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PowerPoint 2021實力養成暨評量

為了解決office重新安裝的問題，作者財團法人中華民國電腦技能基金會 這樣論述：

　　本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。    　　1.題庫設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！    　　2.囊括PowerPoint 2021最常用之功能，學、術科題目淺顯易懂，豐富且多樣化，讓讀者能夠循序漸進的學習，熟練PowerPoint軟體的操作。    　　3.精選學科題庫7大類共277題，採電腦線上作答，可透過題庫練習系統依類別選題進行練習，學習效果立即呈現。    　　4.精選術科題庫4大類共40題，包含PowerPoint 2021「建立簡報素材及放映技能」、「編輯與美化簡報及自訂放映技能」、「簡報母片設計與應用技能」及

「與其他軟體的整合技能」等類別，使用者可自行指定題目進行練習，透過術科電腦自動評分系統，可立即評核學習成果。    　　5.題庫練習系統提供「使用者專區」功能，記錄並管理歷次練習的成績。    　　6.本題庫適用在Microsoft PowerPoint 2021軟體上執行。    　　7.配合電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 

office重新安裝進入發燒排行的影片

金門地區無線網路入侵滲透分析與測試應用研究

為了解決office重新安裝的問題，作者董倫保 這樣論述：

在高速網路效能技術不斷演進及行動網路寛頻提升下，第五代行動通訊（5G）與第六代無線網路（Wi-Fi 6）已逐漸成為全民生活應用中不可或缺的必要通訊產品；無線網路（Wi-Fi）使用無線電波傳輸的完全開放式環境特性，再加上目前大多數廠牌的無線AP路由器普遍存在管理設置及金鑰驗證機制的安全性問題，易讓攻擊者透過中介偵測方式進行入侵滲透攻擊。本研究架設Kali Linux系統入侵滲透平台佈署安裝適合無線區域網路入侵滲透的檢測工具與方法，針對部份的個人家庭、SOHO族及小型企業辦公室等使用一般無線AP路由器的無線網路進行相應入侵透測試方法，用於驗證使用者對於WiFi上網具有資訊安全素養能力的程度，通過

本入侵滲透分析系統可測試各種無線網路安全能力是否符合資訊安全規範的要求。本研究經由Kali Linux入侵滲透分析測試，針對安全設置問題綜合進行掃描、分析與入侵滲透，實驗研究結果發現金門地區民眾主要問題有：使用出廠值預設管理密碼管理無線AP路由器、WPA2-PSK金鑰密碼使用弱密碼或空密碼、無線AP路由器的Wi-Fi保護設置（WPS）功能未關閉或禁用等三項安全設置議題需要加強改進。本研究依據實驗分析檢測結果用於驗證使用者對於WiFi上網具有資訊安全素養能力的程度，通過本入侵滲透分析系統可測試各種無線網路安全能力是否符合資訊安全規範的要求，提出的建議改善方案期望達到降低無線網路潛在的安全風險，以

提高全民資訊安全能力。

Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決office重新安裝的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

基於預測的空中小型基地台資源分配：聯合機器學習方法

為了解決office重新安裝的問題，作者施彥廷 這樣論述：

由於無人駕駛飛行器(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 易於部署、快速移動和懸停能力，因此它們被用於許多商業應用。特別是安裝在無人機上的小型基地台，也稱為無人機小型基地台(Drone Small Cell, DSC) ，可為無線網路提供臨時緩解或輔助程序。在本文中，我們設計了一個基於預測的主動無人機管理(Prediction-Based Proactive Drone Management, P^2 DM) 架構，可以在多個無人機小型基地台場景中減少網路干擾並提高能量效率。 P^2 DM 架構可以分為離線階段和在線階段。在離線階段，使用監督式學習根據歷史數據建立

高度準確的移動預測模型。於在線階段啟動預測模型，僅使用小樣本集預測用戶(User) 位置。由於預測用戶的位置，系統會主動確定 無人機小型基地台在下一個時隙應該是醒著還是睡著。由於無人機小型基地台在深度睡眠模式下具有更長的喚醒時間，因此提前喚醒以避免數據傳播延遲。為了進一步克服在線階段獲取關鍵性能指標數據（即為標籤數據）的困難，採用非監督式學習技術進行無人機小型基地台重新定位和功率控制，以提高能效。我們的模擬結果呈現與基因演算法的現有方法（即為啟發式算法）相比，P^2 DM架構可以證明在執行時間和能量效率方面的優勢。