鍵盤輸入法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

法語微機錄入法

為了解決鍵盤輸入法的問題，作者李嵐（主編） 這樣論述：

將向大家介紹六種法語微機錄入的方法。全書共分八節內容。第一節介紹法語標點的正確格式。第二節和第三節引導讀者學習法語（法國）和法語（加拿大）兩種鍵盤的使用方法。第四節介紹法語助手、在線法語助手和法語助手智能輸入法。第五節和第六節介紹搜狗、微軟等輸入法和插入法。第七節介紹快捷鍵設置。第八節將引導大家學習如何利用軟件或網站進行法語拼寫的檢查，在追求格式完美的同時將拼寫錯誤降到最低。 第一節 標點符號的確格式第二節 法語（法國）鍵盤輸入法（一）安裝方法（二）使用方法（三）打字練習第三節 法語（加拿大）鍵盤輸入法（一）安裝方法（二）使用方法（三）打字練習第四節 法語助手（法語助手智能

輸入法軟件）（一）《法語助手》（二）在線法語助手（三）法語智能輸入法（四）打字練習第五節 搜狗拼音輸入法（一）安裝方法。（二）打字練習第六節 插入法（一）WPSOffice中的使用方法（二）MicrosoftOffice中的使用方法（三）打字練習第七節 快捷鍵設置（一）WPSOffice安裝方法（二）MicrosoftOffice安裝方法（三）使用方法（四）打字練習第八節 法語拼寫檢查（一）WPS文檔中的拼寫檢查（二）Word文檔中的拼寫檢查（三）網絡拼寫檢查

鍵盤輸入法進入發燒排行的影片

注音輸入法之詞語匹配與錯誤更正

為了解決鍵盤輸入法的問題，作者曾彥榕 這樣論述：

中文輸入法當前以字形及字音兩種型式，前者如：倉頡輸入法、嘸蝦米輸入法等；後者如：微軟新注音、新酷音等。字音輸入法若欲輸入一組詞語，需完整輸入正確才能夠正確顯示，若輸入錯誤的注音序列則無法正確輸出字詞。相關解決方式已在行動裝置上出現，在行動裝置上使用注音輸入法，若輸入錯誤的注音序列，會顯示可能的字或詞語供使用者選擇，但現行Windows系統注音輸入法尚未盛行此種便於使用者輸入的方法。本文以注音輸入法為架構，利用查詢擴展(Query expansion)得出其他注音序列，並計算其與輸入注音序列之編輯距離(Edit Distance)，找尋編輯距離較小的合法的字詞，供使用者便於使用注音輸入法輸出字

詞，減少因為輸入錯誤，致需重新輸入注音序列。

計算機應用教程：Windows 7與Office 2013環境

為了解決鍵盤輸入法的問題，作者盧湘鴻（主編） 這樣論述：

本書是根據教育部高等教育司組織制訂的《高等學校文科類專業大學計算機教學要求》最新版本對公共課的基本要求編寫的。本書的第一個版本是1996年的《計算機應用教程（A類）》，后續版本為《計算機應用教程（B類）》、《計算機應用教程（DOS 6.2/Windows 3x/95/98/2000/XP/Server 2003/7環境》等，實際上這是第13版。全書包括計算機基礎知識、中文操作系統Windows 7、中英文鍵盤輸入法、文字處理軟件Word 2013、電子表格軟件Excel 2013、多媒體基礎應用及PDF格式文件、圖像處理軟件Adobe Photoshop CS6、演示文稿制作軟件PowerPo

int 2013、網絡基礎知識、Internet的使用、信息檢索與利用以及常用工具軟件等12章，並配有豐富的例題和大量習題，以方便教與學。 本書能夠滿足當前高等學校文科類專業計算機公共課教學的基本需要，也可作為其它非計算機專業公共課和考試培訓班的教材，還可滿足辦公自動化人員的自學需要。盧湘鴻，北京語言大學信息科學學院計算機科學與技術系教授、原教育部高等學校文科計算機基礎教學指導委員會副主任、秘書長，原全國高等院校計算機基礎教育研究會常務理事兼文科專業委員會主任、秘書長，教育部高等學校文科計算機基礎教學指導分委員會顧問、中國大學生計算機設計大賽組織委員會秘書長。

基於RGB無深度影像之中文空中手寫辨識

為了解決鍵盤輸入法的問題，作者林士筆 這樣論述：

科技日新月異，人與電腦的溝通不再僅限於傳統的鍵盤輸入法，市面上已商品化的手寫輸入設備，如：手寫板或觸碰螢幕，這類裝置所取得的手寫軌跡有著穩定且密集的特性，以提供足夠特徵作為辨識依據。在空中手寫的發展史中，主要以英文字及阿拉伯數字為主，時至今日，擁有眾多人口使用的中文字辨識也逐漸受到重視，中文字體架構比起英文字及數字更為複雜，且在空中手寫情境下，要取得穩定的特徵相對困難。過往的空中手部偵測及追蹤常使用具有深度資訊的硬體設備，像是Kinect設備內使用了兩顆紅外線攝影機來取得深度資訊，因此使其售價較高，基於上述原因，利用只有RGB資訊實現物件偵測與追蹤是近年來的趨勢，但使用RGB攝影機作為空中手

寫的人機互動媒介將面臨兩個問題：首先，需要取得準確的手部偵測及穩定追蹤；此外，資料具有一筆劃完成的特性，這會使得取得的文字軌跡將同時具有實筆與虛筆，其增加了辨識的難度。目前出色的RGB物件偵測方法皆建立於深度學習之上，而深度學習為數據驅動(data driven)的方法，除了需要給予大量的訓練資料外，資料處理也是深度學習中極其重要的一環。本論文透過自行錄製含有手部的影片，並整理、收集網路上已存在的相關手部資料集，建立出訓練核心模型的手部資料庫。在資料處理時加入了Effective Receptive Field(ERF)概念，將標準答案(ground truth)依比例放大並視為新的物件，其目

的是為了增加偵測的穩健性。本論文使用YOLO v3作為核心神經網路模型，並在YOLO中額外加入Convolutional Recurrent Neural Network(CRNN)，將YOLO轉換為具有時序性的神經網路模型，以使追蹤穩定。分析實驗結果得知，資料經過ERF的處理後，手部偵測可以更加穩健。經轉換後的YOLO，能提升手部追蹤的穩定性。最後，將所取得的手寫軌跡用數種中文辨識方法來實驗，正確辨識準確度達96.33%。