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Notion高效管理250招：筆記×資料庫×團隊協作，數位生活與工作最佳幫手

為了解決pdf擷取圖檔的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　國內第一本最多應用技巧的Notion全面參考指南！    　　10大主題．全方位計劃管理  　　隨時都能開始的筆記與資料整理術    　　■活用連結分頁資料庫以及筆記平台內容嵌入，Word、Excel文件整合。  　　■涵蓋閱讀書單、費用計算、雲端書櫃、旅遊行程、專案時程、排程日曆...等應用實例。  　　■電腦、手機跨平台（Windows / macOS、iOS / Android）適用，靈活操作即時更新。    　　【超值加贈】  　　全書範例與素材/達人都在用的28款實用範本  　　頁面設計優質圖示資源速查表/快速鍵隨身速查表  　　學習資源使用方式影音教學    　　解鎖Not

ion，讓你懂觀念、有想法、會應用  　　高效雲端管理，分享協作密技不藏私大公開    　　使用Notion時，你可能會遇到這些問題：  　　‧操作不熟悉 - 區塊類型選擇困難  　　‧資料整理不拿手 – 整合散亂筆記有問題  　　‧資料庫問題多 – 資料類型與關聯不清楚  　　 　　由Notion最實用最基本的操作開始，一步驟一圖文全面詳解，不論是個人或團隊應用，輕鬆編排文字、圖片、音樂、影片、附件...等，以及資料庫到報告產出，跨平台應用，全方位高效掌握。    　　*熟悉Notion，扎實前端基礎  　　區塊自訂重組編排，頁面階層無限延伸，文字、資料庫、各式媒體格式，以及YouTube、

Google Drive、Google Maps...等資料完全整併，善用Markdown語法及操作快速鍵，事半功倍、提升效率。    　　*結合生活與工作，完全實務應用  　　設計、教育、閱讀和寫作、銷售量、健康保健、人力資源...數十種不同情境範本，完全掌握工作效率及大小活動流程，跨平台、系統通用，用電腦、行動裝置隨手記事，輕鬆成為雲端工作達人。    　　*高質感素材與區塊樣式美化筆記，專業呈現  　　不僅要求作品專業完美，也希望工具平台介面簡單有設計感？Notion是一款介面簡潔的軟體，有設計感，靈活、流暢的操作加上Block編輯模式，大量免費封面圖片、圖示、Unsplash圖庫，輕鬆

設計出不同用途的專業內容。    　　*善用資料庫，幫你管理各種專案進度  　　資料庫支援匯入、建置、屬性類型指定、關聯、計算...等全面應用，有 Timeline、Board、List、Gallery、Calendar...等多種檢視模式，搭配篩選條件各別檢視以及計算功能，掌握預算不超標。    　　*團隊協作，邀請他人共同編輯與分配權限  　　提升團隊協作效率，完美地跨時區、跨平台共同編輯作業，還可以依每位成員或訪客的性質調整編輯管理權限，讓團隊成員可取得最精準的同步資料與即時討論。

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雙自由度光電傾角感測器之設計

為了解決pdf擷取圖檔的問題，作者鍾毓馨 這樣論述：

本論文提出一種應用於反射雷射光束轉角之鏡子的二維角度感測器,使用紅外線發射器與光偵測器擺放在相對位置,在不同鏡子轉角的情況下,光偵測器依據接收到不同強度的光亮,會輸出不同大小的電壓訊號。得到角度與電壓的關係後,在鏡子轉動的時候,利用收到四個不同的電壓訊號進行運算,可以回推二維的角度資訊。將偵測到的角度資訊回授到整個振鏡控制系統中,可以達到更精準的回授控制。本論文所開發的感測器,最終可感測 X、Y 兩軸方向分別為 ±20°以及±17 °,且感測範圍與感測精準度倍數 X 方向達 759 倍、Y 方向達 638 倍,其感測範圍已足夠應用在雷射振鏡中,且應用於掌上型雷射雕刻機是可行的。

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擷取圖檔的問題，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擷取圖檔的問題，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。