outlook介面設定的問題，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

超實用!Word.Excel.PowerPoint辦公室Office 365省時高手必備50招【暢銷回饋版】

為了解決outlook介面設定的問題，作者張雯燕,ZCT 這樣論述：

▲博碩嚴選！省時、方便、立即應用的職人必備寶典！ ▲好評再上市，回饋發行中！   　　精選Office 365商業應用50招實用操控技   　　相信大多數人在開始學習計算機的時期就已經接觸過微軟的Office辦公軟體。而隨著智能時代的來臨，Microsoft也將辦公套件搬上雲端，也就是現在的Office 365。Office 365為雲端式訂閱服務，係針對大家現今的工作方式提供整合的最佳工具，堪稱是最安全、最智慧、協作性最高的Office版本。藉由結合最佳App(例如Excel和Outlook)與強大的雲端功能服務(例如OneDrive和Microsoft Teams)，得以讓每個人隨時隨

地透過任何裝置建立和共用內容。   　　本書以【商業應用】為目的，將使用率最高的三大商用軟體—Word、Excel、PowerPoint，使用Office 365製作出50個最具實用性的行政表單，不論製作報告、分析數據、上台簡報，完全能展現實際的功能與技巧，以達到「省時效率」的最佳使用原則，增加工作效率，提升工作效能，展現職場價值。   本書特色   　　★全新Office 365操作介面，一次學會Word、Excel、PowerPoint三大天王。 　　★超清晰圖文步驟解說，搭配重點提示，同時學會方法和整合應用。 　　★以「省時實用」為最高指導原則，有效提昇工作效率，提早下班。 　　★50個

最實用職場行政範例，學習、直接使用兩相宜。 　　★可針對有興趣的單元主題單獨學習，不用擔心範例不連貫的情形。

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可攜式永磁馬達訊號量測平台及特性識別雲端系統整合研究

為了解決outlook介面設定的問題，作者曾俊銘 這樣論述：

馬達是一種生活中不可或缺的機電系統，隨著人類生活有越來越多的設備開始自動化的設備，汽車也邁向電動化的趨勢大幅的擴展中，如何在生產線過程中監測馬達的生產品質，以及在使用中的馬達如何進行壽命以及性能的判讀都是一個產業界日趨重視的議題。在現有的產業界使用環境中，馬達量測是使用動力量測平台執行，其有造價高且量測耗時較長的缺點，導致無法普及與使用於各式的馬達使用環境，因此本研究透過樹梅派搭配Python開發可攜式量測系統，透過快拆式的轉速量測機構，搭配架設於雲端的加速度演算法進行資料判讀，讓馬達量測可以普及至各式使用環境，同時也導入線上資料收集的軟體功能，於大數據的時代進行馬達的長時間監控，讓此套可攜

式量測系統在產業界完整發揮其效益。

Excel VBA經典程式碼：一行抵萬行「偷懶程式碼」應用大全 (下)

為了解決outlook介面設定的問題，作者ExcelHome 這樣論述：

　　高手不藏私的萬用工具箱，讀者只需稍加修改程式碼，即可應用全書所有實戰案例！ 本書特色 　　本書由多位微軟MVP頂尖專家所領軍，其團隊擅長大數據商業智慧（BI）、企業級大型資料庫、Excel數據分析及建模經驗、實現高效與自動化辦公等多項領域，主要任務是針對稍有Excel VBA程式設計基礎的讀者，提供大量Excel VBA的經典用法及程式碼，透過詳盡的講解，加速理解Excel VBA的各項技術特點，進而達到現學現用的效果。 　　讀完本書，您將學會： 　　♦ Excel VBA基本知識和方法，有效提升工作效率與自動化水準 　　♦ 獨特的程式設計，展現及發揮Excel

VBA的精髓 　　♦ 提升Excel資料處理與分析的實戰技巧 　　♦ 打破Excel常規局限，實現難以實作的功能 　　♦ 擴充Excel內建功能，補充功能豐富的VBA技術 好評推薦 　　「本書全面展現 Excel VBA 的各項應用，從整體配置到知識架構，完全遵循使用者的學習規律，其中可學習到操作 Excel 物件、檔案系統操作、互動設計、資料庫應用、進階程式設計，以及程式碼最佳化等系統性知識，有助於掌握 Excel VBA 的各種面向與精髓。」────Excel Home雲課堂學員 向緒志 　　「如果急需學習 Excel VBA ，卻又茫然不知如何入手時，不妨拿起本書。它內容厚實，條理

清晰，圖文並茂，講解深入淺出，沒有程式設計基礎的新手也可以快速上手操作。書中貼近實戰的案例，只要稍加改動程式碼，即可應用於工作中，可說是不可多得的工具箱！」────Excel Home雲課堂學員 任宣秈  

應用於工業4.0之輕量化及可轉移手部偵測

為了解決outlook介面設定的問題，作者劉冠廷 這樣論述：

近年來工業4.0 (Industry 4.0) 透過結合5G與人工智慧等技術來改善製造上的問題。在工業4.0的智慧工廠中，經常面臨到商機改變，工廠生產線需要提升具個性化產品生產速度，故需要容許不同的產品的組裝流程，且後續檢查工作非常嚴謹，以確保產品能正確組裝。近年來，善用邊緣運算的智慧攝影機 (以下稱為邊緣攝影機)，其結合深度網路等技術來實現人工智慧物聯網 (AIoT)，已被廣泛應於不同智慧領域，當然也包含智慧生產。由於邊緣攝影機之運算能力有限，當智慧工廠需要提供彈性且實時的偵測任務，邊緣攝影機卻無法運算複雜龐大的深度網路。因此，本研究針對智慧工廠彈性組裝的場域提出「無錨框輕量級手部偵測模型

」，可直接執行於邊緣攝影機中，用於偵測組裝人員的手部位置，並於使用者介面程式檢查組裝人員組裝之步驟之正確性。此外，因應智慧工廠面臨小批量、多樣化個性化產品的生產，既有研究尚未在手部辨識上著墨需快速學習與佈署深度網路之需求，本研究再提出「跨組裝線手部偵測模型之知識轉移」來將既有習得知識更快速地轉移到其他目標場域。實驗結果顯示，「無錨框輕量級手部偵測模型」在Oxford資料集上，模型推理速度比既有之研究提升約42.15倍，準確率mAP提升2.16%，AP75提升8.81%；而在Egohands資料集上，模型之推理速度提升約40.47倍，準確率mAP提升17.53%， AP75提升27.41%。而在

邊緣攝影機之模型推理速度測試上，在Oxford資料集上，可以比既有研究提升約2.68倍。而「跨組裝線手部偵測模型之知識轉移」之模型預測精度相較於沒有轉移學習者提升8%，並且可以節省約80%之訓練時間。因此，本研究所提出輕量化手部偵測模型除了可有效運行於資源有限之邊緣攝影機上，並保有優異的預測精度。另外透過知識轉移，可以提供更優異的偵測模型並有效地節省模型訓練的時間，以利跨場域應用的快速上線。