Google slide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

The Secret Garden on 81st Street: A Modern Graphic Retelling of the Secret Garden

為了解決Google slide的問題，作者Weir, Ivy Noelle 這樣論述：

Ivy Noelle Weir is a writer of comics and prose. She is the co-creator of the Dwayne McDuffie Award-winning graphic novel Archival Quality (Oni Press), and her writing has appeared in anthologies such as Princeless: Girls Rock (Action Lab Entertainment) and Dead Beats (A Wave Blue World). She lives

in the greater Boston area with her husband and their two tiny, weird dogs. Amber Padilla is a cartoonist and illustrator, just starting out. Her previous professional history was in interactive and user experience design. She is currently enrolled in the MFA in Comics program at the esteemed art an

d design school, California College of the Arts. She received her undergraduate degree at Otis College of Art and Design. When she moved from LA to the Bay Area, she worked for a few short months for Slide Inc, which was later acquired by Google. For one year, in an autonomous unit within Google, sh

e helped to design mobile social apps. She then continued to work at Google as a UX Designer for YouTube. She lent her design skills to products for the YouTube TV app, mobile app, YouTube ads and various desktop app projects. She is currently working on personal projects and a master’s thesis in he

r studio space at the Firehouse Art Collective in the Gilman District of Berkeley. She resides in Oakland with her husband and two cats.

Google slide進入發燒排行的影片

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決Google slide的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。

LabVIEW程式設計(含LabVIEW NXG軟體操作)(第二版)(附多媒體光碟)

為了解決Google slide的問題，作者陳瓊興  這樣論述：

　　本書以淺顯易懂及詼諧的口吻描述LabVIEW圖形化程式設計的工作環境及指令功能來奠定讀者程式撰寫之基礎；其中的指令章節為銜接NI DAQ資料擷取等進階功能，而節錄相關重要指令。本書最後3章介紹NI網路資料傳輸（DataSocket）、Google Maps介紹、LabVIEW NXG的使用。    本書特色   　　1.獨家收錄NI公司為5G連線遠端監控新開發的LabVIEW NXG軟體入門教學。   　　2.本書以淺顯易懂及詼諧的口吻描述LabVIEW圖形化程式設計的工作環境及指令功能；其中的指令章節乃為銜接NI DAQ資料擷取等進階功能而節錄。   　　3.本書範例程式逐步教學，步

驟詳細，並搭配本書所附光碟中的多媒體影片教學，執行結果保證成功！ 

新冠肺炎疫情下牙醫教育之變革

為了解決Google slide的問題，作者張采宇 這樣論述：

COVID-19新型冠狀病毒的大流行對世界各地的生活有一定的影響。維持人與人之間的社交距離以防止被感染，是所有國家最重要的策略。各國之間紛紛鎖國或者封城，對人民下居家禁令或行動限制。許多牙醫院校已關閉，禁止學生進入校園以減少這種冠狀病毒的感染。傳統牙醫教育中，所有學習過程都需要人與人之間密切接觸。牙醫教育為確保維持學習過程的連續性，並且避免大流行期間被感染，應創新學習方法。研究目的從不同國家牙醫教育學者所取得的資訊和經驗交換，在大流行期間為牙醫教育目前的挑戰，和未來的需求，做好準備。從1990年開始倡導的網路學習成為滿足在牙醫教育中維持社交距離要求時的適當選擇。但對於複雜的牙醫教育需求，並非

以一個簡單的方案，就能解決所有的問題。在COVID-19疫情期間，大多數學校都經歷了教學活動的關閉，除了台灣的牙醫學校。所有參與本次研究的牙醫院校，無論是否關閉，都提供線上課程。關閉的牙醫院校提供的線上課程比不關閉的多，雖然有文獻報導新冠肺炎疫情期間的線上學習1-5，但在此之前，沒有研究評估過新冠肺炎疫情期間，線上課程對牙醫院校的各種影響，特別是沒有跨國型研究，本研究是第一次在亞洲區跨國跨區域之研究。研究材料和方法第一部分經由三次國際線上研討會，邀請來自不同國家的牙醫教育學者，在大流行期間就自己國家的經驗和創新牙醫教育的方法作發表及討論。第二部分採用線上問卷調查（Google form）對亞洲

7個國家和地區（中國香港、中國、印尼、日本、馬來西亞、台灣和泰國）的13所牙醫院校的牙醫系學生線上學習效果，進行評估。問卷由22個結構式問題，和一個關於在線上學習的開放式問題組成。本研究為跨國型研究，為求時效性，醫學倫理之認定由日本東北大學牙醫學院倫理委員會(Ethic Committee Tohoku University Graduate School of Dentistry , Japan)批准（編號：2020-3-31）。問卷由陽明大學郵寄給13所亞洲有意願參與的牙醫院校，分發給學生。學生可以根據自己的意願，決定是否參加這次研究。參與者的姓名和其他個人資料受到保護。問卷的設計，要求參

與者回答所有問題，以確保返回的電子表格都是完整的，並用Mantel-Haenszel卡方檢驗，分析牙醫院校在關閉和不關閉情況下的差異。在P< 0.05（雙尾）處確定統計學顯著性差異。結果結果顯示COVID-19疫情對牙醫教育影響甚鉅。智能技術(IT)對大流行期間牙醫教育的學習過程有一定的好處。教育學者被迫接受挑戰，適應網路上課、遠距教學、數位學習和AR (Augmented Reality)、VR (Virtual Reality)的新技術。牙醫教育的未來將取決於我們適應新技術的速度。由於這場流行病似乎正在以新的浪潮重新挑戰我們，即使是落後的教師、學生和其他來不及做出改變的相關人員，現在也有足

夠的時間，將他們的教與學模式重新調整到數位平台上。各國應變措施如附表(一)所列。在本研究的條件下，所有參與調查的牙醫學校都開展了線上課程，學生們線上學習效果，如附表(二)所列。結論實體和線上學習相結合的混合學習課程，將是牙醫教育的未來趨勢。然而，無論採用何種方法，最重要的是確保教育品質，以達到大學和國家認證機構的要求。COVID-19疫情對牙醫教育而言，以往認為不可行或少用的教育方式，例如線上學習和新科技AR、 VR將運用到日常，疫情下的非常態也將成為常態。未來應參考牙醫教育者、學生和醫療需求，創新牙醫教育模式，以不同的智能技術應適用於未來的牙醫教育。