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2023數位科技概論與應用[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫(升科大四技二專)

為了解決excel if範圍的問題，作者甄帥,林柏超 這樣論述：

　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境 　　◎十回模擬試題‧增加實戰經驗 　　◎收錄近年試題‧名師重點解析 　　本書依據108課綱編寫，特別為參加統測的同學設計一系列的題目，包含主題式實力加強題庫、全範圍綜合模擬考及近年試題彙編，全新編寫適合新課綱素養的各類題型，讓本書不僅提供完整的考試題型，而更加豐富、靈活，讓你面對多變的考題，也能游刃有餘。如能仔細練習這些題目，必能熟悉各種出題情境，迅速解題獲得高分。希望藉由本書的題目，能讓同學在升學考試方面得到助益。 　　數位科技概論與應用的範圍太廣，所以有很多不同的名詞需要熟記，而且數位科技概論與應用是一門日新月異的科學，隨時都會

有新的名詞出來。要特別注意一些容易混淆的縮寫簡稱，像是GPS全球衛星定位系統（Global Position System, 簡稱GPS）、UPS不斷電系統（Uninterruptable Power Supply，簡稱UPS）及AR（擴增實境）、VR（虛擬實境）。雖然只差一個英文字母，但所指的東西卻完全不同。但是同學們不用害怕，考試不會考太艱難又不常見到的單字，只需要將常見的名詞記住，相信就可以駕輕就熟。 　　數位科技概論與應用中的硬體架構算是必考的題目之一，硬體指的就是看得到摸得到的東西，因此在日常生活的時候只要我們多去使用，就可以知道書本上指的東西到底是什麼，加深自己的印象，還有硬體的

規格一定要很清楚，像是CPU 2.5GHz指的是CPU的時脈，硬碟的容量可以用MB、GB或是TB來計算等。 　 　　在軟體方面，最常考的是微軟所出的應用軟體，不管是在作業系統Windows系列，或是文書處理軟體像是Word、Excel等都是必考題，這些應用軟體不只在考試的時候相當重要，在之後就業也是必備的技能之一，要熟悉這些軟體就是要常去使用，多去學習，這樣才可以知道像是貼上檔案要用鍵盤中的Ctrl+V，Excel中的Average函數是用來算平均值等這些功能。 　　在數位科技概論與應用中，程式語言算是比較艱難的一部份，常考的題目以BASIC為最大宗，所以同學想要在程式語言部份拿高分，必須要

深入去了解一些關於程式的定義，像是IF的架構、DO While ..Loop怎麼用等。 　　近代科技最大的突破大概就是網際網路的普及了，因為網路改變了我們許多生活的習慣，也帶來了很大的便利，這部分在數位科技概論與應用裡會不斷的更新，像是網路搜尋引擎、電子商務等等都需要好好的研讀，多上網體驗一下書本中的知識就可以將知識烙印在腦海中。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

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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 if範圍的問題，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。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決excel if範圍的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

污水下水道延壽工法應用之探討

為了解決excel if範圍的問題，作者高宜鳳 這樣論述：

隨著工程施工與檢視技術的不斷創新進步，全臺積極進行污水下水道系統基礎建設，都會區因受限於地下維生管線眾多、交通流量大等因素影響，管道若有破損維修不易，採用污水下水道CCTV檢視技術，可提供業主作為修繕的評估依據，明挖工法因工期冗長，引發民眾抱怨，如何避免以開挖方式造成交通黑暗期並可避免工安意外發生的機率。已有多種免開挖工法，不僅能降低施工成本、縮短施工期程，且能延長污水下水道之使用壽命。本研究針對污水下水道管線內部檢視結果，探討污水下水道老舊管線修繕時面臨時代變遷，礙於成本、人力、工期、交通影響、環境職安衝擊各種因素的影響，過去常用的開挖工法因耗費成本、人力、工期、影響交通及環境，除了管道損

壞嚴重必須重新置換新管外，已逐漸被免開挖修繕工法取代，經由了解臺北市污水下水道建設的歷史、規劃佈設到維護、檢視，再到延長老舊管線使用年限應該採用局部修補、區段翻修、管線重新置換的評估，彙整檢視及修繕缺點，決定管線修繕的工法。以國內相關論文之文獻回顧道路開挖造成社會成本增加，探討區段翻修常用的三種修繕工法的應用及案例分析、進行專家訪談，利用AHP層級分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)，評估污水下水道延壽工法最佳方案。針對已完工20年以上之污水下水道分支管網進行CCTV檢視及修繕工作，並比較各種可延長下水道使用壽命之設備及工法。以現階段都會區交通堵塞日益嚴重的情

形，將使下水道維護或重建受到很大的影響，更使交通進入長久的黑暗期。現行世界各國發展出多種非開挖的修繕設備，除強化及延長下水道的使用壽命，保障民眾生活及交通品質的便利以及生命財產的安全、縮短施工的時間；更能增加公共下水道使用的壽命，減少開挖與更新的成本及解決台北市交通嚴重堵塞的問題。