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2023數學(A) 完全攻略：根據108課綱編寫(含111年統測試題解析)(升科大四技二專)

為了解決排列 組合 係數的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎含111年統測數學(A)試題與解析 　　◎課綱主題分類‧完全對應評量範圍 　　◎藍字標示核心公式，考試必考關鍵 　　◎圖表輔助解題，說明破題方向 　　根據108課綱（教育部107年4月16日發布的「十二年國民基本教育課程綱要」）以及技專校院招生策略委員會107年12月公告的「四技二專統一入學測驗命題範圍調整論述說明」，本書期學生們能「結合探究思考」，培養核心能力。 　　本書內容之編寫是配合數學(A)命題大綱之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考

試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官

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前列腺癌核磁共振影像的直方圖分析與深度卷積神經網絡

為了解決排列 組合 係數的問題，作者賴志慶 這樣論述：

隨著多參數核磁共振影像(mp-MRI)的發展，對於診斷前列腺癌的準確性有所提高，完整的mp-MRI影像包括T2加權影像(T2W)、擴散加權影像(DWI)、擴散係數影像(ADC)和動態對比增強影像(DCE-MRI)。在本論文中，首先利用直方圖參數來分析DCE-MRI影像中對比劑最大洗入斜率(MWS)和延遲洗出斜率(DPS)於攝護腺腫瘤組織與正常組織的區分能力。結果顯示，在攝護腺的過度區，變異係數唯一在MWS中可以區分腫瘤與正常組織的參數，而在DPS中有較多的參數可以區分腫瘤(如 平均值、偏度、10%、25%、50%、75%和90%)。攝護腺外圍區的部分，在MWS分析中，除了峰度和偏度外，其他直

方圖參數對於區分組織，都有顯著的差異。在DPS中有顯著差異的參數為標準差、四分位距、修正過半峰全寬，百分位數距(90%-10%)。在攝護腺的過度區與外圍區的MWS 和 DPS中，有不同的直方圖參數可以被用來區分腫瘤。最後本論文使用以SegNet為基礎的深度卷積神經網路模型來自動分割攝護腺過度區、外圍區和腫瘤的區域。本文中使用PROSTATEx的數據集中的影像來訓練模型，將三種不同序列的核磁共振影像，分別為T2W、DWI和ADC等三種影像，並將其結合為一張三通道(RGB)的影像，並在影像上圈選出三個區域的範圍，最後利用上述三種影像做不同排列的分組來放入模型訓練。結果發現，在T2W + DWI +

ADC影像組合表現出較好的分割效能，而在個別區域分割的相似係數分別為過度區(90.45%)、外圍區(70.04%)和腫瘤區(52.73%)，使用深度卷積神經網路模型來診斷腫瘤以及分割區域是相當有潛力的。本文的結論為，對於DCE-MRI 時間強度曲線進行直方圖分析，可以用來區分 過度區與外圍區中的良性前列腺組織和腫瘤，並且深度卷積神經模型於影像序列分析中，用來輔助診斷腫瘤有相當大的潛力。

2023警專數學乙滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決排列 組合 係數的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎收錄111年警專數學乙試題及解析 　　◎精準命中考點，依新課綱主題分類 　　◎粗體標示關鍵，重點記憶考前衝刺 　　◎最新試題解析，名師逐題詳盡解析 　　本書內容之編寫是配合108課綱數學乙之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考

生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學的領域中，多下功夫就可以得到分數，是考試中提高分數的關鍵，在準備的時候多用點時間，不僅可以得到理想的分數，學習效果也是數理科中最佳者。解決數學問題、突破數學困境的最佳方法就是多花點時間研究類題和了解觀念，對解數學題的整體能力可提升不少。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。 　　在大考之前有幾點

可供各位參考： 　　第一，編輯或整理屬於你自己的講義或筆記，可以先從最拿手的單元著手，既快又有效率。 　　第二，閱讀重點整理時，可回憶之前學過的觀念做關係連結，讀第一遍時自然須要較多時間，但第二、三、四遍時，便輕鬆容易多了。 　　而數學試題部分，同一類型可歸為一組，方便日後習作。可以利用本書的牛刀小試與精選考題詳加演練，有不懂的地方，須即時解決，以破除思考上的缺陷，可參照詳解或請教老師或同學。 　　＊＊＊＊ 　　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

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DOpIm：擴散光學造影軟體系統

為了解決排列 組合 係數的問題，作者李柏廷 這樣論述：

擴散光學斷層造影(diffuse optical tomography, DOT)，即將近紅外光進入組織中，由光偵測器蒐集光資訊，進行光學係數分佈影像重建。進行影像重建時，分為前向計算與逆向反算兩個部分。前向計算藉擴散方程式呈現光在組織的傳遞情形，獲得不同位置的光資訊；逆向反算則通過牛頓法進行疊代，利用最小化量測資料與前向計算的差值，重建組織光學係數分佈，進行腫瘤大小及位置的判斷。逆向反算中，由於擴散係數遠大於吸收係數，導致吸收係數主導重建圖像，故需加入正規化項，平衡兩光學係數之數量級，使吸收係數不會主導重建；同時逆向反算中具有病態特性，故需加入正則化項穩定重建結果。為了要方便執行影像重建，

故本論文將分別整合實驗室現有的DOT、FDOT影像重建程式並設計使用者介面，方便後人在進行影像重建時使用；也在多波長組合挑選的程式中設計使用者介面，以便依組織組成濃度，從不同波長光源中挑選最佳的波長組合。1) 軟體改進方面：在軟體改進方面，分別改善網格中光源與光偵測器位置的判斷；修改原三維多頻率光資訊影像重建程式，找前向計算與量測資料的實數與虛數部分差異時的計算錯誤；增加依仿體輪廓進行一維等比例剖面呈現影像重建結果的方式。2) 軟體驗證方面：DOT部分以圓柱、半橢球仿乳和不規則形仿體驗證，確認本軟體在使用單頻率與多頻率光資訊進行二維與三維影像重建的能力。FDOT部分使用圓形仿體驗證

，確認本軟體影像重建的能力。多波長組合挑選參考女性乳房組織組成濃度，作為驗證本軟體在市售波長挑選多波長光源組合時的依據。