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警察不拎GUN已抵達案件現場!

為了解決大學很混ptt的問題，作者 這樣論述：

當警察除了懲奸除惡抓壞人，最開心的就是可以帶一些溫暖給社會上有需要的人。 也許只有一點點，卻足以改變一個人的一生。   　　案件1 　　高齡的阿嬤獨自徒步走完這趟將近四十公里的路程？而且到了產業道路路口監視器時好像變了一個人。再細細回想，那天詭異的微笑搭配影像稍微模糊的臉部表情，的確像是個小男孩在注視著照相機微笑呢。   　　案件2 　　學長銘哥將我獨自丟在混混的群架現場，自己反鎖車內，事後還理直氣壯地說：「備勤是你，現場那麼混亂，如果我剛好運氣不好被東西打到受傷怎麼辦？你要負責？」   　　不要懷疑這種人居然是警察、是我的同事！   　　案件3

　　在狼父被上銬的當下，女孩並未鬆了一口氣，或因遲來的"正義伸張"感到振奮，那雙小眼睛透露出另一種難過，我想我是理解的，社會銬住了本應保護她的那個人，往後的日子要面臨的是兩種破碎，而不是圓滿的結局……   　　案件4 　　我年少氣盛，總覺得遇到壞人就該逮捕落網，但一次與昌哥在後門對談，使我瞬間老了二十歲，我永遠記得他在退休前跟我說過的話，「績效、功獎都是假的，只有薪水跟平安下班才是真的。」   　　案件5 　　報案女子說家中有鬼，我看向她指的方向，是一個亮紅色吊扇，與客廳白牆形成強烈對比，女子說：「祂就在吊扇上面……」   　　案件6 　　我駕駛座旁的窗戶和前擋風

玻璃，出現劇烈的拍打聲，並伴隨淒厲的尖叫聲，正當我準備下車查看時，副駕的學長按住了我的手……   本書特色   　　◆第一線的犯罪現場實錄！ 　　◆台灣警界工作現場真實曝光！ 　　◆PTT媽佛版鄉民齊推，有爆點、有飄點、有淚點的優質創作！ 　 跨界好評專序推薦【依姓氏筆畫順序排列】   　　一線三／作家 　　Boss老師／教師 　　水鏡／作家 　　吳睿紘／陸軍航空特戰指揮部軍官 　　鄉民好友／PTT資深鄉民 　　 誠摯推薦【依姓氏筆畫順序排列】   　　大師兄／作家  　　謝松善（阿善師）／前台北市警察局刑事鑑識中心主任

　　姜泰宇(敷米漿) ／作家  

大學很混ptt進入發燒排行的影片

跨語言遷移學習在惡意留言偵測上的應用

為了解決大學很混ptt的問題，作者陳冠宇 這樣論述：

Transformer這個模型，它開啟了自然語言處理領域的一道大門，使得這個領域往前邁進了一大步，它讓模型更了解了文字中的關係。並且它的模型架構延伸了許多語言模型，例如跨語言模型的XLM，XLM-R，而這些延伸出來的模型在各個任務中都獲得了很好的成績。在本篇論文中，我們證實了可以透過其他高資源的語言來彌補低資源的語言的資料量，我們以預測留言是否是惡意留言來做為例子，我們分別使用Jigsaw Multilingual Toxic Comment Classification 競賽所釋出的英文資料和PTT黑特版上的留言當做輸入的訓練集，並要模型預測中文的惡意留言，而且英文的資料量比中文的資料量多

出很多，我們將其預測結果分為三個種類分別是單純以英文資料訓練模型，單純以中文資料訓練模型，最後是將兩者的資料結合並訓練模型，發現在以英文資料的訓練因為其資料量較大使得其預測結果為最好有75.9% 的水準，而以總體預測水準來說為混合型的資料分數較高有88.3%。總體來說，我們可以透過跨語言模型來補足低資源語言的不足，並且有了另一種解決低語言資料的方法。

非本科系六連榜司法官學霸告訴你：這樣做就只能上榜了啊

為了解決大學很混ptt的問題，作者陳冬雨 這樣論述：

　　考試壓力超大！ 　　你是不是覺得自己書讀得不好，不相信自己？ 　　是不是任何事都可以提起你的興趣，唯獨讀書不行？ 　　還是你是重度拖延症患者：「先做完OOXX，再來讀書吧。」 　　又或者身為兼職考生，時間永遠不夠用？ 　　▎非法律本科系三年內考上司法官 　　作者非法律系畢業，畢業後從對法律一無所知開始，踏上法律類科國考之路，在三年內一路過關斬將，連續考取行政警察、書記官、法警、高考法制、調查局、司法官。 　　曾經潛水於PTT國考板分享法律學習心得，常常收到許多考生的各種請教，於是系統性的將各種考生問過的、想知道的問題寫成文章，分享自身的經歷與學習竅門。 　　▎你相信嗎，學習是

有方法的 　　★心態有了，從大腦開始動作，學習效率更高 　　★善用「內在強迫專心法」與「外在強迫專心法」獲得專心的力量 　　★刺激大腦神經元，加速你的理解力，再難的內容也背得起來 　　★劃重點前，你要先知道劃重點的目的是什麼 　　★以艾賓浩斯的遺忘曲線為基礎，制定讀書計畫 　　★有效治癒拖延症的五帖特效藥 　　★四點小動作，完美利用你的零碎時間 　　★拆解步驟，先找到寫不出考古題的原因，才能寫好考卷 　　▎學開根號要幹嘛？ 　　很久以前有位親戚的小孩問作者：「學開根號幹嘛？」 　　他認為自己未來不走學術或理工路線，知不知道根號2對他未來的人生，完全沒有任何影響。 　　確實根號2對許多人

的未來不重要，但是擁有學會開根號的學習能力，可以改變一個人的人生。 　　與其說這是一本怎麼考試之書，更不如說這是一本如何學習之書。 　　所以本書無論你的身分是社會人士、大學生、高中生、國中生，或是要準備什麼樣的考試，都能夠在本書找到一條屬於你自己的路。

非接觸式影像測量心跳與血壓和基於深度學習心律異常之研究

為了解決大學很混ptt的問題，作者陳乙逢 這樣論述：

現今對於非接觸式量測(Non-Contact Measurement)已經成為了重要議題，面對2019突然爆發的新型冠狀病毒(COVID-19)下，或是台灣人口高齡化，對於非接觸式量測重症病患和高齡患者的生理數據成為了確保醫護人員生理健康的重要技術之一。本研究透過非接觸式量測和深度學習的技術，透過錄製一段時間的影像記錄人體血管收縮的變化，反應血液對於光線吸收與心跳和血壓之間的變化關係，並透過獲得到的PPG訊號計算出心率和血壓。在實驗結果中手部量測心率在30cm的量測距離中手部和臉部的誤差分別為2.4 bpm和4.4bpm，隨著量測距離變長，在70cm的實驗結果手部和臉部的誤差分別為5

.2 bpm和8.8bpm。血壓在30cm的距離量測中使用公式和深度學習計算血壓誤差分別為4.41mmHg和3.87mmHg，隨著量測距離變長，血壓在70cm的距離量測中使用公式和深度學習計算血壓誤差分別為5.81mmHg和4.35mmHg。心率不整在現在社會中是很常見的心臟疾病，本研究通過深度學習來預測受測者是否有心律不整，研究使用CNN1D和CNN2D的模型訓練，測試準確度分別為89%和96%，最後使用了K折驗證和混淆矩陣來驗證最後成果。