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Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

為了解決scan軟體的問題，作者范聖佑 這樣論述：

本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作網站系列文章 《新手也能懂的 Kotlin Collection 賞玩門道》 　　集合（Collection）是各程式語言裡常見的資料類別，在 Kotlin 裡共有 Array、List、Set 及 Map 四種，在標準函式庫裡提供一系列設計精妙的集合 API，若能好好運用，可以減少很多重複冗長的工作，對操作資料有很大的幫助。本書專為 Kotlin 開發者設計，透過技法、心法、實戰三部份，系統化的解釋 Kotlin 集合的原理、功能及應用，是一本 Kotlin 開發者桌上必備的工具書。 本書

特色 　　技法： 　　依不同目的及特性將 Kotlin 集合分類，綜覽超過 200 個方法，搭配範例程式碼及速查地圖，豐富讀者對操作技法的認識。 　　心法： 　　要掌握 Kotlin 集合，除了要精通語法外，也需通曉實作原理。書中透過閱讀標準函式庫的原始碼，陸續討論語法設計、命名邏輯及組合技等心法。 　　實戰： 　　只有理論是不夠的，唯有搭配實戰才能將知識落實在日常任務裡。透過情境解題，綜合運用集合的功能來面對各種資料處理情境，活用從心法與技法學到的知識。 專業推薦 　　作者以《技法》、《心法》以及《實戰》三大篇幅來帶領讀者瞭解 Kotlin Collections 的 What、W

hy、以及 How，協助 Kotlin 開發人員融會貫通，信手捻來高表達力且高品質的程式碼。── 上官林傑（Eric）Google 全球開發者計劃台灣香港及南亞區經理 　　無論你是新手或是老手，Kotlin 都值得一學，而 Collection 是日常處理各式各樣 Flow 的重要角色。本書透過合理的難易度安排，除了能像工具書使用外，也用更高的角度去觀察 Kotlin Collections 站在 Java Collections 巨人肩上的設計巧思。── 黃健旻（Vincent）Google 官方認證 Kotlin 技術專家 　　本書從不同角度，深入剖析 Kotlin Collectio

n 的各種細節，處處都值得參考及研究。讀者在閱讀後，不只能學到 Collection 的用法，還可以感受到 Kotlin 設計的思考脈絡，以另一種視角享受寫程式的樂趣。── 趙家笙（Recca）Taiwan Kotlin User Group 主辦人  

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掃描與照相式之裸足及鞋墊足壓機研究

為了解決scan軟體的問題，作者林楗城 這樣論述：

雙腳承受全身重量，保護雙腳從選鞋開始。大眾常以品牌、外觀或價格為選鞋的考量，忽略鞋子對於足部健康的重要性。透過足壓機量測取得足底壓力資訊，了解足底壓力分佈狀況，提供挑選鞋款、功能性或客製化鞋墊之評估。本研究在於驗證實驗室先前開發裸足掃描足壓機和裸足照相足壓機，並開發量測鞋墊足壓的設備，量測裸足與鞋墊對足部的壓力分佈，探討足壓量測之表現，提供不同款式與價位的足壓量測設備，使設備在鞋子銷售門市普遍讓消費者使用，建立數位量測、健康挑選鞋墊的新模式。依測量形態的差異劃分-裸足式與鞋墊式。裸足式足壓機依測量原理分成-掃描式與拍照式，本設備包括灰色光學薄膜、黑色光學薄膜、軟體、APP，透過掃描或照相取得

壓力分佈影像，自動計算足弓指數，能判定正常足、扁平足、高弓足。鞋墊式足壓機，設備包括灰色光學薄膜、黑色光學薄膜、止逆閥、排氣閥、吹氣球，不須使用電源即可了解鞋墊與足部的壓力分佈與接觸面積。本研製足壓量測設備，簡易操作並能重複使用，足壓資訊數位保留，以利後續追蹤。研究方法是使用F-scan足壓設備和掃描與照相式之裸足足壓機，足掌指數、足弓指數和足跟指數，共取正常足、扁平足和高弓足各1位受測者，進行數據統計分析，將再調整實驗組量測參數，再次量測正常足、扁平足或高弓足受測者，並進行足壓數據統計分析，選擇最佳參數達到儀器設備的最佳化。研究上結果顯示，與F-scan足壓設備在生物統計學上無顯著差異，本研

究驗證與開發足壓量測設備在價錢和精度於銷售門市上更有優勢，進而達成了研究目的-提供不同款式與價位的足壓量測設備，改變人們選鞋的習慣，建立數位挑選鞋墊的新模式。

數位與醫學的人工智慧影像處理技術：Python 實務

為了解決scan軟體的問題，作者黃正達,蔡旻嶧,王旭正 這樣論述：

　　【重點大綱】   　　基礎醫學影像系統：認識醫學影像系統中，會使用到影像處理的醫學影像技術，其中包括了電腦斷層掃描、核磁共振成像、正電子掃描、超音波等等，並了解其原理與應用．另外也介紹 DICOM和PACS，可以瞭解在醫學系統中，如何透過統一的標準進行影像傳遞與應用。   　　數位影像處理：運用大量的Python語言以及OpenCV，可以快速了解數位影像的處理技術，如影像的存取、呈現、剪裁縮放與旋轉、對比亮度的調整。影像註冊與分割技術也是醫學影像中的重點，透過註冊、對位的方式，可以觀察手術前後的變化，並介紹機器學習與深度學習應具備的基本知識，以利第三部分的應用。   　　醫學影像處理技

術與應用：專注於醫學影像處理的技術與應用，從醫學影像分割開始讓讀者一步步進入該領域，透過邊緣檢測或以區域為主影像分割技術開始介紹，並介紹其實際應用方法。   專業推薦   　　「智慧醫療」為全球醫療發展趨勢，政府相關部會近年來高度重視並積極推動。本書正是學習醫學影像的大數據分析與人工智慧技術的基礎工具書。值得一提的是，最後以Python這套程式語言搭配OpenCV套件來進行影像處理的實作，更是手把手學習數位影像處理技術的捷徑。透過這本書，讀者可以迅速掌握數位醫學影像的關鍵技術。——元智大學資訊學院特聘教授兼院長，臻鼎科技集團-元智大學大數據聯合研發中心主任　詹前隆

近視及視覺誘發電位之探討

為了解決scan軟體的問題，作者蔡明誌 這樣論述：

現今多元化的世界中，已不再是以往書本為主，電子設備為輔的時代，然而電子產品(例如：電腦、平板、智慧型手機、電子錶等)雖然幫助我們生活上的便利性，不論工作上、生活上，甚至娛樂方面電子廠品皆提供人們的所需，相對的，也造成眼睛上的疲勞及負擔，長期使用更會造成近視及眼睛病變等疾病；然而，當人們長期享受科技產品所帶來的便利同時，也容易在生理及認知行為上產生負面的症狀，例如視覺疲勞與近視...等現象，因而長期的視覺刺激對於大腦的視覺系統上會有如何的影響，是未來人類的一大隱憂，相當值得關注。 本研究之目的，在於分析觀看黑色(黑白相間)棋盤格變化，測量腦波(VEPs)之變化。本次實驗參與受試者共計33名，

年齡大約20─45歲間。利用腦波儀、視覺閃頻器做為研究工具。腦波儀方面，研究者運用Stim軟體設定黑色(黑白相間)棋盤格6*6為基底作成刺激材料產生光線，並以「視覺誘發電位 (Visual Evoked Potentials，簡稱VEPs)」的方式進行實驗。過程中，受試者配戴腦波帽並測量腦波(VEPs)、觀賞影片(而所產生的腦波訊號由Scan軟體記錄、事後利用Excel 2015進行統計分析)。視覺閃頻器方面，實驗者操作視覺閃頻器，讓受試者在接受腦波量測(VEPs)與觀賞影片的前後各自測量閃光融合閾值(CFF)。