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HIIT 高強度間歇訓練科學解析：從解剖學與生理學的機轉改變體態

為了解決關節的問題，作者IngridSClay 這樣論述：

　　 [ 內容最豐富、圖解最精緻的 HIIT 專書 ] 　　講到燃脂和健身，高強度間歇訓練（HIIT, High Intensity Interval Training）一直佔有重要地位，因為 HIIT 結合了具燃脂效果的有氧運動與增肌效果的阻力訓練，只要短時間認真揮汗 20 分鐘就能完成，並且只需要啞鈴、彈力繩、瑜伽墊等簡單的道具，無論居家或在健身房都能做。 　　本書藉由探討運動背後的科學原理來解釋 HIIT 是可行且有效的訓練方法，並以精緻的動作解剖圖詳細介紹運動所用到的肌肉與關節狀態（離心收縮、向心收縮、等長收縮），教導你如何正確執行各項運動以及應該特別注意之處。

唯有確實理解高強度間歇訓練的實踐方法，才能達到燃燒脂肪、精實肌肉、轉變體態的最佳效果 　　[ 多樣性的課程安排, 可依喜好自由輪換 ] 　　本書區分為核心肌群訓練、上半身訓練、下半身訓練、增強式訓練、全身性訓練共 95 種運動，無論是剛開始的初學者、減重者或是健身狂熱者、運動員皆適用，本書特為初級、中級與高級等不同程度的讀者設計各 14 種訓練課程（共 42 種），豐富的變化性讓讀者可以自由輪替，不會一直重覆同樣的內容而感到乏味。 本書特色 　　● 精緻的運動解剖圖，搭配四種顏色標示各肌肉部位的離心收縮、向心收縮、等長收縮等狀態。 　　● 包括核心肌群、上半身、下半身、增強式、全身性訓

練共 95 種運動詳細圖解。 　　● 42 個分別為初級、中級、高級程度設計的訓練課程，可分別專注在不同的訓練重點，增加變化性與樂趣。 　　● 本書請到運動生理學網站 王順正博士、林玉瓊博士擔任審校，務求內容正確。 　　● 本書使用不易反光的高級紙張印刷，並以軟精裝方式裝訂，便於完全攤平閱讀。  

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基於工件運動配置與環境限制之機器人冗餘度設計與路徑優化抽樣演算法

為了解決關節的問題，作者賴振豪 這樣論述：

由於機械手臂在運動上的多功能性與成本效益，越來越多的加工任務利用它們來執行。為了滿足工件或工具的運動軌跡需求，並且保證加工品質，機器人運動軌跡的複雜性可能太高而無法產生可行的路徑規劃。主要的原因通常是機器人的自由度不足，無法避免奇異點或環境約束。直觀地向機器人添加更多關節並非一個好的解法，因此如何增加機器人冗餘自由度成為一個實際問題。換句話說，添加機器人的冗餘自由度必須考慮任務的運動配置、工具和環境約束。在本文中，提出了一種同時解決機器人的冗餘自由度設計和路徑規劃優化的新方法。機器人冗餘自由度分為兩種類型：設計自由度（design DOF）和運動自由度（motion DOF）。前者代表加工系

統的配置，例如夾具設計和工具/工件放置。後者代表整體運動規劃的參數，包括機器人和周邊設備。針對機器人冗餘自由度的設計和優化路徑規劃的問題，本文以設計自由度與運動自由度開發了不同約束條件下的遞迴優化架構。這個架構在幾何空間下使用取樣的方法在有限時間內搜索優化的解決方案。它的效果透過兩種的案例驗證，機器人研磨和機器人摺邊加工。這兩種案例的模擬結果分別降低了21.73% 和 58.81% 的成本。而且，後者在實驗中降低了55.434%的成本。這個實驗的結果透過視覺感測以平均3.26毫米的精度誤差加以驗證。

當代中醫傷科學：科學化傷科診斷、藥方與治療手法之精髓

為了解決關節的問題，作者黃敬軒,王亭云,李紋綺,林宏恩,林芷瑩,侯甫葦,郭于賢,陳柏恩,黃維德,葉祐安,劉昀瑄,譚心 這樣論述：

　　綜合骨科、復健科、疼痛科現代醫學知識，以中醫魂、西醫眼，貫通全身筋骨肌肉，打造萬全的傷科診斷治療讀本。   　　《當代中醫傷科學》由12位中醫師依據自身專業合力撰寫，以最新的觀念、現代的語言，讓這門悠久的中醫專科，承載長遠歷史又披上新衣。   　　《當代中醫傷科學》共分為五大章節，從檢查診斷與治療技術的〈傷科常用檢查〉、〈傷科治療技術〉，寫到藥方該如何抓的〈傷科中藥〉；〈傷科鍛鍊技術〉提供患者強身健體的自我訓練法，不再被動地頭痛醫頭、腳痛醫腳。〈常見傷科疾病〉更是整理了臨床最常看到的疑難雜症，手把手教你該如何對症治療。《當代中醫傷科學》，是寫給中醫系學生、中醫師、傳統整復推拿師的絕妙教

材，不同於傳統典籍的隱晦難懂，平實的現代用字讓對中醫有興趣的一般人士也能看懂。   　　《當代中醫傷科學》讓您捉對病根、對症下藥，解決肌肉、關節及身體疼痛，找回全人健康，是現代中醫傷科的集大成之作！   　　● 針對頸、胸、腰、肩等10大部位，對症治療無死角。 　　● 針刀、浮針；拔罐哪種好？超過8種傷科獨門治療技術教給你學。 　　● 指力、腕力、呼吸力......鍛鍊自身6大力，防範傷病於未然。 　　● 整理20種以上常見傷科疾病，淺、中、深層傷口處理方法。 　　● 100種以上的經典藥方範本，內服、外用找藥不必愁。

三流門控自適應圖卷積用於骨架動作數據識別

為了解決關節的問題，作者林志強 這樣論述：

近年來隨著計算機視覺技術的高速發展，人體動作識別作為其中一個重要的方向吸引了越來越多學者的興趣，得到了廣泛的研究。人體動作識別在人機交互，機器人視覺等方面都有廣泛的應用。但由於場景中存在光照、物體、顏色等複雜的變化以及障礙物的遮擋、背景的噪音等會對動作識別造成巨大的影響。而基於骨骼的動作識別具有強適應性，並且資料更加的簡潔。因此在基於骨架的動作識別上還有許多發展以及改善的空間。近幾年圖卷積神經網路在許多應用中得到了成功的應用，並且成功應用於骨骼的動作識別當中。圖卷積神經網路是一種能對圖數據進行深度學習的方法，其原理為將卷積從一幅圖像推廣到另一幅圖像，其中圖（Graph）結構是一種非線性的數據

結構。因此本文根據已提出的雙流自我調整性圖卷積模型進行改善。本文提出的改善為兩個部分，首先，對於某些動作對於順序資訊的強烈依賴性文中並沒有應用，因此在原有的雙流（骨骼流以及關節流）基礎上，加入整體的運動流來補充時間域的資訊。其次，在原有的雙流網路當中，具有兩種類型的圖，分別為全域圖以及局部圖，兩種類型的圖都針對不同的層進行了單獨的優化。基於每個模型層中所需兩種圖的重要性並不一致，本文中使用門控機制將這兩種圖形融合在一起。當模型使用三流門控自適應圖卷積時，在X-View模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比正確率提升了0.19%。在X-Subject模式下，三流結合作為輸入數據時，與雙流相比

正確率提升了0.97%。依據實驗結果顯示得出，利用三流門控的方式可以得出較好的結果，有效的改善辨識的錯誤率。