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這兩本書分別來自碁峰 和深智數位所出版 。
國立臺灣科技大學 機械工程系 張復瑜所指導 梁德賢的 動靜脈廔管支架設計及以旋轉式3D列印進行製作 （2021），提出pdf列印7-11關鍵因素是什麼，來自於動靜脈廔管、支架、旋轉式3D列印。
而第二篇論文國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 （2021），提出因為有 人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別的重點而找出了 pdf列印7-11的解答。
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超簡單!Autodesk Fusion 360最強設計入門與實戰(第二版) (附230分鐘影音教學/範例)
為了解決pdf列印7-11 的問題，作者邱聰倚,姚家琦,吳綉華,劉庭佑,林玉琪 這樣論述：
超越傳統CAD工具，直擊產品設計新主流！ 掌握Autodesk新一代產品設計霸主Fusion 360的全方位核心技能， 開啟直覺與簡單的設計模式，從入門到整合的3D實戰應用！ 從現在開始，更快速的學好Fusion 360 ■入門必備的Fusion 360關鍵技法 涵蓋電腦繪圖、電腦輔助設計、產品設計、工業設計的基礎必修內容，如：草圖繪製與編輯、視覺化建模、模型編輯、零件組合…等內容，可搭配基礎功能影音教學，迅速掌握Fusion 360的入門要領，同時扎實指令應用技能。 ■深入淺出的圖解步驟式導引 沒有繁雜的文字說明，以最明確的圖解來說明
觀念與用法，並以逐步示範的方式進行實作，進而快速學會Fusion 360的簡單設計模式，並熟悉真實渲染效果、工程圖與動畫製作。 ■入門養成的快速化演練實例 對於重要的繪製與修改指令，都有精確的講解，只要熟練書中的教學操作，就能盡快達到學校與職場要求的圖面設計與繪製能力。 ■專業養成的整合設計試煉 提供咖啡機、耳機麥克風、電熨斗、手推車等產品設計作為整合實例，完整說明案例的實作流程，增加實務功力，並依3D列印需求提供快速轉換格式等內容。 書附超值學習資源： 230分鐘基礎功能與關鍵影音教學/範例檔/模擬練習解答 CH13工程圖、CH14動畫製作與附錄A快速轉換3
D列印格式PDF
動靜脈廔管支架設計及以旋轉式3D列印進行製作
為了解決pdf列印7-11 的問題，作者梁德賢 這樣論述：
摘要 IAbstract III誌謝 V目錄 VI圖目錄 VIII表目錄 XIV第一章、 緒論 151.1. 研究背景 151.2. 研究動機與目的 16第二章、 文獻回顧 192.1. 生物可吸收支架發展 192.2. 血液透析及動靜脈廔管手術 222.3. 動靜脈廔管支架 262.4. 生物可吸收支架製程 292.4.1. 多元化的支架製程技術 292.4.2. 旋轉式3D列印製程 31第三章、 實驗方法 353.1. 動靜脈廔管支架設計概念
373.2. 動靜脈廔管支架設計與模擬 383.2.1. 漸進式結構支架設計 383.2.2. 漸進式結構支架模擬 443.3. 旋轉式3D列印設備改造及製程 513.3.1. 旋轉式3D列印設備改造 513.3.2. 旋轉式3D列印製程 523.3.2.1. 漸進式結構支架列印製程參數 543.3.2.2. 列印路徑測試 563.4. 實驗驗證 573.4.1. 支架覆膜製程 583.4.2. 支架下壓力實驗 603.4.3. 支架徑向壓縮實驗
603.4.4. 人工靜脈製程及支架置入自擴張及氣球擴張實驗 61第四章、 實驗結果與討論 644.1. 支架設計模擬與靜脈擴張模擬 644.1.1. 支架設計 644.1.2. 支架向下壓縮及徑向壓縮模擬 664.1.3. 支架置入靜脈自擴張及氣球擴張模擬 694.2. 3D列印設備改造及製程實驗 794.2.1. 3D列印設備改造 794.2.2. 3D列印路徑實驗 834.2.3. 支架結構幾何列印實驗 844.3. 實驗驗證 884.3.1. 支架覆膜製程
實驗 884.3.2. 支架結構向下壓縮量測實驗 894.3.3. 支架徑向壓縮實驗 1014.3.4. 人工靜脈製程及置入支架後自擴張與氣球擴張實驗 1064.3.4.1. 人工靜脈製程實驗 1064.3.4.2. 漸進式結構支架置入人工靜脈自擴張實驗 1084.3.4.3. 漸進式結構支架置入人工靜脈氣球擴張實驗 116第五章、 結論與未來展望 1255.1. 結論 1255.2. 未來展望 126參考文獻 128
Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決pdf列印7-11 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未
來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應
用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決pdf列印7-11 的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：
隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸
入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他
研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。