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Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決google篩選器語法的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python 操作 Excel  ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來   　　★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel 　　★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 　　★ 辦公室自動化輕鬆上手   　　這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。   　　【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 　　整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未

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結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視

為了解決google篩選器語法的問題，作者趙子綺 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II誌謝 III第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究問題 21.3 研究目的 31.4 研究範圍與限制 31.5 研究流程 41.6 論文章節架構 6第二章 文獻回顧 72.1 擴增實境(AR) 72.2 AR於營造業之應用 82.3 整合BIM與AR之4D進度模擬 112.4 AR運用於職安管理 142.5 小結 19第三章 系統開發 203.1 BIM模型與資料庫連結 223.1.1 建置BIM模型 223.1.2 添加BIM元件資訊 223.1.3 BIM模型資訊之資料庫建立 253.2 A

R應用程式開發 323.2.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 333.2.2 使用Vuforia Engine外掛程式於Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 343.3 AR與4D進度模擬 393.3.1 結合進度條與進度作業資訊 403.3.2 AR結合進度條與BIM模型 493.3.3 AR結合BIM模型資訊視窗 533.4 4D施工危害檢視 55第四章 案例實測 594.1 案例介紹 594.2 BIM模型與資料庫連結 594.2.1 建置BIM模型 594.2.2 添加BIM元件資訊 6

04.2.3 BIM模型資訊之資料庫建立 624.3 AR應用程式開發 764.3.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 774.3.2 使用Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 804.4 AR與4D進度模擬 824.4.1 結合進度條與進度作業資訊 834.4.2 AR結合進度條與BIM模型 854.4.3 AR結合BIM模型資訊視窗 884.5 4D施工危害檢視 89第五章 討論 995.1 研究差異 995.2 傳統4D進度模擬與AR結合4D進度模擬之差異 100第六章 結論與後續研究建議

1076.1 結論 1076.2 貢獻 1076.3 後續研究建議 108參考文獻 109 表目錄表3.1、BIM模型資訊連結之軟體用途說明表 25表3.2、各類型元件常用之元件資訊列表 54表4.1、「2FL混凝土澆置及養護(5000PSI)」之施工危害檢視關卡內容 92表4.2、「鋼構及外牆屋面板工程」之施工危害檢視關卡內容 94表4.3、「造型格柵、鋁板、欄杆玻璃安裝」之施工危害檢視關卡內容 97表5.1、研究之研究目的及程式編譯需求差異比較表 101表5.2、BIM模型資訊及進度作業資訊傳遞方式差異比較表 103表5.3、研究之成果展示方式及使用軟體差異比較表

105 圖目錄圖1.1、研究流程圖 5圖2.1、光學透視之頭戴式顯示器之概念圖 7圖2.2、Virtuality Continuum關係圖 8圖2.3、設施設備報修系統平台之系統架構示意圖 9圖2.4、將GAMMA AR搭配雲端資料庫建立之設備報修平台頁面 9圖2.5、全景AR技術開發示意圖 10圖2.6、全景AR虛擬安全教育訓練環境系統示意圖 10圖2.7、施工階段介面管理之系統架構 11圖2.8、將現場相片生成之點雲模型及BIM模型與現場環境整合 12圖2.9、以AR檢視施工模擬之投影 13圖2.10、使用AR模擬施工進度狀態之流程 13圖2.11、透過MR追蹤施工

進度 14圖2.12、以行動裝置開啟圖像標記式AR系統並掃描AR圖卡 16圖2.13、以低技能為例之關卡操作過程 16圖2.14、於Google地球之環境進行AR系統模擬 17圖2.15、使用者登入介面 18圖2.16、施工階段及位置選擇介面 18圖2.17、點選虛擬安全設施設備物件放置點 18圖2.18、透過檢查清單確認虛擬安全設施設備物件是否合格 19圖3.1、結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視模式圖 21圖3.2、新增參數之參數性值設定視窗 23圖3.3、由時程進度表取得進度作業之大綱編號 24圖3.4、選取元件可於性質欄檢視元件資訊 24圖3.5

、BIM模型資訊連結之軟體關係圖 25圖3.6、SSMS連結伺服器介面 26圖3.7、建立匯出資訊之資料庫來源 27圖3.8、連結BIM模型至資料庫之連接選項選取視窗 27圖3.9、選擇產生指令碼之資料庫物件 29圖3.10、MS SQL Server資料庫產生之指令碼示意圖 29圖3.11、MySQL資料庫產生之指令碼示意圖 30圖3.12、phpMyAdmin之資料庫管理頁面 30圖3.13、WAMP Server之專案目錄資料夾 31圖3.14、多層式列表示意圖 32圖3.15、圖像標記式AR系統開發流程圖 33圖3.16、Vuforia Engine開發網頁之授權

碼管理員 34圖3.17、Vuforia Engine開發網頁之目標物管理員 34圖3.18、由AR Camera物件之編輯視窗開啟Vuforia配置內容 35圖3.19、焦距和可視化範圍 36圖3.20、本研究使用設備之鏡頭規格 36圖3.21、依據設備調整AR Camera之視角度數 37圖3.22、於Vuforia配置內容查看已匯入之圖像資料庫 37圖3.23、於Image Target物件之編輯視窗設定AR圖卡圖像 38圖3.24、圖像目標物件與觸發物件之階層關係示意圖 38圖3.25、建立Unity3D專案場景為Android應用程式之視窗 39圖3.26、Pro

ject之匯出精靈之設定對應任務欄位視窗 41圖3.27、Unity3D外掛程式轉換Excel工作表之工具 42圖3.28、Unity3D之進度作業資訊多層式列表示意圖 42圖3.29、Unity3D之UI物件「Slider」 44圖3.30、設定「Render Mode」物件參數 44圖3.31、本研究使用之設備之螢幕尺寸 45圖3.32、設定「UI Scale Mode」物件參數 45圖3.33、設定「Slider」物件之預設基準參數 46圖3.34、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置及尺寸(1) 46圖3.35、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置

及尺寸(2) 47圖3.36、進度作業資訊之UI物件 47圖3.37、透過3ds Max連結Revit專案並讀取模型 49圖3.38、選擇以不合併實體導入模型 50圖3.39、將場景物件之材質類型由Autodesk材質轉換為物理材質 50圖3.40、透過3ds Max轉換材質類型後取得正確之材質球數量 51圖3.41、依進度作業順序開啟BIM模型之程式碼運作流程圖 52圖3.42、模型資訊UI視窗示意圖 53圖3.43、Unity3D專案內建之物理射線程式 55圖3.44、「Button」物件內建「OnClick()」程式函式 55圖3.45、設置施工危害檢視關卡流程圖

56圖3.46、4D施工危害檢視關卡之關卡說明提示符號 58圖3.47、4D施工危害檢視關卡之職安提示符號 58圖3.48、圈圍管制設施及指揮人員之模型 58圖4.1、台中市某大學新建大樓之全棟透視圖 59圖4.2、台中市某大學新建大樓之一樓走廊 60圖4.3、定義新專案參數之名稱及類型 61圖4.4、於性質欄輸入對應進度作業資訊及危害 61圖4.5、新增匯出BIM模型資訊之外掛軟件 63圖4.6、以ODBC方式連結Revit與資料庫 63圖4.7、選擇資料來源之視窗 64圖4.8、選擇建立SQL Server為資料來源 64圖4.9、由SSMS連線伺服器視窗取得伺服器名

稱 65圖4.10、於SSMS新增資料庫 65圖4.11、於資料來源設定填入伺服器與資料庫名稱 66圖4.12、SSMS之SQL Server資料庫架構 68圖4.13、phpMyAdmin之MySQL資料庫架構 68圖4.14、於SSMS選擇產生指令碼之選項 69圖4.15、選擇本系統所需之資料表 69圖4.16、選擇結構描述和資料為指令碼編寫資料類型 70圖4.17、於SSMS產生之指令碼 70圖4.18、依據MySQL資料庫使用語法調整後之指令碼 71圖4.19、將調整後之指令碼匯入MySQL資料庫 71圖4.20、以記事本開啟指令碼並確認檔案編碼 72圖4.21

、於WAMP Server之本機網頁查看各工具之資訊 73圖4.22、於專案目錄內新增PHP檔 74圖4.23、讀取MySQL資料庫資訊之局部程式碼 74圖4.24、以網頁呈現PHP檔之敘述內容 75圖4.25、產生網頁內容之指令碼 75圖4.26、模型資訊之階層式列表欄位定義 76圖4.27、篩選字串變數填入階層式列表之局部程式碼 76圖4.28、BIM模型資訊於Unity3D專案之階層式列表 76圖4.29、授權碼創建完成畫面 78圖4.30、創建目標物之設定畫面 78圖4.31、顯現圖像目標之特徵點處 79圖4.32、下載目標物資料庫之視窗 79圖4.33、下載之

目標物資料庫檔 80圖4.34、下載Vuforia之SDK處 81圖4.35、將授權碼填入Vuforia配置內容 81圖4.36、設定AR圖卡之圖像及尺寸 82圖4.37、Image Target之子物件 82圖4.38、以英文命名之標題欄位名稱及工作表名稱 84圖4.39、於Unity3D建立之進度作業資訊多層式列表 84圖4.40、以UI物件建置之進度條及進度作業資訊 85圖4.41、匯入Unity3D場景之3D模型 86圖4.42、BIM模型及進度條物件皆為標記圖像之子項目 86圖4.43、以AR應用程式檢視4D進度模擬 87圖4.44、完工後室內實景 87圖4.

45、以AR檢視室內之截圖畫面 87圖4.46、於AR應用程式點選模型顯示BIM模型資訊視窗 88圖4.47、施工危害檢視關卡步驟1 89圖4.48、施工危害檢視關卡步驟2 90圖4.49、施工危害檢視關卡步驟3 90圖4.50、施工危害檢視關卡步驟4 90圖4.51、施工危害檢視關卡步驟5 91圖4.52、施工危害檢視關卡步驟6 91

雅思單字聖經(英式發音 附QR Code音檔)

為了解決google篩選器語法的問題，作者AmandaChou 這樣論述：

最強雅思單字學習方式── 考取閱讀9分者的語感關鍵速成 一次性掌握循環必考字彙 有效攻略摘要式填空等高階閱讀題型 輔以「聽＋讀」題型 一書二用 直取雅思「聽」、「讀」8.0高分！！！ –––––––––––––––– 　　兩大學習法，依步驟海量練習近1200題，一本搞定雅思單字、聽力和閱讀！！！ 　　1.模擬試題衝刺 　　2.聽、讀整合能力強化 　　學習特點 　　▍神乎其技﹕掌握雅思閱讀9.0考生均具備的超語感，強化predict等的能力，無懼雅思聽、讀試題。對SAT和GRE填空等試題，亦有極大幫助。 　　聽力和閱讀兩個技能均密不可分，根據統計，高分考生均具備一定程度語感和預測能力，

使自己在答題時能夠游刃有餘、應付裕如，以更短的時間判答。在下一題的聽力訊息出現前即大概知道講者要說什麼，或是立刻選出閱讀摘要填空題答案。 　　▍讚嘆不已﹕納入聽＋讀兩用試題，縮短考生至少1/2的備考時間。 　　傳統聽讀分拆的學習，降低了學生的學習效果。本書獨家設計可用於閱讀和聽力的試題，考生先演練文意選填式的閱讀試題，檢視答案後，接續演練聽力spot dictation，掌握聽力必考字彙以及增進聽力能力。欲加強口譯實力者亦適用，反覆演練spot dictation試題增進實力。 　　▍刮目相看﹕大一外文系增進字彙量和聽、讀實力的利器，提升競爭力和就業力。 　　隨著疫情等因素，增多粥少的情況

下，提升自我競爭力和語文能力更刻不容緩，書中精選字彙是雅思及各類考試的必考字，也是替外文系考生篩選出了外文系學習時需要掌握的關鍵字彙，從同儕中脫穎而出。書籍亦適用於教師大一聽力和閱讀課程。 　　▍傾囊相授﹕收錄數百句長難句，大幅提升考生對長句的理解力，突破閱讀8分以上關卡，獲取佳績。 　　藉由持續性的閱讀和理解長難句，掌握各種句型關鍵，對各主題的閱讀難句均能輕而易舉的理解，並將這些百變句型應用於寫作中，獲取考官青睞。 　　▍價值連城﹕海量試題，包含近7.5本的雅思官方題本練習量，初、中階考生均能利用大量練習找到突破分數的突破口，一次獲取高分 　　不浪費寶貴的劍橋官方試題！先演練書中試題。演

練書中試題後，再寫近幾年官方試題即馬上掌握可能考到的分數段。不先演練官方試題的原因在於每個雅思對應的分數段，都代表了考生一定時間的英語練習量。根據統計，雅思考取平均7分的考生也相對應的有一定的練習時間。在不具備任何訓練的情況下，若是先演練近年的劍橋雅思官方試題，只會耗費寶貴的試題，該官方試題是要放在一定程度的練習後，檢視自我學習成果的試題。（畢竟寫完後再寫同份試題，試題失去了效度。官方試題每1-2年才出一本新的試題，一本試題卻能在短時間內寫完…。） 本書特色 　　第一部分規劃了雅思閱讀9分考生均具備的語感海量練習，亦同時提升雅思摘要填空、GRE、SAT等字彙題的答題能力。第二部份則側重聽和

讀同步強化練習，一份試題能同時用於演練兩個單項，運用聽和讀的關聯性，大幅提升考生學習成果。

問答系統答案生成方法之比較-以客戶服務系統為例

為了解決google篩選器語法的問題，作者陳立恩 這樣論述：

本研究將問答系統應用於 Line 平台的聊天機器人上，並提供四種資料檢索的方 法，都會先將使用者提出的問題經過斷詞後再進行，並利用句子向量從已整理好的知 識庫中找到對應或者相似的問題回覆給使用者。第一是從客服常問問題集中找到相似 的問答，並回傳相似度最高的前幾項供使用者做選擇;第二是透過 LDA 主題模型分類 出且經過文本摘要的知識庫中進行搜尋;第三種則透過過去使用者填寫的分類同樣經 過文本摘要的知識庫中進行搜尋;最後則是不經過分類的所有工作單中搜尋。本研究主要可分為文本資料知識庫預處理與問答系統，問答系統又可分為問句分析、資料檢索以及答案擷取。文本資料主要以中原大學電算中心歷年的工作處理單

之資料庫為主，資料庫欄位總共有六十個，其中本研究僅針對處理單之問題、處理之回覆、使用者填選之分類進行分析。文本資料知識庫預處理是在清理清理尚未處理之問題與電算中心例行回報等不必要的資料，透過模型對資料進行訓練以及分類，經過斷詞、詞向量模型、主題模型與文本摘要整理出後續問答系統在資料檢索時所需要的知識庫。問答系統則相同透過斷詞、句子向量計算以及主題模型判斷主題，並從整理好的知識庫中尋找與輸入的相似問題。透過問答系統，不僅能減少行政單位的工作量，也能因縮小搜尋的範圍而減短使用者在等待問題解決的時間。