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這兩本書分別來自詹氏 和詹氏所出版 。
輔仁大學 宗教學系碩士在職專班 趙中偉所指導 毛成遂的 天帝教精神證真鍛鍊暨天命說之義理與實踐 （2021），提出lv沒有編號關鍵因素是什麼，來自於天帝教。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊工程學系 石勝文所指導 林靖傑的 使用具注意力機制之CNN模型進行虹膜辨識 （2021），提出因為有 虹膜辨識、深度學習、注意力機制、虹膜正規化、虹膜紋理非線性變形、虹膜特徵抽取、虹膜特徵比對的重點而找出了 lv沒有編號的解答。
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電纜路徑表單操作連接Link與自動排程：Excel VBA在電氣工程設計之應用(附光碟)
為了解決lv沒有編號 的問題，作者王鴻浩 這樣論述：
國內第一部系列叢書介紹Excel VBA在電氣工程設計之應用，諸如電流、電壓降計算，線徑、管徑選擇與電纜容積率查詢等。利用Excel VBA讓這些計算、篩選、查詢等自動執行既正確又迅速，書本內的程式碼全部公開透明、簡單易懂、可以套用與修改，是從事電氣工程設計必備的工具書。擁有這些書不僅可以提升執行效率、更難得的是可以與作者直接討論諮詢，得到作者的免費服務與教導。 在電氣工程設計中有關負載電流計算、電壓降計算、線徑選擇、管徑選擇、電纜容積率查詢等是個相當重的工作量，若能以Excel VBA來讓這些計算、選擇、查詢等自動的產生，將會節省許多工時又正確，而市面上有關Excel VBA
的書籍只針對一般大眾使用者來寫，並沒有專門針對上述的需求來寫，這對於電氣設計人員來說，寫這些程式相當困難，而這本書正可以解決這個問題，更可貴的是，若您對書中有任何不懂的地方，作者歡迎您與他共同研討，讓程式更便利更友善，進而協助更多的人。 ■ 適用對象 ☆ 電機工程師 ☆ 從事電氣工程設計者 ☆ 工程顧問公司 ☆ 電機技師事務所 ☆ 個人電氣設計工作室
天帝教精神證真鍛鍊暨天命說之義理與實踐
為了解決lv沒有編號 的問題，作者毛成遂 這樣論述：
摘 要 上帝頒發十誡，並與摩西立約應許之地，以及幫以色列人復國 (要守戒、需信上帝、不亂抱怨)，則經過一番重重考驗而達成。 涵靜老人說天帝教是上帝之教，不需要透過中轉，教主直接是上帝，上帝頒發天帝教的立教教約、教則，並與涵靜老人立約（保台方案……等等），唯所帶領的同奮弟子們其願遵教約、教則，力行五門功課，經過一番磨苦奮鬥救劫以達天命時，即可化延世界毀滅浩劫，另觀： 風水轉動，氣運變遷？或同意21世紀將可成為是全中國人的世紀 (即涵靜老人所謂的三民主義統一中國) 。且期許以中國的王道精神(中華文化) 能將世界天下帶領至小康境界(均富)，並以達大同世界。 亦期許教徒弟
子們臻至應許之地，返回天界得以永恆的生命，這也就是中國人所講的仙佛的境界。 更為了此時此刻劫運重重，特別頒發金闕不傳之秘的昊天心法急頓法門之「中國正宗靜坐」的法寶，以奮鬥有成之教徒弟子們得賜封天爵，在人間就可以獲封「封靈」，成就身外身，以務救劫。 而以上種種之應許，條件達成的方式即，守戒約、五門功課，毅力向「靜坐」、「天命」的進路奮鬥以證真。 故本篇論文即以上述涵靜老人的天命救劫，以及正宗靜坐急頓法門之封靈的立地成就，等之篇章，來做一深入的研究與探索。
以Sub執行Function與電纜容積率查詢：Excel VBA在電氣工程設計之應用(附光碟)
為了解決lv沒有編號 的問題，作者王鴻浩 這樣論述：
國內第一部系列叢書介紹Excel VBA在電氣工程設計之應用，諸如電流、電壓降計算，線徑、管徑選擇與電纜容積率查詢等。利用Excel VBA讓這些計算、篩選、查詢等自動執行既正確又迅速，書本內的程式碼全部公開透明、簡單易懂、可以套用與修改，是從事電氣工程設計必備的工具書。擁有這些書不僅可以提升執行效率、更難得的是可以與作者直接討論諮詢，得到作者的免費服務與教導。 在電氣工程設計中有關負載電流計算、電壓降計算、線徑選擇、管徑選擇、電纜容積率查詢等是個相當重的工作量，若能以Excel VBA來讓這些計算、選擇、查詢等自動的產生，將會節省許多工時又正確，而市面上有關Excel VBA
的書籍只針對一般大眾使用者來寫，並沒有專門針對上述的需求來寫，這對於電氣設計人員來說，寫這些程式相當困難，而這本書正可以解決這個問題，更可貴的是，若您對書中有任何不懂的地方，作者歡迎您與他共同研討，讓程式更便利更友善，進而協助更多的人。 ■ 適用對象 ☆ 電機工程師 ☆ 從事電氣工程設計者 ☆ 工程顧問公司 ☆ 電機技師事務所 ☆ 個人電氣設計工作室
使用具注意力機制之CNN模型進行虹膜辨識
為了解決lv沒有編號 的問題，作者林靖傑 這樣論述：
虹膜辨識是最受人歡迎的生物辨識方法之一，最早於 1992 年由 Daugman 率先提出完整的自動化虹膜辨識系統。由於其優越的辨識效果，也吸引許多學者投入相關研究中。通常虹膜辨識的運算流程可分為取像、虹膜定位、虹膜正規化、特徵抽取、特徵比對等五大步驟。傳統的虹膜辨識必須在受控的環境下要求使用者配合取像才能進行辨識，因此近年來的研究主題逐漸著重在如何去除這些取像限制。在移除受控環境取像限制時，由於照明條件變化，瞳孔的縮放幅度變大。而在先前的研究中已證實，瞳孔縮放幅度過大時，虹膜辨識的錯誤率就會大幅上升。本篇論文主要目的是透過使用深度學習做特徵抽取的方式解決在瞳孔大幅縮放，造成虹膜紋理非線性變形
，導致辨識率下降的問題。此外，我們也希望引入注意力機制降低睫毛與角膜反射等雜訊對虹膜辨識影響。因此，我們比較了没有注意力機制的 ResNet50，有注意力機制的 RAM (Residual Attention Module)，以及在本研究中提出的 DARM (Dual Attention Residual Module) 等三種架構在虹膜辨識的效果。測試與訓練用的資料皆來自NCNU-Iris-Lamp 資料庫，這是一個由 248 隻眼睛取得的 39,560 張近紅外線眼睛影像。這個虹膜資料庫的特色是在暗房中取像，所以可以控制可見光的亮度，取得的眼睛影像的瞳孔變化幅度相當大。以傳統的虹膜辨識方法
，對 NCNU-Iris-Lamp 進行辨識，最佳的 EER (Equal Error Rate) 僅能夠到達 2.85%。透過上述三種不同的 CNN 模型所得的虹膜紋理特徵向量，是以餘弦相似度 (Cosine Similarity) 來度量兩張虹膜紋理的相似度。實驗結果顯示有注意力機制的的 RAM 與 DARM 架構皆可以得到較佳的辨識率，而其中又以本論文所提出之 DARM 模型表現最為優異，其 EER 值僅有 0.014%。這個 EER值與受控環境中進行的虹膜辨識 EER 為同數量級，即使用 DARM 模型可以解決瞳孔大幅縮放對虹膜辨識精確度造成的影響。