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Minecraft DIY大事典：我的世界手機版完全攻略

為了解決mc伺服器推薦的問題，作者projectKK 這樣論述：

　　★日本Minecraft首席指導師Project KK編輯，Minecraft DIY大事典編輯團隊審校，內容最專業！父母買了最安心！ 　　★專為Minecraft手機版(Minecraft Pocket Edition)玩家撰寫的內容，包含基本與密技共493個技巧大公開！ 　　◎什麼是Minecraft？完全實踐寓教於樂的遊戲 　　Minecraft，中文名稱為「我的世界」，遊戲名列PC銷售史上最熱賣的10款遊戲之一，玩家年齡層遍布很廣： 　　小朋友可以玩它「電子樂高」式的部分，堆堆電子積木，訓練3D空間認知能力； 　　學生族群可以玩它「空間規劃」的部分，增進空間邏輯推演力，日後出

社會非常受用； 　　電腦工程師可以玩它「輔助插件」的部分，開發出各式各樣好用的輔助插件供人運用。 　　這款遊戲連麻省理工學院教授都推薦，被全球一千多間學校列為指定教材！ 　　◎我的世界手機版是什麼？ 　　全名是「Minecraft Pocket Edition」，簡稱「MCPE」或「MC手機版」。微軟在買下開發商MOJANG之後，便以手機版的內容做各平台（Xbox、Win10）版本的串連，也就是說，用手機版玩的玩家，不但可以與其他不同版本的玩家一起玩，而且還可以享受到微軟後續包含虛擬實境版等的更新內容。全世界玩手機版的玩家越來越多了，您還在等什麼？ 本書特色 　　 　　本書完全針對我的世界

手機版玩家設計，包含建築、效率挖礦術、最強裝備製作法、道具無限拿的超級密技共493招，並且內容深入淺出，即使第一次玩手機版的玩家也很容易閱讀喔！ 名人推薦 　　★中華民國空間設計學會榮譽理事長盧圓華、達人玩家團隊MayorTW雙重推薦！

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心震圖譜特徵參數自動辨識演算法、雲端巨量資料平台及人工智慧心臟病發風險評估系統開發與驗證

為了解決mc伺服器推薦的問題，作者郭朕榮 這樣論述：

心臟衰竭是所有心臟疾病的最終共同表徵，此類病患多數會在沒有預警的情況下發病，五年內死亡率高達50%。臨床上常用心電圖作為偵測心臟異常表現，然而心電圖在早期偵測心衰竭病發特徵上有其瓶頸，無法對於心臟泵血、心肌收縮及瓣膜開閉等心臟機械生理反應進行評估。因此，對於心臟衰竭病患常須在醫院使用心電圖外，並需要輔以昂貴之心臟超音波設備，以判定「左心室射血分率」、診斷心臟泵血功能及心衰竭病發異常特徵；但此類病患急性病發常發生於居家環境，因此如何開發出一種可同步量測心臟電及機械生理反應之方法，並能即時判定心衰竭急性發作病癥、提供早期預警是心衰竭病患居家照護亟需突破之研究課題。爰此，本研究係利用研究團隊已研發

之非侵入式多頻道心震圖譜（Seismocardiogram, SCG）量測創新技術，開發心震圖譜特徵點自動辨識、心臟搏動週期時間參數及生理標記演算及人工智慧機器學習心衰竭病發風險機率評估技術，並建置雲端資料庫及管理平台。最後，進行穿戴式多頻道心電/心震圖譜量測系統之軟硬體整合與測試。本研究首先開發一套利用多頻道心電/心震圖譜自動辨識心臟衰竭病發特癥之應用程式，並撰寫適用於Android 7.0及跨平台Windows作業環境之兩種版本程式模組。本研究提出「移動窗口搜尋局部峰/谷點」之判定法則，以辨識心電/心震圖譜共14個特徵事件發生時點，並提出10個心臟搏動週期時間參數（Cardiac Time

Intervals, CTIs）及35個心肌功能生理標記（Myocardial Functional Physio-markers, MFPs）之演算法，作為估算「心臟收縮係數」及「左心室泵血分率」之基礎。接著，本研究亦於雲端網路連接儲存伺服器（Network Attached Storage, NAS）內，建置一套心震圖譜資料庫及管理平台，並完成了206位長庚醫院臨床人體試驗實測數據及超音波影像之建檔。管理平台內另提供心電/心震圖譜特徵參數判定程式、參數搜尋引擎及實驗數據視覺化訊號繪製程式模組等，以利日後心震圖譜研究資訊共享。除此，本研究也提出了雲端及近端（智慧行動裝置）兩種應用情境之心衰

竭病發風險評估及早期預警機制。其中雲端應用情境係採用「分散式極限學習機」（Distributed Extreme Learning Machine, DELM）人工智慧機器學習技術；而近端應用情境則設計出判定閾值比對及樹狀特徵比對兩種心衰竭病發風險評估模式。本研究對於DELM病發風險評估機器學習模組係採用心衰竭病患及正常人各15位，共300個心搏動週期實測數據，進行機器學習模型訓練，並以4項心肌功能生理標記作為DELM機器學習模型之輸入參數，經過300個心搏動週期之臨床實測數據驗證，結果發現DELM模型判定心衰竭病發風險之敏感性為77.8%、特異性為100%及準確率為87.8%。至於近端心衰竭

病發風險評估及早期預警部分，本研究已完成了智慧行動裝置應用程式設計與功能整合測試。除此，本研究為了因應居家環境心臟病發行動偵測及早期預警之需求，也完成了穿戴式多頻道心電/心震圖譜量測系統之軟硬體整合，並進行一位正常人居家環境三種靜態姿勢（躺/坐/站）、姿勢間轉換及12小時連續心電/心震圖譜量測實驗及訊號分析。最後，本研究亦完成了5位正常人躺姿心震圖譜量測實驗，經過實驗數據分析發現，本研究所開發之穿戴式多頻道心電/心震圖譜量測系統，可透過心電/心震圖譜特徵點辨識、CTIs及MFPs演算，進而推估「心臟收縮係數」及「左心室射血分率」，經與臨床超音波檢查所獲得之LVEF黃金標準比對，正確率達95%，

具有臨床應用價值。