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【111年土銀考科新制必備用書】土銀招考(適用一般金融人員)考前衝刺題庫套書

為了解決1309的問題，作者柳威廷,羅然,得勝,宏典文化金融基測,銀行招考對策研究小組 這樣論述：

　　★臺灣土地銀行新進人員甄試共同科目考科大改制，傳統國英考科已不在，改為公文與短文寫作、英文，及邏輯推理！★   　　★土銀共同科目考科新制完全對應，速成重點筆記整理，蒐集土銀歷年試題，快速準備共同科目，讓考生有更多時間精進專業科目能力！★ 　　111年土地銀行新進人員甄試資訊： 　　一、報名日期：111/07/01-111/07/13 　　二、筆試日期：111/07/30 　　三、口試日期：111/09/09   　　土銀招考考前衝刺題庫套書包含以下商品： 　　1. 土銀招考共同科目三合一歷屆題庫完全攻略； 　　2. 會計學（概要）【考前衝刺1309題】； 　　3.

貨幣銀行學（概要）【考前衝刺1331題】； 　　4. 票據法（概要）【考前衝刺1303題】。  

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運動訓練與停止訓練對中老年人骨骼肌氧合能力與身體功能表現之影響

為了解決1309的問題，作者杨永 這樣論述：

運動是一種改善中老年人骨骼肌氧合能力、提高肌肉力量並最終影響整體身體功能表現的有效方式。然而，較少的研究評估不同運動類型之間訓練效益的差異。此外，由於中老年人生病、外出旅行與照顧兒童等原因，迫使運動鍛煉的中斷。如何合理安排運動訓練的週期、強度與停訓週期，以促使中老年人在未來再訓練快速恢復以往訓練效益，目前亦尚不清楚。本文以三個研究建構而成。研究I：不同運動訓練模式對中老年人的骨骼肌氧合能力、肌力與身體功能表現的影響。以此探討50歲及以上中老年人進行每週2次為期8週的爆發力、阻力訓練以及心肺訓練在改善中老年人肌肉組織氧合能力、與肌肉力量身體功能效益的差異。我們的研究結果表明：爆發力組在改善下肢

肌力、最大爆發力與肌肉品質方面表現出較佳的效果。心肺組提高了30s坐站測試成績並減少了肌肉耗氧量，從而改善了中老年人在30s坐站測試期間的運動經濟性。年紀較高的肌力組則對於改善平衡能力更加有效。此外，三組運動形式均有效改善了中老年人人敏捷性。研究 Ⅱ：停止訓練對運動訓練後中老年人肌力與身體功能表現的影響：系統性回顧與meta分析。本研究欲探討停止訓練對運動訓練後中老年人肌力與身體功能表現訓練效益維持的影響。我們的研究結果表明：訓練期大於停止運動訓練期是肌力維持的重要因素。若訓練期

單周堯教授七秩華誕國際學術研討會論文集(上下冊)

為了解決1309的問題，作者 這樣論述：

　　單周堯教授，字文農，號勉齋，五十以後又號澹齋。自1975年起，即任職於香港大學中文系（現稱中文學院），講授《左傳》、文字學、音韻學等課程，研究範圍包括文字學、音韻學、訓詁學、出土文獻、粵方言、《尚書》、《左傳》等，俱有突出的學術成就，被譽為香港經學第一人。發表論文二百餘篇，專著有《中國語文論稿》、《文字訓詁叢稿》、《左傳學論集》、《勉齋小學論叢》、《漢字漢語解碼──咬文嚼字集》等，飲譽學界。學問以外，單周堯教授的人品和道德亦廣受稱頌，並在栽桃樹李、造育人才方面有傑出貢獻，單門弟子遍佈海內外學術界。   　　2017年是單周堯教授七秩華誕，在多個合辦單位的努力下，「單周堯教授七秩華誕國際

學術研討會」得以於2017年12月9日在香港饒宗頤文化館舉行。與會學者提交近百篇論文，涵蓋了單周堯教授專研的範疇，為相關領域提出了新發現，掀開了新局面。會上會下進行了熱烈而卓有成效的討論和交流，成為本地學界的佳話。   　　為保存研討會的豐碩成果，籌委會把研討會上的論文以及開幕辭和閉幕辭加以結集出版，以見證單周堯教授和好朋友聚首論學的珍貴時光。

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決1309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。