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最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)

為了解決location中文的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 　　研讀本

書讀者可以學會下列的應用。 　　☆ 認識與使用網路【免費資源】 　　☆ 增加【網頁配色】知識 　　☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 　　☆ 設計完整【響應式網頁】實例 　　☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。

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內外在專注焦點對青少年網球選手發球表現之影響

為了解決location中文的問題，作者張惠茹 這樣論述：

　　目的：本研究目的在於探究內外在專注焦點指導介入，對於青少年網球選手發球效益。招募18 名國小青少年網球運動員為實驗參與者（性別：11男7女、年齡：9.22±1.33歲、球齡：2.72±3.27年、身高138.27±9.08 公分、體重 30.91±8.61公斤）。隨機以內外在專注焦點介入，進行10次（內在5次、外在5次）的網球發球。測驗前，給予熱身10分鐘和2次試發練習。根據發球落點以座標紀錄並獲取發球準確度參數，以Excel 進行數值分析，統計方式採相依樣本t檢定及內部一致性（ICC）資料分析，統計水準設定為α=.05。　　結果：實驗參與者執行內在專注焦點發球的ICC值為.71、執行外

在專注焦點發球的ICC值為.75，均具有不錯的一致性。不同注意焦點發球表現的t考驗結果p值為.002 達顯著水準。　　結論：外在專注焦點指導介入在發球穩定性及發球表現均優於內在介入。

跨境犯罪：電信詐騙專書 大學用書(一品)

為了解決location中文的問題，作者許華孚,黃光甫 這樣論述：

　　適用對象： 　　1.適合國內犯罪防治學系課程的大專用書 　　2.適合警隊與偵查隊員的用書，以及我國駐外單位和移民署相關單位 　　3.國家考試中的考科包含跨境犯罪的部分，電信詐欺是近年來最重要的犯罪型態，因此可成為考試用書的參照   　　適用時間： 　　無期限   　　使用功效： 　　本書作者透過犯罪腳本理論模式來進行跨境詐欺犯罪的分析，從犯罪腳本的九大場景三大階段說明跨境詐欺犯罪的過程與順序。針對組織犯罪的構成要素進行分析，輔以犯罪腳本的模式剖繪整體犯罪輪廓，深入了解跨境詐欺犯罪的過程模式與生活型態、組織網絡與主要犯罪行為間的關聯。期能為跨境詐欺的應對防治具體作為與提出政策建議。  

　　改版差異： 　　無   本書特色   　　本書從法院判決書中對初步了解犯罪地點、工具、時間與被害者國籍的關聯性，與參與跨境詐欺犯罪的受刑人進行深度訪談，了解跨境詐欺犯罪集團的架構及其網絡關係，針對其生活型態去了解加入犯罪集團的成因，透過犯罪腳本來分析其犯罪的順序與過程，最後對於偵查人員進行深度訪談，共同比對分析跨境詐欺犯罪集團的架構、網絡與犯罪腳本的過程。研究發現犯罪者生活型態與出入及持續參與跨境詐欺犯罪有關，包括低薪、工作類型、消費習慣與不穩定的經濟來源，而最關鍵的是偏差同儕的影響甚鉅。犯罪團體網絡的強弱連結、運作效率與風險管控，對於主要犯罪行為與生活型態有相互影響的關聯性。從犯罪腳本的

九大場景三大階段說明跨境詐欺犯罪的過程與順序，以及情境分析的各項腳本比重，最後提出跨境詐欺犯罪的命題來建構常模。最後以情境犯罪預防提出相關對應方法，形成跨境詐欺的應對防治具體作為與提出政策建議。

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決location中文的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。