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【限量親簽版】大V的正向教養實驗：融合蒙特梭利、薩提爾，不打罵、不利誘，養出孩子的好習慣

為了解決每 日 數獨的問題，作者大V 這樣論述：

　　「你怎麼這麼笨，怎麼學都學不會！」 　　「跟你說了幾次不要這樣，為什麼你都講不聽！」 　　「媽媽好累，你可以趕快把飯吃完，趕快去睡覺嗎？」 　　盯著眼前又愛又恨的「小怪獸」，快崩潰的爸媽，心裡都有一個共同疑問： 　　「我的孩子為什麼不能像別人家的孩子一樣乖？」   　　人氣部落客大Ｖ融合活用： 　　蒙特梭利的中心思想＋阿德勒的態度＋正向教養的用字遣詞＋薩提爾的接受自我 　　形成自己的Ｖ式教養， 　　讓新手媽媽也可以不打罵、不威脅、不利誘、不縱容， 　　陪伴孩子走過每一個夜奶、哭鬧、不合意就哭的時刻。   　　至於如何讓孩子好好吃飯、好好睡覺、好好說話、好好洗澡和如廁， 　　大Ｖ公開自己

的「實戰經驗」，讓爸媽不再因育兒而受挫、怨懟， 　　並且在愛孩子之餘，不要忘了愛自己。   　　教養沒有捷徑，只有多多練習， 　　透過大V的分享，願爸媽都能成為孩子的「引路人」， 　　指點他們一個方向，走向獨立的日子。   本書特色   　　★上萬名深受育兒困擾的媽媽一致推崇、敲碗！ 　　★美國正向教養協會認證（PDA）家長講師、蒙特梭利教育實踐者，部落客大V首部力作！   　　★孩子小難以溝通，育兒過程好難熬，你盼望孩子快點長大、考上理想的學校， 　　急著收成最後的果實，卻忘了果實為什麼甜美。 　　美好的事物需要時間，陪伴孩子的每分每秒都不會是浪費，讓我們以「不打罵、不利誘」的方式，一起倒數

孩子獨立的日子！   　　★mon chouchou蒙特梭利教室指導員／Ms.Yolanda、職能治療師／OT莉莉、親師諮詢師＆親子部落客／口羊太太、親子部落客／小林＆郭郭小夫妻生活、IG食育佛系媽咪／小廚娘、育兒顧問／大樹老師、攝影師／向詠、諮商心理師＆暢銷作家／陳志恆、親職教育作家＆講師／陳其正（醜爸）、諮商心理師／黃之盈、正向教養實踐家／詹宇夫妻、親職教育講師／魏瑋志（澤爸）──溫柔推薦

每 日 數獨進入發燒排行的影片

數位科技融入技術型高中物理科課程對學習成效的影響

為了解決每 日 數獨的問題，作者江淞承 這樣論述：

本研究內容乃依據技術型高中物理科課程綱要，運用手機內建感測器的功能，設計了三個數位科技融入的教學單元，以高雄市某技術型高中一年級8個班的學生為研究對象。學生分屬於四個不同科，每科有兩個班，隨機選擇其中一班為實驗組，進行數位科技融入的食譜式科學探究課程，另一個班則作為控制組，進行傳統式的講述教學。研究者以修編之物理科學習動機量表及自編之學習滿意度量表以及各單元認知成就測驗試卷為研究工具，量測兩組學生的學習成效差異，分析本教學實驗的成效。研究結果發現，數位科技融入式的教學可以顯著提升學生的學習動機以及學習滿意度；在學習認知成就方面，在等速率圓周運動單元學習認知成就測驗差異達顯著，而在斜面上的等加

速度運動以及牛頓第二運動定律這二個單元上，學習認知成就測驗差異未達顯著；透過二因子變異數分析，顯示數位融入式的教學對不同科別的學生在學習動機上的影響沒有顯著差異，在學習滿意度方面只有兩個科別的學生有顯著差異，在各單元的學習認知成就方面，經過獨立樣本t檢定及Pearson相關分析，顯示其受學生起點行為影響達到顯著；學習動機量表、學習滿意度量表以及各單元認知成就測驗的得分經Pearson相關分析顯示其間具有顯著相關性。

好辣數獨133選28

為了解決每 日 數獨的問題，作者數獨研究會 這樣論述：

規則簡單。讓你不用瞎猜 提升合理解題的能力！   　　數獨是智力遊戲的一種，英文稱為「Number Place」，在日本則寫作「数独（Sudoku）」（此為日本Nikoli公司註冊的商標），乃是家喻戶曉的解謎遊戲。 　　 　　本書是適合最高等級解題者玩的數獨題庫，每一題都是從難度最高的題目中嚴選而出，若絞盡腦汁還是找不到提示的話，不妨試著暫時先把數字填進去再一一思考。每題絕對都有正確答案，若遇到瓶頸想不出來時，就先擱置一旁，之後再試著解題，因為有時事後重新看題目時，有可能會想到別的解法。 　　 　　此外，導出正確答案固然重要，但讓各位動腦也是本書的目的之一，所以若遭遇強敵，千萬別太勉強，不

妨當作頭腦體操，開心地慢慢享受。

機器視覺機械手臂倉儲系統

為了解決每 日 數獨的問題，作者李宇舜 這樣論述：

本論文採用Dobot Magician四軸機械手臂搭配樹莓派(Raspberry Pi)開發平台，進行影像處理、霍夫轉換直線偵測、數字擷取、數字辨識與操控Dobot機械手臂來模擬倉儲運送系統之操作。以樹莓派內建Python Tkinter套件建立UI人性化界面，藉由攝影機所擷取的即時影像串流或是自行載入圖片檔案，來進行影像處理，透過灰階處理、影像二值化將圖片清晰化，採用霍夫轉換直線偵測目的在掃描出圖片中的直線，利用白線將其覆蓋，重製一張只有數字的圖片。結合像素掃描法來擷取圖片中的數字，並透過Mnist手寫數字資料集中的60000筆訓練資料與10000測試資料再加上自行蒐集的4580張電腦數字

資料集來訓練卷積神經網路，藉此辨識貨物的條碼以及倉儲的位置。將辨識結果透過Dobot機械手臂上的吸盤工件，來搬運指定位置上的物件，達到具有影像處理、數字辨識、模擬自動倉儲系統的機械手臂。本倉儲系統整合了樹莓派、Dobot機械手臂、視訊攝影機，再透過內建Python建立UI介面、GPIO控制、Serial通訊、OpenCV，靈活應用平台設計上的便利性，擴充功能延展性，藉著本次研究，瞭解卷積神經網路訓練模型、機械手臂API底層通訊應用。