excel自動分類的問題，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

PowerPoint 2021實力養成暨評量

為了解決excel自動分類的問題，作者財團法人中華民國電腦技能基金會 這樣論述：

　　本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。    　　1.題庫設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！    　　2.囊括PowerPoint 2021最常用之功能，學、術科題目淺顯易懂，豐富且多樣化，讓讀者能夠循序漸進的學習，熟練PowerPoint軟體的操作。    　　3.精選學科題庫7大類共277題，採電腦線上作答，可透過題庫練習系統依類別選題進行練習，學習效果立即呈現。    　　4.精選術科題庫4大類共40題，包含PowerPoint 2021「建立簡報素材及放映技能」、「編輯與美化簡報及自訂放映技能」、「簡報母片設計與應用技能」及

「與其他軟體的整合技能」等類別，使用者可自行指定題目進行練習，透過術科電腦自動評分系統，可立即評核學習成果。    　　5.題庫練習系統提供「使用者專區」功能，記錄並管理歷次練習的成績。    　　6.本題庫適用在Microsoft PowerPoint 2021軟體上執行。    　　7.配合電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 

excel自動分類進入發燒排行的影片

基於多灶性穩態視覺誘發電位的青光眼功能視覺檢測評估之優化

為了解決excel自動分類的問題，作者顏勤智 這樣論述：

本論文提出了一種透過視覺刺激設計、EEG 信號增強和特徵空間規範化來優化基於 mfSSVEP 的功能性視力喪失評估的診斷能力方法。在將經我們優化的分類器決策與標準自動視野檢查 (SAP) 等臨床測量值進行比較以區分正常和青光眼患者時，我們成功地在ROC中取得最大化ROC AUC 下的面積。這些優勢都是在減少整體檢查時間同時實現，從而使青光眼患者的測試更加舒適。共有 61 人（正常：11 [16 眼]，青光眼：50 [86 眼]）參加了 IRB 批准在杜克眼科中心的 mfSSVEP 臨床試驗。 mfSSVEP 視覺刺激在具備眼動儀的商用 VR 耳機中呈現給患者，並使用內部設計的 EEG 放大器

收集 EEG 數據。然後將全局 mfSSVEP 指標區分青光眼與健康眼睛的性能與標準自動視野檢查 (SAP) 指標（例如 MD（平均偏差）和靈敏度閾值）進行比較。分析同步的 EEG 信號、眼睛注視數據和視覺刺激開始以去除非腦波訊號的雜訊。使用典型相關分析 (CCA) 對預處理EEG數據應用信號增強階段，以取得與其引發的刺激最大程度的相關聯。然後從已增強信號中提取兩個參數集，CCA 最大相關值和基線訊噪比 (SBR)。第一個特徵參數集是從第二階段 CCA 獲得的，以提取多頻刺激模式內每個刺激頻率處的功率譜密度。同時我們也計算第二個特徵參數集，即基線訊噪比 (SBR)，以找出由於 mfSSVEP

響應和基線 VEP 響應導致的功率譜密度差異。最後計算來自其二參數集的匯總統計數據，例如平均值、中位數、四分位距、峰度和偏度，以評估它們的統計分佈特徵。我們對特徵參數應用偏最小平方迴歸，並選擇最佳數量的組件來防止過度擬合，在數據集上使用 3 折交叉驗證。結果顯示優化模型的 ROC AUC 為 91%，而 SAP MD 為 82%。

Excel VBA編程開發（上冊）

為了解決excel自動分類的問題，作者 這樣論述：

《Excel VBA編程開發(上冊)》從初學者角度出發，通過簡潔的語言、豐富的實例詳細介紹了利用Excel VBA語言進行程序開發需要的思維方式、知識技能等內容。 本書共15章，第一部分介紹VBA編程環境、語法基礎和內置函數；第二部分介紹Excel對象的讀/寫方式、事件編程、程序調試和錯誤處理；第三部分偏重界面設計，主要介紹自定義功能區、窗體和控件設計、加載宏的做法和用法；第四部分進入中級難度，介紹了VBA通過ADO技術、SQL查詢語言訪問數據庫，通過操作VBE實現自動編程，以及類模塊的基本概念和用法。每一章都設計了3道課後習題，習題答案在本書附錄中展示。為了讓讀者更

好地理解本書內容，本書配備了視頻教程和教學PPT課件，並贈送讀者15集視頻課程。 本書適合具有Excel辦公軟件基礎知識，想快速掌握VBA編程的各類人士閱讀，也適合從事Office開發、RPA自動化開發、VSTO開發的人員作為參考書使用。應用型高校計算機相關專業、培訓機構的講師和學員也可選擇本書作為教材或參考書。

運用ARIMA模型與LSTM模型預測廢鋼和鎳的價格-以某電爐廠為例

為了解決excel自動分類的問題，作者蔡依玲 這樣論述：

鋼鐵廠生產鋼鐵產品的製程複雜且費時，當鋼品產出後，原料成本與市場行情已有所差距，若能精準掌控原料價格的趨勢變化，對其產品的訂價、銷售策略等都是很大的幫助。對公司來說，成本的管控與利潤的制定是一個很重要的課題，關係著企業經營成敗的重要關鍵，因此希望藉由本研究建立主要原料價格預測模型，並運用該預測模型在原料的採購與產品的銷售及定價策略時作為重要參考依據。 本研究針對不鏽鋼產品其主要原料廢鋼及鎳進行分析，分別以ARIMA模型以及灰關聯分析結合LSTM模型來預測廢鋼和鎳的價格。灰關聯分析結合LSTM模型先利用灰關聯分析篩選出影響主要原料價格的關鍵因素(美元匯率、黃金價格、美元指數、原油價格、天

然氣價格、LME鎳庫存量)，然後將關鍵因素做為深度學習模型(LSTM)的輸入來建立廢鋼及鎳價格預測模型，以MSE及R2來衡量ARIMA模型與灰關聯分析結合LSTM模型的績效，結果以LSTM模型，其預測績效略優於ARIMA預測模型，本研究結果可以運用在鋼鐵業其廢鋼及鎳採購上的參考工具。