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PowerPoint 2021實力養成暨評量

為了解決雲端編輯excel的問題，作者財團法人中華民國電腦技能基金會 這樣論述：

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雲端編輯excel進入發燒排行的影片

結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視

為了解決雲端編輯excel的問題，作者趙子綺 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II誌謝 III第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究問題 21.3 研究目的 31.4 研究範圍與限制 31.5 研究流程 41.6 論文章節架構 6第二章 文獻回顧 72.1 擴增實境(AR) 72.2 AR於營造業之應用 82.3 整合BIM與AR之4D進度模擬 112.4 AR運用於職安管理 142.5 小結 19第三章 系統開發 203.1 BIM模型與資料庫連結 223.1.1 建置BIM模型 223.1.2 添加BIM元件資訊 223.1.3 BIM模型資訊之資料庫建立 253.2 A

R應用程式開發 323.2.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 333.2.2 使用Vuforia Engine外掛程式於Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 343.3 AR與4D進度模擬 393.3.1 結合進度條與進度作業資訊 403.3.2 AR結合進度條與BIM模型 493.3.3 AR結合BIM模型資訊視窗 533.4 4D施工危害檢視 55第四章 案例實測 594.1 案例介紹 594.2 BIM模型與資料庫連結 594.2.1 建置BIM模型 594.2.2 添加BIM元件資訊 6

04.2.3 BIM模型資訊之資料庫建立 624.3 AR應用程式開發 764.3.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 774.3.2 使用Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 804.4 AR與4D進度模擬 824.4.1 結合進度條與進度作業資訊 834.4.2 AR結合進度條與BIM模型 854.4.3 AR結合BIM模型資訊視窗 884.5 4D施工危害檢視 89第五章 討論 995.1 研究差異 995.2 傳統4D進度模擬與AR結合4D進度模擬之差異 100第六章 結論與後續研究建議

1076.1 結論 1076.2 貢獻 1076.3 後續研究建議 108參考文獻 109 表目錄表3.1、BIM模型資訊連結之軟體用途說明表 25表3.2、各類型元件常用之元件資訊列表 54表4.1、「2FL混凝土澆置及養護(5000PSI)」之施工危害檢視關卡內容 92表4.2、「鋼構及外牆屋面板工程」之施工危害檢視關卡內容 94表4.3、「造型格柵、鋁板、欄杆玻璃安裝」之施工危害檢視關卡內容 97表5.1、研究之研究目的及程式編譯需求差異比較表 101表5.2、BIM模型資訊及進度作業資訊傳遞方式差異比較表 103表5.3、研究之成果展示方式及使用軟體差異比較表

105 圖目錄圖1.1、研究流程圖 5圖2.1、光學透視之頭戴式顯示器之概念圖 7圖2.2、Virtuality Continuum關係圖 8圖2.3、設施設備報修系統平台之系統架構示意圖 9圖2.4、將GAMMA AR搭配雲端資料庫建立之設備報修平台頁面 9圖2.5、全景AR技術開發示意圖 10圖2.6、全景AR虛擬安全教育訓練環境系統示意圖 10圖2.7、施工階段介面管理之系統架構 11圖2.8、將現場相片生成之點雲模型及BIM模型與現場環境整合 12圖2.9、以AR檢視施工模擬之投影 13圖2.10、使用AR模擬施工進度狀態之流程 13圖2.11、透過MR追蹤施工

進度 14圖2.12、以行動裝置開啟圖像標記式AR系統並掃描AR圖卡 16圖2.13、以低技能為例之關卡操作過程 16圖2.14、於Google地球之環境進行AR系統模擬 17圖2.15、使用者登入介面 18圖2.16、施工階段及位置選擇介面 18圖2.17、點選虛擬安全設施設備物件放置點 18圖2.18、透過檢查清單確認虛擬安全設施設備物件是否合格 19圖3.1、結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視模式圖 21圖3.2、新增參數之參數性值設定視窗 23圖3.3、由時程進度表取得進度作業之大綱編號 24圖3.4、選取元件可於性質欄檢視元件資訊 24圖3.5

、BIM模型資訊連結之軟體關係圖 25圖3.6、SSMS連結伺服器介面 26圖3.7、建立匯出資訊之資料庫來源 27圖3.8、連結BIM模型至資料庫之連接選項選取視窗 27圖3.9、選擇產生指令碼之資料庫物件 29圖3.10、MS SQL Server資料庫產生之指令碼示意圖 29圖3.11、MySQL資料庫產生之指令碼示意圖 30圖3.12、phpMyAdmin之資料庫管理頁面 30圖3.13、WAMP Server之專案目錄資料夾 31圖3.14、多層式列表示意圖 32圖3.15、圖像標記式AR系統開發流程圖 33圖3.16、Vuforia Engine開發網頁之授權

碼管理員 34圖3.17、Vuforia Engine開發網頁之目標物管理員 34圖3.18、由AR Camera物件之編輯視窗開啟Vuforia配置內容 35圖3.19、焦距和可視化範圍 36圖3.20、本研究使用設備之鏡頭規格 36圖3.21、依據設備調整AR Camera之視角度數 37圖3.22、於Vuforia配置內容查看已匯入之圖像資料庫 37圖3.23、於Image Target物件之編輯視窗設定AR圖卡圖像 38圖3.24、圖像目標物件與觸發物件之階層關係示意圖 38圖3.25、建立Unity3D專案場景為Android應用程式之視窗 39圖3.26、Pro

ject之匯出精靈之設定對應任務欄位視窗 41圖3.27、Unity3D外掛程式轉換Excel工作表之工具 42圖3.28、Unity3D之進度作業資訊多層式列表示意圖 42圖3.29、Unity3D之UI物件「Slider」 44圖3.30、設定「Render Mode」物件參數 44圖3.31、本研究使用之設備之螢幕尺寸 45圖3.32、設定「UI Scale Mode」物件參數 45圖3.33、設定「Slider」物件之預設基準參數 46圖3.34、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置及尺寸(1) 46圖3.35、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置

及尺寸(2) 47圖3.36、進度作業資訊之UI物件 47圖3.37、透過3ds Max連結Revit專案並讀取模型 49圖3.38、選擇以不合併實體導入模型 50圖3.39、將場景物件之材質類型由Autodesk材質轉換為物理材質 50圖3.40、透過3ds Max轉換材質類型後取得正確之材質球數量 51圖3.41、依進度作業順序開啟BIM模型之程式碼運作流程圖 52圖3.42、模型資訊UI視窗示意圖 53圖3.43、Unity3D專案內建之物理射線程式 55圖3.44、「Button」物件內建「OnClick()」程式函式 55圖3.45、設置施工危害檢視關卡流程圖

56圖3.46、4D施工危害檢視關卡之關卡說明提示符號 58圖3.47、4D施工危害檢視關卡之職安提示符號 58圖3.48、圈圍管制設施及指揮人員之模型 58圖4.1、台中市某大學新建大樓之全棟透視圖 59圖4.2、台中市某大學新建大樓之一樓走廊 60圖4.3、定義新專案參數之名稱及類型 61圖4.4、於性質欄輸入對應進度作業資訊及危害 61圖4.5、新增匯出BIM模型資訊之外掛軟件 63圖4.6、以ODBC方式連結Revit與資料庫 63圖4.7、選擇資料來源之視窗 64圖4.8、選擇建立SQL Server為資料來源 64圖4.9、由SSMS連線伺服器視窗取得伺服器名

稱 65圖4.10、於SSMS新增資料庫 65圖4.11、於資料來源設定填入伺服器與資料庫名稱 66圖4.12、SSMS之SQL Server資料庫架構 68圖4.13、phpMyAdmin之MySQL資料庫架構 68圖4.14、於SSMS選擇產生指令碼之選項 69圖4.15、選擇本系統所需之資料表 69圖4.16、選擇結構描述和資料為指令碼編寫資料類型 70圖4.17、於SSMS產生之指令碼 70圖4.18、依據MySQL資料庫使用語法調整後之指令碼 71圖4.19、將調整後之指令碼匯入MySQL資料庫 71圖4.20、以記事本開啟指令碼並確認檔案編碼 72圖4.21

、於WAMP Server之本機網頁查看各工具之資訊 73圖4.22、於專案目錄內新增PHP檔 74圖4.23、讀取MySQL資料庫資訊之局部程式碼 74圖4.24、以網頁呈現PHP檔之敘述內容 75圖4.25、產生網頁內容之指令碼 75圖4.26、模型資訊之階層式列表欄位定義 76圖4.27、篩選字串變數填入階層式列表之局部程式碼 76圖4.28、BIM模型資訊於Unity3D專案之階層式列表 76圖4.29、授權碼創建完成畫面 78圖4.30、創建目標物之設定畫面 78圖4.31、顯現圖像目標之特徵點處 79圖4.32、下載目標物資料庫之視窗 79圖4.33、下載之

目標物資料庫檔 80圖4.34、下載Vuforia之SDK處 81圖4.35、將授權碼填入Vuforia配置內容 81圖4.36、設定AR圖卡之圖像及尺寸 82圖4.37、Image Target之子物件 82圖4.38、以英文命名之標題欄位名稱及工作表名稱 84圖4.39、於Unity3D建立之進度作業資訊多層式列表 84圖4.40、以UI物件建置之進度條及進度作業資訊 85圖4.41、匯入Unity3D場景之3D模型 86圖4.42、BIM模型及進度條物件皆為標記圖像之子項目 86圖4.43、以AR應用程式檢視4D進度模擬 87圖4.44、完工後室內實景 87圖4.

45、以AR檢視室內之截圖畫面 87圖4.46、於AR應用程式點選模型顯示BIM模型資訊視窗 88圖4.47、施工危害檢視關卡步驟1 89圖4.48、施工危害檢視關卡步驟2 90圖4.49、施工危害檢視關卡步驟3 90圖4.50、施工危害檢視關卡步驟4 90圖4.51、施工危害檢視關卡步驟5 91圖4.52、施工危害檢視關卡步驟6 91

Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】

為了解決雲端編輯excel的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ 　　▲好評再上市，回饋發行中！   　　☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 　　☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 　　☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 　　☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙   　　Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile

。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。   　　▌圖文並茂，難易適中 ▌ 　　完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。   　　▌功能導向，實作範例 ▌ 　　內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與

絕活技巧。

以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發

為了解決雲端編輯excel的問題，作者何佳蓉 這樣論述：

帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供

使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證

。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0

)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮