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另外網站繪圖板模式中的映射也說明：繪圖板模式中的映射. 當處於「繪圖板」模式時，您可以選取數位筆或滑鼠模式，以自訂裝置表面如何映射到螢幕，以及數位筆移動與螢幕游標移動的關聯。

國立高雄師範大學 文化創意設計碩士學位學程 陳俊智所指導 楊富翔的 特色餐館舊鍋燒之網路形象與顧客體驗魅力探討 （2019），提出CSP 雙螢幕關鍵因素是什麼，來自於餐館、餐廳感官體驗、魅力因子、消費者滿意度、評價構造法。

而第二篇論文中原大學 機械工程研究所 劉益宏所指導 鍾文祥的 針對運動想像腦機介面之特徵分析 （2010），提出因為有 支持向量機器、特徵組合、腦電波、事件相關移動平均、運動想像的重點而找出了 CSP 雙螢幕的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了CSP 雙螢幕，大家也想知道這些：

特色餐館舊鍋燒之網路形象與顧客體驗魅力探討

為了解決CSP 雙螢幕的問題，作者楊富翔 這樣論述：

　　舊鍋燒餐館在2018年獲得台灣TVBS聯利媒體股份有限公司綜藝節目中心「食尚玩家」媒體採訪與肯定，更吸引眾多如Liberty Times（自由時報）、Facebook（臉書）、Instagram（IG）、Pixnet（痞客邦）、Ifoodie（愛食記）……等螢幕媒體與網路社群的曝光，除此之外，由文化部獎勵補助出版的在地刊物「高雄好過日協會-城市想望誌」也特地刊載。本研究以舊鍋燒餐館為例，採混合研究方法，前期以評價構造法中的魅力工學法針對6位高度涉入客群進行訪談，解析獲得囊括多方面向之魅力本質後，後期透過目標族群以李克特量表進行101份問卷調查等量化步驟後，統計分析其結果，萃取出認同度較高

之魅力因素。　　舊鍋燒餐館於線上端呈現的魅力因子要素有5項，分別為：「美味的餐點（delicious）」、「美觀的擺盤（plating）」、「放鬆的氣氛（atmosphere）」、「滿意的服務 （service）」、「評價的分享 （evaluation）」，藉此建構出餐廳線上魅力五要素模型：「DASPE Attractiveness Factor Model （online）」。而線下端呈現的魅力因子要素有4項，分別為：「滿意的服務 （service）」、「美味的餐點（delicious）」、「美觀的擺盤（plating）」、「放鬆的氣氛（atmosphere）」，藉此建構出餐廳線下魅力四要素

模型：「SDPA Attractiveness Factor Model （offline）」。最後透過線上、線下銜接時可能淺藏之痛點做為研究假設，得到三項痛點之產生，分別為「多數的消費者可能認為餐廳的舒適度並非像網路上看起來的舒適（comfort）」、「多數的消費者可能認為訂位系統之服務（service）使用起來不盡理想」、「網路上所呈現之餐點擺盤（plating）比現場實際看到之餐點來的更美觀」，藉此建構出餐廳O2O痛點警戒模型：「CSP Pain Points Model （connection）」。可望上述研究結果能為欲建立更具競爭力之相關特色餐館參考。

針對運動想像腦機介面之特徵分析

為了解決CSP 雙螢幕的問題，作者鍾文祥 這樣論述：

本論文以設計互動式腦控開關之大腦人機介面的前提下，觀察放鬆狀態與運動想像狀態下的腦電波變化，尋找能有效提升正確率以及偵測率，並且偽正率也會下降的特徵組合。本研究也設計出運動想像之訓練面板，可以即時的偵測給定的想像任務受測者是否有成功的執行，其中想像的時間長度為2秒，以放鬆狀態與想像狀態其腦波的差異進行偵測。選擇大腦皮質區的運動感覺區上的C3與C4頻道為訊號量測源，利用想像前後左右腦的μ節律與β波會產生不對稱性，針對Graz大學所提供的腦波資料分析自迴規模型(Autoregressive Model，AR)、功率頻譜熵值(Power Spectral Entropy，PSE)、小波包熵值(Wa

velet Packet Entropy，WPE)、相位鎖定值(Phase Locking Value，PLV)與共同空間型態(Common Spatial Pattern，CSP)等特徵組合與事件相關移動平均來增加事件相關非同步(Event-Related Desynchronization，ERD)與事件相關同步化(Event-Related Synchronization，ERS)的特性，再加入主成份分析(Principal Component Analysis，PCA)與線性鑑別分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)兩種特徵抽取方法，並且提出機器學習方

法中的支持向量機器(Support Vector Machine，SVM)取代以往需要經過經驗法則來調整的閥值偵測。將Graz資料的分類結果中較好的特徵組合搭配拿來分析本研究室的腦波資料，觀察Graz與本實驗所收集到的腦波的分類結果，交叉驗正所提出的特徵搭配與訓練運動想像實驗可以被應用及使用的。本實驗共有5位受測者。結果顯示特徵AR搭配PLV、PSW與WPE後，使用3筆資料(epoch)的事件相關移動平均再經過LDA轉換後會有較好的效果，其平均的偽正率(FPR)為2.86%、偵測率為96.79%、正確率為96.13%。

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