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投入產出分析：理論與實務

為了解決free vector中文的問題，作者王塗發,楊浩彥,林幸君,賴金端 這樣論述：

　　投入產出架構代表整個經濟體系內產業間相互關聯的縮影，而投入產出分析則著重於各產業或部門間的相互依存性，故又被稱為產業關聯分析，是經濟分析的重要工具。 　　本書是台灣第一本完整介紹投入產出分析的大學與研究所參考用書，內容豐富，兼顧理論與實務。不僅能引領初學者入門投入產出分析領域，更能為日後從事相關研究工作打下良好的基礎。除了可作為政府擬定經建計畫之依據，並提供學者專家研究分析及企業擬定經營投資計畫之參考。  

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以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決free vector中文的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。

200+免費資源懶人包

為了解決free vector中文的問題，作者Pseric 這樣論述：

　　史上最強！網路免費資源達人嚴選　　通通不用錢！　　部落客、站長、網拍事業、工作室、SOHO族省錢必備工具　　揪甘心！英文、繁/簡中文網路資源完全收錄，不再擔心看不懂 　　沒空找經營部落格的好工具嗎？無法開超級肥美的昂貴軟體嗎？沒錢買貴森森的應用程式嗎？本書收錄的免費資源徹底符合：應急、快速、免費三大原則，如果你沒錢、沒空、沒有好電腦，本書就是為你而生。 　　★硬碟不夠大？跟家人共用電腦沒有隱私？那就把檔案、圖片、影片通通放雲端吧！ 　　★各種免費信箱、相簿、部落格、論壇、桌布、字型等，中/英文網站皆有，一步一腳印帶著你成功申請。 　　★套裝軟體太貴買不起？無論是要掃毒、處理照片、設計網

頁…數不清的免費線上工具等著你來取用。 　　★經營部落格所需工具何其多！無論是SEO、流量分析、網站監測、網頁素材、模板、文章轉貼工具等全部一次收錄，實用價值高且通通不用錢。 作者簡介 Pseric 　　2006年起便以WordPress架設部落格，撰寫一系列介紹免費網路資源等相關內容。接觸網路超過10年，熟悉如何應用各種免費資源。 　　免費資源網路社群站長www.freegroup.org/

基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究

為了解決free vector中文的問題，作者廖國欽 這樣論述：

車輛自動駕駛系統目前主要是由自動跟車 (Adaptive Cruise Control, ACC) 以及車道偏離警示 (Lane Departure Warning System, LDWS) 兩大系統所組成。然而，自動跟車系統在實現過程中，由於必須藉由前方車輛實現車輛跟隨功能，因此若無前方車輛時則無法實現此功能。反觀車道偏離警示系統是依據車道線軌跡來幫助車輛保持於車道內，因此具備較高實用性。在此，本研究特別針對車道感測進行研究。由於傳統的車道線感測必須仰賴高效率的電腦才能有效地完成運算，為了克服傳統車道線辨識的缺點，本研究專注於如何將車道線辨識演算法簡化，並實現在單晶片上，達到低功耗之目的

。本研究以單一數位相機及單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 實線以精簡之硬體電路達到即時於白天及黃昏情況下進行車道線辨識。透過像素趨勢車道檢測法 (Pixel Trend Lane Detection, PTLD) 擷取特徵，並將所得之車道位置利用線性回歸 (Linear Regression, LR) 決定車道線的軌跡，再透過左右車道回歸線取得車道的中心線，藉此引導車輛穩定行駛於車道中。另外，本研究還搭配語音辨識擴充模組 (DFR0177 Voice Recognition) 來辨識由Google Map路線規劃所傳出的語音指

令。根據辨識的結果，輸出行車指令給FPGA，以此決定車輛轉彎或直線行車路線模式。根據本研究之實驗結果，在使用每秒90張畫面播放速度以及640×480影像解析度情況下，只需11 ms即可擷取車道線特徵。而由左右車道線線性回歸決定出的中心線與實際影像中的中心線，誤差僅在5個像素以內。故本研究不管在運算速度以及準確度上均符合實際運用需求，未來可以有效幫助車輛穩定行駛於車道，達成自動駕駛之目的。