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Excel自學聖經(第二版)：從完整入門到職場活用的技巧與實例大全

為了解決txt轉excel的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　Excel最強完全版，博客來、金石堂年度百大暢銷榜電腦資訊TOP 1  　　全台唯一雙料冠軍，超高評價，連續60週同主題銷售第1，  　　系列銷量突破14萬冊！    　　國內眾多Excel使用者第一指名，榮登各大通路暢銷榜最多Excel圖書作者團隊經典最新版  　　集Excel功能與業界技法大成～30個主題．超強580技X快速索引100技    　　橫跨觀念、函數、圖表、樞紐、數據統計、資料分析、巨集與VBA自動化  　　涵蓋人力資源、財務會計、行銷企劃、業務銷售、管理分析必備實例    　　【獨家收錄】「職場面試18個Excel關鍵問題」&「商業分析資料取得與整合」影音教學

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　　■資料分析不拿手，就是看不出什麼是重點    　　解鎖Excel使用困局，  　　八大完整面向讓你  　　懂觀念、有想法、會應用    　　★建立與格式化報表  　　從認識工作環境著手，一步步完成報表建置並套用合適的格式、框線與色彩，建立更全面與完整的 Excel操作觀念。    　　★資料取得、整理與驗證  　　別拿到資料就卯起來計算，整理好的資料才能產生正確的結論！控管資料完整性、正確性，有效剔除錯誤！    　　★函數處理與數據統計  　　充分學習實務上必須掌握的統計函數、條件式函數、日期與時間函數，才能提升資料運算力，駕馭函數應用及數據統計，讓數據來幫你說話！    　　★視覺化圖

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急性心肌梗塞發作年齡與傳統危險因子關係： 從區域別與年代別觀點

為了解決txt轉excel的問題，作者黃秀茹 這樣論述：

背景：伴隨平均壽命的提升，急性心肌梗塞平均發作年齡亦呈顯著提升趨勢，研究顯示在同一國家內的不同區域別及年代別，存在著不同的急性心肌梗塞傳統危險因子，因此，對急性心肌梗塞發作年齡的影響亦可能不同。現況未有進一步，針對區域別及年代別急性心肌梗塞平均發作年齡變化趨勢過程中，主要相對應之傳統危險因子盛行率變化趨勢研究。因此本文是第一篇研究探討區域別及年代別之文章，研究一探討都會區及非都會區，其急性心肌梗塞發作年齡之影響傳統危險因子及排序，同時比較都會區與非都會區影響因子之異同。研究二探討急性心肌梗塞發作年齡變化趨勢過程中，不同年代別之主要相對應之傳統危險因子，以做為日後教育宣導，甚而作為相關政策擬定

之用。材料方法：研究一、研究二皆採橫斷面研究設計，樣本來源為台灣東部規模最大的醫學中心花蓮慈濟醫院之急性心肌梗塞住院患者。兩個研究之研究設計如下說明。研究一：本研究共招募2000年1月至2015年12月收集2054例初次診斷急性心肌梗塞住院患者數據，急性心肌梗塞由心血管專家根據典型的臨床病史、心電圖的連續變化和心肌酶的增加進行診斷。排除41例地址不明觀察值後，共有2013例有效樣本，根據居住地區分為兩組：都會區（n=1060）和非都會區（n=953），評估不同區域別中，影響急性心肌梗塞發作年齡，傳統危險因子之排序，以及不同區域別，急性心肌梗塞發作首重傳統危險因子之差異。研究二：花蓮慈濟醫學中心

2000年至2015年間首次急性心肌梗塞患者(n=2054)為樣本，蒐集發作時之年齡、年份以及傳統危險因子 (糖尿病、高血壓、吸菸、肥胖、血脂異常)。依發作時年份，分成2000-2003年(第一期)(n=277)、2004-2007年(第二期) (n=578)、2008-2011年(第三期) (n=897)、2012-2015年(第四期) (n=302)。評估傳統危險因子盛行率變化趨勢與平均發作年齡變化趨勢。 結果：研究一：2000-2015年東台灣急性心肌梗塞平均發作年齡66.9歲，男性占67.5%，都會區男性比例較高，非都會區女性比例較都會區高。多元線性迴歸分析結果顯示都會區與非都會

區傳統危險因子吸菸、肥胖、血脂異常其平均發作年齡均早於全體平均發作年齡。且對發作年齡的影響從高到低依次為都會區肥胖（β=- 6.7）、吸菸（β=- 6.1）和血脂異常（β=- 4.8），而非都會區則是吸菸（β=- 8.5）、肥胖（β=- 7.8）和血脂異常（β=- 5.1）。傳統危險因子與區域之交互作用分析結果顯示，吸菸(p＜0.039 )是東台灣地區共同首要危險因子。研究二：2000年至2015年間，東台灣心肌梗塞平均發作年齡自64.6歲延後至66.2歲 (p＜0.001 )，最高值出現於第三期(68.1歲)。吸菸盛行率自54.0％下降至36.4％ (p＜0.001 ) ，最低值出現於第三期

(34.3％)。伴隨菸捐調漲，吸菸盛行率呈下降趨勢，惟止於第三期。一般線性模式結果顯示，經控制其他危險因子後，不同期別平均發作年齡之趨勢變化，受吸菸有無影響 (F=3.442 ,p＝0.010 )。結論：研究一：不同區域別存在危險因子差異，確實影響急性心肌梗塞的發作年齡。都會區發作年齡較早之危險因子從高到低依次為肥胖、吸菸和血脂異常，非都會區為吸菸、肥胖和血脂異常。傳統危險因子與區域之交互作用分析結果顯示，吸菸是東台灣地區共同主要危險因子，尤其在非都會區影響程度更顯著高於都會區。 研究二：不同年代別傳統危險因子中，菸盛行率與發作年齡變動趨勢之相關性最大。禁菸政策實施下，伴隨菸捐調漲，吸菸

盛行率呈下降變化趨勢，間接顯示有助於急性心肌梗塞發作年齡延後之現象。惟，前述現象未能延續至2012年後，其因有待進一步相關研究結果之提供。可做為，禁菸政策尚未實施亦或實施起步階段地區參考。

人人都學得會的App Inventor 2初學入門【附APP專案範例檔】：17個專案實戰演練，從娛樂學習到生活應用，自學APP設計一本搞定!

為了解決txt轉excel的問題，作者贊贊小屋 這樣論述：

　　自學APP設計不求人！ 　　零基礎也學得會！本書一步一步教你怎麼做！   　　大AI時代，賈伯斯、比爾‧蓋茲、馬克‧祖克伯都主張： 　　「每個人都該具備程式設計的能力！」   　　從認識App Inventor 2介面到學會透過App匯入與匯出雲端資料， 　　搭配17個基礎到進階專案練習， 　　讓你神速開發出你的第一個手機App！   　　App Inventor是由Google實驗室設計、麻省理工學院(MIT)行動學習中心維護的APP開發軟體。 　　它的特色是免費、而且完全針對程式設計零基礎者設計，你不必學習一連串複雜的程式語法， 　　只要利用「拼拼圖」的方式組合各種程式方塊，全世界

都在等待你的精彩作品！   　　◎透過本書「基礎介紹」與「雲端資料處理」兩大單元，完全建立開發手機APP基本功！ 　　PART1「基礎介紹」──透過3個APP專案練習「電話簿、多媒體撥放器、網頁瀏覽器」，逐步熟悉App Inventor的基礎開發介面及方塊、元件。   　　PART2「雲端資料處理」──當你出現更複雜的需求，需要將APP內容結合外部資料時，就必須懂得如何進行「資料處理」。透過豐富的14個APP專案練習「電子書」、「股票代碼查詢」、「吉他簡譜目錄」、「日語單字測驗」……等，搭配Google Drive、Dropbox等常見雲端儲存空間，了解如何將你需要的雲端資料匯入與匯出APP，

並利用App Inventor將資料視覺化、優化使用者體驗！   　　◎本書適合： 　　‧想投入手機APP開發領域，但零基礎的你 　　‧想了解程式設計原理，工作上需要和資訊專業人員溝通的你 　　‧想自行開發出符合個人需求的手機APP的你 　　‧在利用手機進行雲端資料處理時遭遇障礙的你 　　‧想透過程式設計過程，培養孩子的邏輯推理力的你   　　◎透過本書你會學習到： 　　‧熟悉App Inventor開發環境。 　　‧基礎到進階的各章實務演練，快速了解App Inventor的方塊拼湊邏輯。 　　‧了解如何設計視覺化元件，讓APP介面更美觀。 　　‧從構思→設計→測試，學習多種簡單、具實務應用

功能的APP專案。 　　‧學習讓APP處理雲端資料（包含Excel報表、Word檔、純文字檔），讓專案成果更貼近實際需求！   　　◎沒有冗長難懂的名詞解釋，最口語化、最好懂的App Inventor2入門書！  　　本書採取「做中學」的方式，你不必刻意去記畫面中的所有「元件、工具名稱」， 　　只要「認識基本操作介面」和「幾個關鍵元件」， 　　就能直接開始設計APP，一邊搭配實機測試，一本上手！ 　　 本書特色   　　【1】APP設計入門必學基本功、實戰力強！ 　　本書不僅帶你了解程式設計方塊與各種組合邏輯，更將APP的實務應用結合純文字TXT檔、Word檔、Excel檔的雲端資料整理，往後

龐雜的資訊都能透過APP系統化呈現，建立APP程式設計者必備功夫！   　　【2】收錄17個多元專案練習、範例豐富！ 　　從音樂播放器、簡易電子書、匯率查詢、日語單字測驗、體重管理日記……共17個APP專案練習，從滿足日常娛樂到個人學習進修，一次學會最多面向的App應用！   　　【3】全彩圖解說明、步驟淺顯易懂！ 　　本書分為8個章節，內容以程式方塊組合的複雜程度編排，每個專案皆搭配全彩圖解、最口語化的說明文字，加上老師個人的學習經驗分享＆問題解決方式，就像一對一教學般，即使是完全沒有接觸過程式設計的你，也能無痛開發出屬於你的第一個手機APP！

工地行人之單像攝影三維定位與標記影像自動化識別與二維定位

為了解決txt轉excel的問題，作者游證弘 這樣論述：

隨著深度學習的快速發展，行人識別技術已經相當成熟。另一方面，攝影測量也已經相當成熟，利用雙像定位，可以對影像中的共同點進行3D定位。因此如果能結合行人識別技術與攝影測量，就可能對工地中的工人進行自動化的3D定位。這種含3D座標的行人識別技術可用來管理與監控施工現場，對於提高生產效率和現場安全具有重大價值。然而目前這方面的文獻很少，主要的原因是利用雙像定位必須先找出兩張影像中的共同點，也就是必須對左右雙像中的工人作匹配，因此不只要識別行人，還要識別其身分，因此相當困難。為了免除必須對左右雙像中的工人作匹配的困擾，本文採用單像進行3D定位。本研究的主要目的有二：(1)單像攝影測量進行物方座標的三

維定位。(2) 識別工地現場用來做為攝影測量後方交會法已知點的標記，並 對其進行像平面座標二維定位。採用的研究方法如下： (1)利用附加條件，例如行人站立點的高程，將雙像定位轉化為單像定位。(2)利用深度學習實現已知點標記的自動識別和二維定位。研究結果顯示 (1)傳統的雙像攝影測量、單像之高程已知法、身高已知法、距離已知法的行人定位誤差平均值分別為0.28 m、0.45 m、0.24 m、0.14 m。單像法可以達到雙像法的精度。(2) 敏感性分析顯示，單像之高程已知法、身高已知法、距離已知法的假設高程、身高、距離各有10公分的誤差大約會造成20公分的3D定位誤差。(3) 深度學習的結果顯示，

三種標記識別模型的識別精準度、召回率、mAP、二維定位誤差(像素)分別為單標示單分類法(94%、 37%、 45%,、 6.99)、多標示單分類法(84%、63%、 55%、 3.44)、多標示多分類法(97%、 64%、 58%、3.76)。結果表明，深度學習可以精確識別與定� �標記。