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比與比值計算機的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和劉偉的 生物信息學分析與實踐--MATLAB生物信息學工具箱應用都 可以從中找到所需的評價。
另外網站比與比值【教師版】 基本學習內容：NC-7-9-1也說明：參考教具：計算機。 ... 本教材幫助學生理解比、比值和比例式的名稱、意義與記法。 ... 比例式常用來表明數量間的比例關係，和其關係密切的有比值、倍數的概念。
這兩本書分別來自五南 和電子工業所出版 。
淡江大學 教育科技學系碩士班 王怡萱所指導 邱堉展的 以設計本位研究法開發國小音樂欣賞擴增實境教材之研究 （2021），提出比與比值計算機關鍵因素是什麼，來自於擴增實境、音樂欣賞教學、設計本位研究法。
而第二篇論文臺北市立大學 教育學系 黃思華所指導 曾昭瑄的 對話式職前教師情緒智力輔導系統 （2021），提出因為有 職前教師、對話式機器人、情緒智力的重點而找出了 比與比值計算機的解答。
最後網站新課綱之下，國中生如何用計算機解數學？ - 翻轉教育- 親子天下則補充：按照108課綱的內容來檢視，國中可以使用計算機當作教具的地方，分別是「比與比值」、「平方根」、「統計圖表」、「一元二次方程式」等四個單元。
基礎統計學(四版)
為了解決比與比值計算機 的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：
本書內容有三大單元, 共計十六章 (1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 (2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 (3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章 本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 輸入書號1H28，即可找到下載處。
以設計本位研究法開發國小音樂欣賞擴增實境教材之研究
為了解決比與比值計算機 的問題，作者邱堉展 這樣論述：
在現代社會中，數位科技發展已愈來愈蓬勃，而近年來擴增實境是個時常被探討的議題，無論是在設計、醫療、展演活動或是遊戲上皆能看見其身影，而擴增實境於教育上的應用，也有許多之案例可供參考，但對於音樂學習與擴增實境之相關應用卻較為少見，因此本研究希望運用擴增實境技術設計國小四年級音樂欣賞活動之教材，並探討學生學習歷程。本研究之目的有三：1.設計與發展適用於國小四年級之擴增實境教材。2.探討擴增實境融入音樂欣賞活動，學生對於音樂欣賞的學習歷程。3. 探討教師於音樂欣賞活動中，使用本研究開發之擴增實境教材之應用回饋。本研究採設計本位研究法進行，透過分析、設計與發展、實施與評鑑之循環，進行教材開發及修正，
實驗共邀請9位國小四年級學童參與。透過兩個循環之實施後，本研究提出研究結論，在設計與發展音樂欣賞擴增實境教材時，應注意擴增實境的操作設計，避免學生因操作擴增實境，而無法專注於學習任務上，設計內容時應注意學生的學習經驗及教材中音樂與圖像的感受度。在學生在欣賞音樂時，會需要更多的輔助，幫助學生進行思考統整，學生有能力聯想音樂場景，但較難以跟音樂要素連結。而在設計擴增實境教材時，應盡量簡化操作設計，並明確操作指引，減少在實際教學中學生可能出現的操作困難，以及方便教師在準備及回收教具。
生物信息學分析與實踐--MATLAB生物信息學工具箱應用
為了解決比與比值計算機 的問題，作者劉偉 這樣論述：
本書是生物信息學分析和研究的實踐指導，精選生物信息學分析中的重要案例，結合作者多年教學實踐，借助MATLAB生物信息學工具箱，進行序列數據分析、芯片數據分析、高通量測序和質譜數據分析等，包括常規的序列比對和統計分析，直接訪問網絡數據庫和本地數據庫，以及進行RNA結構預測和多種圖形的可視化等。本書從底層開始進行生物學數據常規分析，直觀地演示各種函數的使用方法和分析結果。劉偉，博士，國防科技大學講師，主要研究方向為生物網絡的構建與分析。擔任「生物信息學」和「生物信息概論」等多門課程的主講教師，發表教學論文6篇。主持國家自然科學基金項目1項，發表論文20余篇，出版教材3部，獲得國家發明專利7項。
第1章序列分析1.1計算和可視化序列統計特性1.1.1人類線粒體基因組1.1.2計算序列統計特性1.1.3考察開放閱讀框（ORF）1.1.4考察注釋特征1.1.5提取和分析ND2和COX1蛋白1.1.6計算人類線粒體基因組中所有基因的密碼子使用頻率1.2兩兩序列比對1.2.1序列比對介紹1.2.2查找序列信息1.2.3確定蛋白質編碼序列1.2.4比較氨基酸序列1.2.5序列比對結果分析1.3評估比對的統計學顯著性1.3.1從MATLAB空間中獲取NCBI數據1.3.2初步比對和全局比對1.3.3評估打分的顯著性1.3.4打分不具有統計學顯著性的例子1.3.5局部比對和隨機序列
1.4全基因組比對1.4.1提取基因組信息1.4.2基因比對1.4.3考察分數的含義1.4.4利用稀疏矩陣減少存儲量1.4.5查看同源基因1.5分析同義和非同義替換1.5.1介紹1.5.2提取HIV—1基因組的兩個序列信息1.5.3計算HIV—1基因的Ka／Ks比值1.5.4利用滑動窗口計算Ka／Ks比值1.5.5GAG、POL和ENV基因的滑動窗口分析1.5.6分析GP120的Ka／Ks比值和表位1.6追蹤禽流感病毒1.6.1禽流感病毒介紹1.6.2計算每個H5N1基因的Ka／Ks比值1.6.3針對HA蛋白質進行系統發育分析1.6.4利用多維變尺度可視化序列距離1.6.5在非洲和亞洲地圖上展
示H5N1病毒的地理區域1.6.6利用谷歌地圖觀察地理區域1.6.7在谷歌地圖中查看文件參考文獻第2章高通量測序2.1分析Illumina／Solexa下一代測序數據2.1.1簡介2.1.2讀取_sequence.txt（FASTQ）文件2.1.3考察序列讀數的長度分布2.1.4考察序列片段的鹼基組成2.1.5考察質量打分分布2.1.6在標准之間轉換質量打分2.1.7根據質量打分進行過濾和去除2.1.8統計讀數出現概況2.1.9識別人造的均聚物2.2識別RNA—seq數據中差異表達的基因2.2.1RNA—seq技術介紹2.2.2前列腺癌症數據集2.2.3為目標基因建立一個注釋對象2.2.4輸入
匹配的短讀數匹配數據2.2.5確定數字化基因表達2.2.6推斷RNA表達的差異信號2.2.7估計文庫規模因子2.2.8估計基因豐度2.2.9估計負二項式分布參數2.2.10經驗累計分布函數2.2.11測試差異表達2.3分析人類末端腸道微生物2.3.1人類末端腸道菌群簡介2.3.2成人遠端腸道微生物分類剖析2.3.3結合分類分布和基本分類2.3.4基於KEGG類進行功能對比分析2.3.5基於COG分類進行功能對比分析2.3.6基於功能表示集中微生物2.4分析馬尾藻樣本的宏基因組2.4.1簡介2.4.2讀取BLAST命中報告2.4.3過濾BLAST命中次數2.4.4內存匹配的分類學數據文件2.4.
5用分類學信息注釋BLAST報告2.4.6根據學名為BLAST命中分類2.4.7保存注釋的BLAST報告2.4.8確定BLAST命中次數的分類學分布2.4.9濾除孤立分配2.4.10繪制BLAST命中的分類學分布2.4.11將分析局限至每個查詢的最佳命中2.4.12分類節點信息的內存映射2.4.13根據更高的分類學目划分BLAST命中2.4.14以圖的形式表示分類學分布2.5研究基因組規模的DNA甲基化譜差異2.5.1簡介2.5.2數據集2.5.3為BAM格式文件創建MATLAB接口2.5.4關聯CpG島和DNA甲基化2.5.5序列數據的統計建模2.5.6識別顯著的甲基化區域2.5.7尋找具有
顯著甲基化啟動子區域的基因2.5.8尋找顯著甲基化的基因內部區域2.5.9甲基化模式的差異分析參考文獻第3章芯片數據分析3.1芯片數據可視化3.1.1考察微陣列數據3.1.2微陣列數據的空間圖3.1.3微陣列的統計參數3.1.4微陣列數據的散點圖3.2分析Affymetrix芯片數據3.2.1關於Affymetrix數據文件3.2.2顯示圖像文件3.2.3基因名稱和探針集ID3.3分析芯片數據並識別差異表達的基因3.3.1芯片數據集簡介3.3.2下載表達數據3.3.3過濾表達數據3.3.4識別差異的基因表達3.3.5采用基因本體注釋上調基因3.3.6尋找通路中的差異表達基因3.4通過分析Aff
ymetrixSNP芯片研究DNA副本數變化3.4.1簡介3.4.2數據集3.4.3獲取SNP芯片的探針水平數據3.4.4輸入和轉換數據集3.4.5探針強度標准化3.4.6探針水平的概要3.4.7獲取SNP探針信息3.4.8原始拷貝數估計3.4.9過濾和排序3.4.10PCR片段長度標准化3.4.11CN基因譜3.4.12SCLS樣本的8q擴增3.4.13CN獲得／缺失匯總圖3.5芯片數據的基因本體富集分析3.5.1簡介3.5.2基因本體功能舉例3.5.3通過聚類分析篩選一組感興趣的基因子集3.5.4獲取酵母基因組數據庫中的注釋基因3.5.5基因芯片中被注釋的基因數目3.5.6觀察GO注釋的出
現概率3.5.7最顯著條目的進一步分析參考文獻第4章質譜數據分析4.1原始質譜數據的預處理4.1.1下載數據4.1.2譜的重采樣4.1.3基線校正4.1.4譜排列4.1.5譜圖標准化4.1.6去除峰噪聲4.1.7采用波形降噪方法尋找峰值4.1.8分段：用層次聚類合並譜峰4.1.9動態規划分割4.2采用順序和並行計算實現譜的批量處理4.2.1簡介4.2.2設置數據倉庫4.2.3順序分批處理4.2.4基於多核計算機的並行批處理4.2.5基於分布計算的並行批處理4.2.6異步並行處理4.2.7后期處理4.3顯著性特征識別以及蛋白質譜分類4.3.1簡介4.3.2樣本可視化4.3.3關鍵特征排序4.3.
4基於線性判別分析的盲分類4.3.5利用PCA／LDA進行數據降維4.3.6特征選擇子集的隨機搜索4.3.7利用評估集來評估選擇特征的質量4.3.8可替換的統計學習方法4.4采用遺傳算法尋找質譜數據特征4.4.1簡介4.4.2導入本地質譜數據到MATLAB4.4.3建立遺傳算法的適應度函數4.4.4建立初始種群4.4.5設定遺傳算法選項4.4.6運行GA尋找20個具有可判別性的特征4.4.7顯示具有判別性的特征參考文獻第5章可視化工具5.1聚類結果可視化5.1.1數據導入5.1.2聚類5.1.3查看和更改聚類選項5.1.4數據集的行列聚類5.1.5對熱圖的操作5.1.6操作系統樹5.1.7改變
配色方案和顯示范圍5.1.85000個顯著基因的聚類5.2分子三維結構的可視化5.2.1泛素結構介紹5.2.2泛素分子顯示5.2.3對分子進行旋轉和放大5.2.4評估結構中的氨基酸電荷分布5.2.5研究結構的疏水性譜5.2.6測量原子距離5.2.7展示和標注泛素結構中的賴氨酸殘基5.2.8檢查泛素中的異肽鍵5.2.9泛素比對和SUMO序列5.2.10將泛素和SUMO的結構疊加5.3相互作用數據可視化5.3.1將進化樹表示為圖5.3.2改變BIOGRAGH對象的屬性5.3.3繪制自定義節點5.4圖論函數5.4.1從SimBiology模型創建一個圖5.4.2可視化圖5.4.3使用圖論函數5.4.
4尋找節點pA與pC之間的最短路徑5.4.5遍歷圖5.4.6尋找圖中的連通部分5.4.7模擬移除一個反應參考文獻第6章外部數據庫和程序調用6.1連接本地數據庫6.1.1檢查數據庫工具箱6.1.2為原始數據庫建立一個備份6.1.3為MATLAB配置數據庫6.1.4連接到數據庫6.1.5獲取數據庫信息6.1.6從GenBank收集序列數據並插入數據庫6.1.7核對導入數據的序列6.1.8更新數據庫中的數據6.1.9為數據庫添加比對信息6.1.10檢索比對6.1.11為數據增加BLAST報表信息6.1.12對序列進行BLAST搜索6.1.13使用可視化的查詢構建器將信息導入MATLAB6.2連接KE
GG的API網絡服務器6.2.1利用信息操作來展示通路數據庫中的統計參數6.2.2利用conv操作符實現KEGG標識符與外部標識符的相互轉換6.2.3提取KEGG分類學數據庫的物種列表6.2.4獲取KEGG通路數據庫中人類的通路列表6.2.5為通路染色6.2.6展示靜態圖6.3調用Bioperl函數6.3.1簡介6.3.2訪問序列信息6.3.3從MATLAB調用Perl程序6.3.4在Perl程序中調用MATLAB函數6.3.5生物信息學工具箱中的蛋白質分析工具參考文獻 生物信息學是指用信息技術來處理生物學數據的學科。多種類型、高通量的生物學數據，如DNA序列、RNA-se
q、基因芯片和質譜數據的積累，對生物信息學算法提出了越來越高的要求。生物信息學已經成為生物學研究不可或缺的一部分，不管是生物學的前期實驗設計、后續數據處理還是結果的分析解釋都需要借助於生物信息學方法。由於歷史的原因，針對不同的生物學數據分析需求，研究人員發展出了各種工具和方法。這些方法通常是基於不同的編程語言和平台開發的，難以對接和互相借鑒。
對話式職前教師情緒智力輔導系統
為了解決比與比值計算機 的問題，作者曾昭瑄 這樣論述：
本研究旨在建立對話式職前教師情緒智力輔導系統，使職前教師角色扮演級任導師與系統的不當行為虛擬學生進行對話輔導，並探討對話式職前教師情緒智力輔導系統是否能夠對於職前教師的情緒智力有所影響。本研究主要以準實驗設計、混合方法研究進行，同時採用量化與質性研究方法。以師資培育大學三年級以上師資培育生為研究對象，共有22位研究樣本，在使用對話式職前教師情緒智力輔導系統後，以Genos自陳情緒智力量表、 Genos觀察者情緒智力量表、系統滿意度問卷進行調查研究，將所得資料進行描述性統計、t考驗、相關分析。研究結果歸納如下：一、職前教師使用對話式職前教師情緒智力輔導系統的確對於職前教師的情緒智力有影響，但為
負面影響，減少職前教師情緒智力行為的表現頻率。二、對話式職前教師情緒智力輔導系統可以使職前教師進行自身輔導知能的反思，並嘗試探索處理不當行為事件的步驟，然而由於對話式職前教師情緒智力輔導系統有效回應比值較低，可能會影響職前教師的情緒智力。三、職前教師對於對話式職前教師情緒智力輔導系統是肯定、認為有趣的態度，也對於虛擬學生的存在感持有中上程度的反饋。對於系統介面之建議，未來會再增加隨機切換表情程式；對話式機器人無邏輯回應，未來會加入人工智慧模型，更精準輸出回應給職前教師。