，永不嫌膩、永不嫌煩！～ 　　對大部份的初學者來說，學習電腦的困難在於，同樣的操作明明已經教過了，可是沒多久就忘了，永遠又要 "再問一遍", 每每讓講解的人感到不耐煩！讓本書來助您一臂之力吧！本書針對中老年人初接觸電腦的難題，挑選【最實用的題材】，運用【最詳實的解說】，即使家人無法隨時從旁協助，也能確實跟著書中步驟，按部就班、一步一步學會電腦的操作與應用，輕鬆享受電腦所帶來的便利生活！ 　　●認識您的電腦 　　●開機！學會電腦的基本操作 　　●Windows 7 桌面與視窗技巧快速上手

　　●輸入文字的技巧 　　●暢遊網際網路 Internet 　　●使用 Gmail 收發電子郵件 　　●實用生活網站大體驗 　　●將數位相機拍攝的相片和影片儲存到電腦 　　●相片的編修、列印與保存的技巧 　　●如何在電腦上播放音樂 CD 與 DVD 影片 　　●使用 Skype 與親友免費通話及視訊聊天 　　●加入 Facebook 隨時與親友保持互動 本書特色 　　● 超大字體，超大圖解，閱讀輕鬆毫不費力，大大減輕眼睛的負擔。 　　● 設計簡單易懂的「滑鼠操作圖示」輔助步驟說明，幫助讀者具體了解每一步驟的操作技巧，確實跟著步驟做出成果。 　　● 貼心的「Column

」專欄, 適時補充重要的知識與實用的操作技能。 　　● 考慮有些中老年人可能不習慣用注音拼字輸入中文，因此特別介紹「手寫板裝置」，讓讀者能夠運用最直覺的「手寫法」來輸入中文！ 　　● 書末並提供「蒙恬科技手寫板產品」優惠訂購卷，方便讀者以優惠的價格購買適合自己的手寫板產品。

基於深度學習人臉辨識理論於桌上型裝置系統

為了解決蒙恬科技的問題，作者林仁信 這樣論述：

隨著科技的蓬勃發展，人開始重視生活便利與資訊安全的需求，現代生活跟以往相比出現了手機與電腦等電子產品，其擁有資訊傳輸迅速或是輕量化等優點，但裝置間的操作卻很少做到互通的功能，甚至在講究輕巧的優點上，往往犧牲的便是裝置的操作便利性與螢幕顯示，為了解決這些問題，人們開始研究投影與肢體控制方面，所帶來的感官體驗。而在資訊安全層面，人臉辨識等身分認證是需要被重視的功能，如何運作一個可以連接不同裝置介面的桌上型裝置，並在有限的軟體、硬體設備下達到一定水準的身分認證準確程度，是我們所需要去探討與解決的一項課題。本論文主要是改善亮度對Haar Cascades人臉檢測器的影響，使數據集的樣本複雜度增加，並

使用自定義的神經網路架構減少運算時間、使用自定義的損失函數提高人臉辨識技術的準確率，更結合Leap Motion 的操作靈活性、電腦投影控制、網路攝影機、人臉辨識的元素，進行桌上型裝置的設計。其過程是利用網路攝影機與Haar特徵法檢測人臉資訊，透過亮度差異變化增添數據集複雜度，再經由神經網路的訓練與測試，獲得較高之人臉辨識精度。 實驗結果顯示，本論文所提出之數據集複雜度增添方法，相較於不使用檢測率平均約提高40~50%，所提出之損失函數提高的神經網路準確率，相較於一些傳統方法也提升了2~30%，其效果可有效提升辨識準確度。