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2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）

為了解決連分數計算機的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：

　　◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 　　為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 　　◎名師精選試題‧自我實力大提升 　　名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 　　◎最新試題與解析‧命題趨勢輕

鬆掌握 　　書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～110年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！ 　　作者的話 　　計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 　　1.數字系統： 　　

bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計

中的基本定義亦是常見的試題。 　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 　　除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 　　近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另

外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

連分數計算機進入發燒排行的影片

基於深度學習模型應用於蝴蝶蘭盆苗病蟲害之分類檢測－多盆苗

為了解決連分數計算機的問題，作者陳廷瑀 這樣論述：

蝴蝶蘭為具觀賞性的蘭科植物之一，由於其花色多樣且美觀，因此在婚喪喜慶的各種場合之中都會出現，也是目前在台灣最常見的蘭花品種。此外，台灣也有著蘭花王國美名，台灣蝴蝶蘭不僅是極具出口經濟價值的花卉產品，也是世界第二大蝴蝶蘭出口國。而相較於其他花卉大國，如荷蘭、以色列等等具有更高級的科學培養技術以及機器設施之國家，為了提高台灣蘭花產業之競爭能力，近幾年來，業者投注很多心力於蘭花育種，目前的培植工作仰賴人工肉眼的挑選，若能透過深度學習之技術，在溫室培植大量盆苗之階段，以機器自動判讀的方式，去輔助人力來進行盆苗病蟲害的偵測挑選，將可提高種植效率，減少人力負擔以及人工挑選出有瑕疵的盆苗之誤判率。為了維持

盆苗生長期間的健康狀態，一般會採人工尋找出有染病或遭受蟲害的盆苗，找出後除了迅速將其移除，但仍需要進行後續處理，如噴灑農藥去解決蟲害的問題，因此種植人員需要每天持續觀察全部盆苗是否有出現任何會影響到蘭花盆苗生長之症狀，此工作量極其龐大，單單一間溫室盆苗數量可能達到數千盆甚至數十萬盆。本研究為了輔助業者的種植，在建置出人工所拍攝之蝴蝶蘭盆苗資料庫後，配合labelImg去進行蘭花盆苗之病症的標記，配合深度學習模型去進行訓練。藉由訓練之模型所決定的權重，去進行病蟲害之檢測，可以輔助其蘭花盆苗之種植，而本研究最後在效能比較的部分，由於主要目的是病蟲害盆苗，因此選擇以準確率以及特異性作為效能參考指標，

實驗結果顯示測試準確度以及特異性分別達到78.5%以及82.16%。

【新裝版】3小時掌握速算

為了解決連分數計算機的問題，作者涌井良幸 這樣論述：

榮獲日本全國學校圖書館協議會選定圖書 　　掌握補數技巧，運用10位數變化，數學速算法則完全公開！ 　　加、減、乘、除，處處都要運用計算 　　想要快速正確解題，必須掌握速算技巧，徹底解決考試做題慢的問題 　　運用多項式分配率和乘法公式，快速答題和驗算！ 　　在學校學會的數學算法雖很萬能，但碰上實際計算時卻很花時間。 　　重要的是在計算時用各別算法的特性來選擇適合的方法、隨機應變，而這就是速算的技術。 　　除了速算，本書也介紹有「概算」和「驗算」的技巧。 　　前半部是介紹速算的基本技巧，並附有大量練習題，以讓讀者學會運用這些計算方法；後半部則是介紹與速算有關的各種計算知識，以及使生活變得

更有趣的數學常識等。 　　例如398×402這個乘法計算例題，一般人應該是會列成直式，從最右邊開始算起，依序計算398×2，398×00(=0)，398×400，最後再全部加起來，得到答案。 　　但這個題目有一個快速的算法，就是大家在國中都學過的乘法公式與多項式──平方差的公式：(a+b)(a-b) = a2-b2 。 　　因此398×402可寫為 　　398×402 　　= (400－2)(400+2) 　　=4002－22 　　=16000-4 　　=159996 　　另外平時在計算小數點的時候也可以將小數看成是分數，例如164×0.75，這時候可以將原題寫為 　　164×0.

75 　　=164×(3/4) 　　=164÷4×3 　　=41×3 　　=123 　　這樣就能算得又快又好了！ 　　讓現任日本高中數學老師，幫助你： 　　理解速算原理，面對問題立刻掌握重點；快速驗算答案，提升解題速度。 海外讀者回饋 　　★★★我是為了孩子才買這本書，但大人讀起來也能學到很多。連複雜的問題也可以依據思考方式而心算得出。只要知道這些方法，不論是算數還是數學，都能樂在其中。 　　★★★如同其他回饋意見所說，系統化地描寫了其他速算書中介紹到的內容，讓人容易理解。尤其是二位數的平方以及從11到19的二位數的乘法等，都能立刻活用。 　　★★★在現今這個時代，用100日圓就能

到電子計算機，所以速算的實用性可能沒有以前那麼好用，但卻很適合用來做頭腦體操。以往用筆記算都要耗費不少時間的問題，只少稍微改變了一下看法，瞬間就能算出答案，這點令人感到非常痛快。作者認為，在學校學到的計算法雖花時間，卻是對所有問題都有效的萬用藥，而速算則是對特殊疾病有效的特效藥。我不是數學老師，所以對此不能說些什麼，但我也覺得，學校教育可以多加採用使用補數的計算，以及乘法從左往右等的速算法為基礎。其他還收錄了許多有趣的例題，像是用心算算出六位數的力方根，或是俄羅斯農民的乘法等。我認為，單是告訴了讀者提升工作效率的方法，就能帶給我們很大的收穫。  

探討高齡者心血管功能與認知表現之相關性研究

為了解決連分數計算機的問題，作者許秋敏 這樣論述：

目的：本研究旨在探討以高齡者簡易光體積掃描記圖(photoplethysmography, PPG) 之心血管功能檢測對認知表現之預測性。進一步找出預測認知功能之關鍵預測因子，以作為未來預防高齡者失智症之可行策略。方法：以整群採樣招募台中地區長照據點148名高齡者（男性 47人，女性 101人，平均年齡 80.04±8.41歲），參與者進行簡易心智量表（Mini-Mental State Examination, MMSE）及三分鐘光體積掃描記圖（Photoplethysmography, PPG）檢測。結果：以四分位數進行MMSE分組，研究發現 MMSE越高血氧飽和度（Arterial o

xyhemoglobin saturation, SPO2）顯著較高。MMSE分數與血容量（Blood Volume, BV）與及射血時間（Ejection time compensated, ETc）具有顯著正相關。二波脈彈性指數（Dicrotic Elasticity Index, DEI）、全身血管阻力（Systemic vascular resistance, SVR）及射血時間（Ejection time compensated, ETc）三項因子對認知異常風險有72.12%的預測準確性。類神經網路分析顯示心血管參數預測認知異常風險有66.37%之預測準確性，前三項關鍵因子為：心臟射

血彈性指數(Ejection elasticity index, EEI)、SPO2及平均動脈壓力（Mean arterial pressure, MAP）。結論：本研究證實以簡易三分鐘PPG測量之心血管參數，具高齡者認知功能具有鑑別及相關性，亦對認知異常風險具預測性。因此以PPG為基礎之心血管參數檢測，可作為未來評估高齡者認知表現之可行工具之一。