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野鳥完全圖鑑：詳盡比對辨識，盡覽鳥類之美 (電子書)

為了解決and縮寫的問題，作者 這樣論述：

　　收錄種 　　本書介紹了在日本國內已有紀錄（包含被視為紀錄的觀察案例）的鳥類，包含移入種、未記錄種，共約670種，並以2800張照片搭配解說。收錄種指的是有取得照片並刊載在本書中的物種。   　　①分類與刊載順序 　　雖然是以《日本產鳥類目錄改訂第7版》（日本鳥學會，2012）為基準，但是為了將類似的鳥類放在一起對照比較，有部分會調整頁次。關於分類順序，建議參考本書結尾的〈日本鳥類檢核表〉。   　　②山鳥及水鳥 　　以主要棲息地點為基礎，區分棲息於山林（綠色書眉）‧水邊（藍色書眉）的野鳥，並在章節扉頁（p.11及p.207）加上目次。   　　③種名‧學名‧英文名 　　中文名、目名、科

名、種‧亞種的學名‧英文名以《2020年台灣鳥類名錄》（中華民國野鳥學會）為依據。未記錄種的參考資料包括Mark Brazil的《Birds of East Asia, China, Taiwan, Korea, Japan, and Russia》（Princeton Univ. Press, 2009）、山階芳磨的《世界鳥類和名辭典》（大學書林，1986）。沒有中文名的物種會以學名‧英文名標示。   　　④全長（TL） 　　標示全長尺寸數值的參考資料包括《野鳥便覽 下卷》（日本野鳥會大阪支部）、《日本鳥類及其生態 第1卷∕第2卷》（梓書房∕岩波書店）、《日本鳥類550 山鳥 增補改訂版》《

日本鳥類550 水鳥 增補改訂版》（皆為文一綜合出版）（亦可參照用語解說p.7）。   　　⑤解說 　　關於分布及棲息環境，除了參考《日本產鳥類目錄改訂第7版》之外，也包含了田野調查的實際紀錄。若沒有特別紀錄分布地名，則代表棲息於日本全國。由於鳴叫聲的給人的感覺因人而異，要用所有讀者都能理解的方式標記實屬困難。在這本圖鑑的日文版中，筆者是以片假名拼音表現出聽到的聲音。此外，S代表鳴唱（Sing），C則代表鳴叫（Call）。   　　⑥照片及說明文字 　　著重在相似鳥類之間的比較，盡可能在同一個版面中放入許多照片，並且使用大量去背圖片。除此之外，照片也包含了雌雄（♀‧♂）、成鳥（Ad）、幼鳥（J

）、未成年鳥（imm）、夏羽（S）、冬羽（W）、換羽中的個體、亞種、個體差異等各種不同的形態。括弧內的標示為攝影月份及拍攝者的姓名縮寫（參照p.399）。辨識重點的說明文字也盡量安排在靠近照片的位置，不用移開視線就能確認照片與解說內容。此外，雖然避免重複解說，但是重要的部分還是會在不同的地方以同樣的內容表示。沒有特別標示雌雄的話，就代表雌雄幾乎同色。   　　⑦重點 　　彙整辨識鳥類時應注意的特徵、近似的物種及比較重點等等，並加以解說。   　　⑧「○○○」比對 　　使用相似鳥類的觀察點部位放大照片等，進行淺顯易懂解說。希望能成為觀察時的參考依據。   本書特色   　　本圖鑑收錄了在野外會看

見的野鳥照片約3400張。 　　包括普通種、難以辨識的種類、年齡及性別變化等等， 　　羅列相似的鳥類圖片相互對照，輕鬆解決賞鳥人士的煩惱！   專業推薦   　　中華民國野鳥學會、台灣猛禽研究會

and縮寫進入發燒排行的影片

臺灣民眾攝食養殖文蛤之安全風險與健康效益評估

為了解決and縮寫的問題，作者黃桂霞 這樣論述：

文蛤是國人經常食用的水產品，具有保肝、抗氧化、抗癌及降膽固醇等機能，但養殖環境之重金屬會蓄積於文蛤體中，並依其暴露濃度及暴露族群可能對攝食民眾造成不同程度之危害，因此民眾茫然於食用文蛤是利是弊?本研究採集彰化縣、雲林縣與臺南市之養殖文蛤生樣品24件、熟樣品25件，分別以感應耦合電漿質譜法分析其鎘、鉻、銅、鉛、鐵、錳、硒與鋅之濃度，以高效液相層析再以感應耦合電漿質譜法分析其無機砷與甲基汞之濃度，結合風險評估模式、國家攝食資料庫、美國國家環境保護局與美國加州環境保護局等相關數據，推估國人各年齡層攝取養殖文蛤之食品安全風險。結果顯示，熟文蛤之無機砷平均濃度 (0.609 mg/kg) 高於衛生福利

部食品藥物管理署訂定之食品中污染物質及毒素衛生標準限量標準 (0.5 mg/kg)。整體而言，各年齡層族群攝入文蛤中無機砷所造成之非致癌風險高於其他重金屬，以0-3歲與3-6歲族群為例，攝入熟文蛤中無機砷之危害商數分別為 1.29 與 1.13，可能對人體造成色素沉著症與角化症。此外，本研究亦評估各年齡層族群攝入文蛤中無機砷與鉛之致癌風險，其中無機砷對人體造成之致癌風險大於鉛，0-3歲攝入熟文蛤中無機砷之致癌風險為5.79×10-4，長期食用可能會造成罹患皮膚癌之風險。另一方面將文蛤樣品以0.05% 蛋白酶於37C水解12小時製備水解物 (Hard clam hydrolysate, HCH

)。體外試驗顯示35 mg/mL HCH具抗氧化活性，其清除DPPH能力相當於 117.49 μM Trolox、螯合亞鐵離子能力相當於 95.62 μg/mL EDTA、還原力相當於 97.26 μg/mL Vitamin C。2.19 μg/mL HCH之 α-amylase抑制率為21.75%，但不具α-glucosidase抑制活性。人類腸道Caco-2 細胞以2.19 μg/mL HCH 處理具抑制sucrase 活性 ，相當於 62.5 μg/mL Acarbose。人類肝臟HepG2細胞以HCH處理無法促進葡萄糖攝入，但2.19與17.50 µg/mL HCH可延緩油酸誘導之脂質

蓄積。綜上，除了0-3歲與3-6歲族群攝入熟文蛤中無機砷外，各年齡層攝入文蛤中重金屬之危害商數皆小於1，為可接受風險；各年齡層族群攝入文蛤中無機砷與鉛之致癌風險，皆為不可接受風險。然而，文蛤蛋白水解物具抗氧化、降血糖及延緩非酒精性脂肪肝等活性，建議各年齡層族群適量攝取，每人每週可攝入熟文蛤量，0-3歲、3-6歲、6-12歲、12-16歲、16-18歲、19-65歲、65歲以上分別為 0.95、1.51、2.77、4.22、4.61、4.94及4.66 g/週。本研究成果可提供各年齡層攝取臺灣養殖文蛤之每週建議攝取量、呈現該食用量養殖文蛤潛在之人體健康效益。

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and縮寫的問題，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！

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決and縮寫的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。