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[準時下班秘笈]超實用!公務員EXCEL省時秘技108招：減少工作量增強執行力(2016/2019/2021適用)

為了解決line群組不顯示的問題，作者張雯燕,ZCT 這樣論述：

　　減少工作量‧增強執行力   　　★掌握「省時實用、圖例操作」原則導入Excel實務技巧 　　★蒐羅108個Excel必備秘技，即學即用展現高超效率 　　★充分了解儲存格、工作表的基礎原理，抓住試算訣竅 　　★一次學會Excel的各式快速鍵，準確編輯完成批次作業 　　★教導排序和篩選提供函數參照、樞紐分析，將Excel變身資料庫   　　本書的內容就是幫忙讀者，能夠以最有效的方式，節省工作時間，達到準時下班的目標。   　　書中集結了110個實用訣竅，希望透過書中示範的各項技巧，能活用Excel軟體的功能及使用時機，提升職場競爭力，並創造個人價值。   　　主要內容包括Excel工作表應

用、儲存格格式設定、資料排序與篩選、函數與公式範圍參照、樞紐分析與圖表檢視…等。   　　貼心提醒 　　‧這是一本可以獲得健康的Excel工具書，學會本書內容後，有助於減少工作量，更能增強執行力。 　　‧公務人員工作壓力越來越大，活用本書內容後，可以減少工作時間，用來多作運動抒發壓力，降低過勞死機率。 　　‧下班後還要回主管的Line，上班時間千萬不能看太久電腦，花小錢買這本書，省下長久買葉黃素的錢。 　　‧本書範例均適用於Excel 2016/2019/2021。

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多模組深度學習模型應用於城市道路車流速率預測

為了解決line群組不顯示的問題，作者楊子賢 這樣論述：

用路人穿梭於城市都會區中，適當的交通管理措施與路徑規劃是避免交通壅塞與節省旅行時間的有效措施。要做到精確的管理與規劃首要目標是能對交通狀態能做預測。本研究利用高雄市交通局提供之車輛偵測器資料進行研究，提出多模組的深度學習預測模型。本研究提出之預測模型包含多個預測模組，模型在預測時除考量歷史交通外，亦將不同時空環境背景納入考量。研究中以集群分析法區別不同環境下的交通狀態，再分別對不同環境交通狀態訓練對應的預測模組，使模型預測時能根據時空環境差異以有適當的參數組合去捕捉重要的時空間特徵，以及校估各特徵間對應關係，以求準確將特徵轉換為預測結果。經實證研究結果顯示，本研究提出之多模組預測模型，預測未

來六小時內各時間段車流速率，可較未考慮時空環境狀態的單一模組預測模型有效的提升預測準確度。

人類使用指南：徹底觀察人心與行動，遠離人際壓力

為了解決line群組不顯示的問題，作者倉橋真矢子 這樣論述：

精準觀察，拆解人心。 沒有搞不定的人，沒有搞不定的事 史丹佛大學與CIA都在使用的方法！ 從衣服、動作、口頭禪來了解每個人的性格。   　　跟不熟的人聊天總是支支吾吾，害怕說錯話？ 　　老是對別人的行為舉止感到生氣、厭煩，卻不知道怎麼跟對方溝通？   　　人際交往處處藏滿細節，要如何看穿對方的想法，需要的是極致的觀察力。 　　清楚理解人的「為什麼」後，將能正確認識人的行為情緒，及隱藏在背後的真相！   　　只要稍微練習一下，就能掌握觀察人的重點。   　　觀察人類不只能在一個新環境中能輕鬆建立起人際關係，也可以梳理自己現在的壓力狀態。對人的言行舉止不再無謂地感到煩躁，清楚了解自己面對情緒的

方式。   　　觀察人到了極致就可以…… 　　‧完全了解「一個人的性格」 　　‧不會無謂地煩躁 　　‧能完全了解自己 　　‧能輕鬆建立起人際關係 　　‧說話不會產生矛盾   　　★觀察人的要點 　　服裝、身上的配飾、姿勢、舉止、音量、話題、口頭禪   　　衣服質料是絲、麻、羊毛等天然纖維 　　→對肢體接觸很敏感。或是完美主義，或是重視感覺型。   　　口頭禪是「也就是說……」 　　→重視探求事實。會將感情「概念化」，不擅長用感情來掌握事情。這類型的人是研究者類型。   　　堅持使用特定品牌的人 　　→「玩樂與工作都要很酷」，住所、車子、伴侶都以「比之前的更確實提升等級」為價值來生活。像這樣，追

求的是「成功者」的形象，其背後正潛在懷著「害怕被人看到真正自己」。   　　胖虎其實很膽小 　　→能夠表現出擁有絕對自信，而且目的是「位居他人之上」的類型。但之所以會威嚇別人是因為膽小，若自己不是最強的，就會被幹掉，為了守護自己遠離那樣的恐懼，就會展現出強大。   　　反射速度也會反應出性格 　　→「完美主義」型人多數的大腦運轉速度都很快，尤其是遇到自己擅長的話題時，就會覺得興奮，經常搶話。   　　★一旦受到壓力，優點就會變成缺點 　　開朗大師其實是「暴君」！？ 　　和平主義者是沒耐性又性情不定的「懶人」？ 　　冷靜的知性派是「逃避現實」的人   名人推薦   　　諮商心理師 黃之盈 

利用穿戴感測與機器學習進行機車路考評分應用

為了解決line群組不顯示的問題，作者蘇永傑 這樣論述：

根據交通部統計資料顯示，機車為我國最主要之私人運具，考取機車駕照亦為多數國人年滿 18 歲時的「成年禮」，在機車駕駛人合法騎乘上路前，則必須考領機車駕駛執照，而考照除要參加講習、筆試外，尚需通過路考項目，現行機車路考主要檢測是否具備基本機車操作穩定性與熟悉道路類型的能力。儘管在汽車駕駛模式識別的分類方面已有許多研究成果，但針對機車騎乘模式樣態分類問題上的研究較少，也沒有關於機車路考騎乘樣態分類議題研究。為了實現這一點，本文以可穿戴感測裝置蒐集到的測量數據為基礎，提出了利用神經網路模型的演算法框架，將蒐集的原始數據透過濾波處理、特徵提取、特徵選擇與數據標籤等預處理後，並利用機器學習演算法進行評

估，用以實現識別機車「變換車道」、「加速」、「煞減速」、「轉彎」、「直行」、「左轉」、「右轉」、「迴轉」等騎乘動作類別，模型整體辨識準確率達 97.4%，其中各騎乘模式辨識準確率為變換車道 96.9%、加速 98.2%、煞減速 94.7%、轉彎 97.7%、直行 98%、左轉 98%、右轉97.4%、迴轉 98.1%等，顯示提出之方法可應用於辨識機車路考騎乘態樣上，達到良好的辨識效果。