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大學個人申請入學及四技二專甄選金榜必勝手冊

為了解決別針的問題，作者呂宗昕 這樣論述：

──108課綱高中參考用書── 學長姊留下的準備方法，還可行嗎？ 如何打造神人級黃金書審資料，快速抓住審查委員眼球？ 從「學習歷程檔案」、「課程學習成果報告」、「專題實作」到口試，有哪些失分地雷、加分亮點、得分關鍵？ 台大甄試審查教授現身說法，提供第一手資訊，教你如何面對108課綱，申請上理想志願！ 普通型高中、技術型高中、綜合型高中 適用 大學申請入學、四技二專甄選 ◆高一、高二建立基石 ◆高三衝刺大補帖 ◆學測後救命丹 四大特色，無痛征服大學個人申請入學、四技二專甄選 ★第一線的第一手資料 作者為台大108課綱第一屆審查教授，從審查端的角度，解答高中學生、老師與家長的困惑

，提供最實用的指南。 ★適用各類型高中生升學 普通型高中、綜合型高中、技術型高中的同學，皆可使用這本手冊，內容不只包含大學申請撇步，還有專屬四技二專甄選的介紹。從上高中的那一刻，至高三衝刺期，各個階段都能帶來助益。 ★申請流程全方位完整說明 高中時期該怎麼安排上傳與撰寫資料的進度？最關鍵的「六大黃金必備書審資料」是什麼，又該如何做好準備？口試時怎麼讓教授們留下好印象？書中不只各階段逐項說明，更濃縮成「加分亮點」、「得分關鍵」、「失分地雷」，重點不遺漏。 ★資訊視覺化、Checklist反覆確認 因應新課綱申請時的變化，將知名大學、科大，不同類科系審查的書審重點，以圖表、數據列出，一目了然

。搭配Checklist，從前期資料準備到後期申請面試，隨時都能自我檢視各項細節。 七大方向，快速掌握新課綱申請重點 ◎你的必勝策略是什麼？ 驚喜上榜VS意外落榜，是發生什麼事？大學及四技二專升學管道，以及甄試所需準備的備審資料，一次報給你知。 ◎如何收集及分析必備書審資料？ 書審成績對甄試結果有多重要？千萬要儘早準備好「六大黃金必備書審資料」，以及能從甄選勝出的「三大法寶」。 ◎大學教授如何評量高中修課成績？ 解析書面資料審查的程序、大學教授評分備審資料方式。千萬別小看高中修課成績的重要性，它會左右申請結果！ ◎大學教授如何評量高中課程學習成果報告？ 「學習成果報告」到底對書審成

績有什麼影響，寫的時候要注意什麼？揭開大學教授對「學習成果報告」的審查重點，以及常見學生誤踩的失分地雷。 ◎如何寫出可獲高分的「學習歷程自述」及「多元表現綜整心得」？ 公開「學習歷程自述」如何替自己加分，同時解說各類「多元表現」對書審成績的影響力，每一環節皆不可輕忽，應掌握每一項取分的機會。 ◎如何為口試做準備？ 面對易有變數的口試，你可以先做好各種準備，並打好應試心理建設，善用口試考場中的「得分秘訣」，回答切中要點，抓住教授們耳朵。 ◎給高一、高二及高三同學的建議 針對高一及高二同學，說明如何積極提前做好準備；另特別針對高三同學，給予最後衝刺階段的重點提醒！ 在這本必勝手冊中，作者

整理出大方向與大原則，助學生一臂之力，高效展現高中學習的成果，順利進入心目中理想的大學科系，完成人生進階的學習目標。

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基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究

為了解決別針的問題，作者廖國欽 這樣論述：

車輛自動駕駛系統目前主要是由自動跟車 (Adaptive Cruise Control, ACC) 以及車道偏離警示 (Lane Departure Warning System, LDWS) 兩大系統所組成。然而，自動跟車系統在實現過程中，由於必須藉由前方車輛實現車輛跟隨功能，因此若無前方車輛時則無法實現此功能。反觀車道偏離警示系統是依據車道線軌跡來幫助車輛保持於車道內，因此具備較高實用性。在此，本研究特別針對車道感測進行研究。由於傳統的車道線感測必須仰賴高效率的電腦才能有效地完成運算，為了克服傳統車道線辨識的缺點，本研究專注於如何將車道線辨識演算法簡化，並實現在單晶片上，達到低功耗之目的

。本研究以單一數位相機及單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 實線以精簡之硬體電路達到即時於白天及黃昏情況下進行車道線辨識。透過像素趨勢車道檢測法 (Pixel Trend Lane Detection, PTLD) 擷取特徵，並將所得之車道位置利用線性回歸 (Linear Regression, LR) 決定車道線的軌跡，再透過左右車道回歸線取得車道的中心線，藉此引導車輛穩定行駛於車道中。另外，本研究還搭配語音辨識擴充模組 (DFR0177 Voice Recognition) 來辨識由Google Map路線規劃所傳出的語音指

令。根據辨識的結果，輸出行車指令給FPGA，以此決定車輛轉彎或直線行車路線模式。根據本研究之實驗結果，在使用每秒90張畫面播放速度以及640×480影像解析度情況下，只需11 ms即可擷取車道線特徵。而由左右車道線線性回歸決定出的中心線與實際影像中的中心線，誤差僅在5個像素以內。故本研究不管在運算速度以及準確度上均符合實際運用需求，未來可以有效幫助車輛穩定行駛於車道，達成自動駕駛之目的。

回到爸媽小時候.臺灣鄉土教育繪本集： 《爸爸小時候：第一次逛迪化街》+《媽媽小時候：第一次參加婚禮》

為了解決別針的問題，作者朱秀芳,鄭靜儀 這樣論述：

★漫步迪化街、見證傳統婚禮，原來我們的臺灣這麼豐美多元！ ◎隨書附贈「走讀臺灣」精美藏書票+「迪化街」延伸閱讀附冊   　　這是一套集歷史古蹟、傳統婚禮的臺灣鄉土教育繪本集，共收錄了已故臺灣寫實畫家陳麗雅的兩本經典繪本——《爸爸小時候：第一次逛迪化街》、《媽媽小時候：第一次參加婚禮》，內容分別針對臺北市迪化街的歷史古蹟、買年貨、傳統建築……，以及臺灣傳統婚禮、迎娶儀式、辦桌宴客……等主題所創作的繪本。      　　現在就啟程，一起回到爸爸、媽媽小時候，找一找，迪化街、永樂市場、霞海城隍廟在哪裡？說一說，南北貨、巴洛克建築、長條街屋、傳統婚禮的特色！讀一讀，來一趟迪化街

歷史走讀之旅，與小小花童相遇，見證傳統婚禮與辦桌喜宴的快樂回憶！寫一寫，延伸思考，起身探索自己家鄉的風土民情！      　　各冊內容   　　《爸爸小時候：第一次逛迪化街》 　　 　　「我的第一次」系列，回到爸爸小時候 　　走讀迪化街、認識鄉土文化，一同起身探索！ 　　 　　《爸爸小時候：第一次逛迪化街》由寫實畫家陳麗雅繪圖、兒童文學作家朱秀芳撰文，透過小男孩阿瑞的視角，以第一人稱，用身歷其境的生動筆法，描繪了二○○○年左右的臺北迪化街風貌。     　　為什麼要以「迪化街」為主題的繪本出版？歷史悠久的迪化街，近代在傳統文化的基礎上，注入了許多具創意、嶄新

的文創產業，極具特色。這樣的迪化街新詮釋，正是再現鄉土教育的經典，藉由這本繪本引領師長帶著孩子，一同探索家鄉的傳統習俗、手工老店和特色建築等。那些古老生活的智慧，以及對於品質精良的堅持和文化，都留存在其中，等著大家起身探索。   　　《媽媽小時候：第一次參加婚禮》   　　「我的第一次」系列，回到媽媽小時候 　　見識傳統婚禮習俗，甜滋滋、喜洋洋！ 　 　　淳淳沒見過真正的新娘，今天正好是叔叔結婚的日子。擔任花童的淳淳，從新娘進門、拜祖先、酒席上的禮儀等等，見識了一場較具傳統性的婚禮。      　　全世界各地的人都把婚禮當成最快樂的「喜事」。在這充滿喜悅的場合

中，小朋友除了吃、喝、玩、樂，亦可藉此機會讓小朋友認識一些平常不熟悉的親友，也可以讓小朋友實地演練一下餐桌禮儀，並說明各種禮俗習慣。讓孩子在喜洋洋的婚禮中，不只感受到歡樂的氣氛，而且可以感受到家族的溫馨與幸福。   　　【本書資料】 　　有注音 　　適讀年齡：3～7歲親子共讀；8歲以上自己閱讀    本書特色   　　１.孩子最佳的鄉土文化教育繪本 　　透過爸爸、媽媽為孩子敘說自己小時候第一次逛迪化街、採買年貨；第一次當花童、體驗傳統迎娶婚禮、辦桌宴客的經驗，引領現代孩子認識鄉土歷史、文化習俗、風土民情，一同探索家鄉的文化之美、親炙常民精神。   　　２.書

末附有延伸教案學習單、藏書票 　　邀請資深閱讀教師——郭寶鶯，精心設計延伸教案與學習單，從封面、書中人物帶領讀者先來一趟「紙上迪化街」之旅；從觀察迪化街的建築風格，延伸印證其他鄉鎮的歷史建築；透過地圖，在生活中學習如何規畫路線、採買年貨；進而身體力行，走讀迪化街，尋寶趣！ 　 　　附有精美「走讀臺灣」藏書票，典藏寫實畫家陳麗雅筆下的鄉土臺灣風華。   得獎紀錄   　　★「好書大家讀」選書   專業推薦   　　〔閱推教育人專業推薦〕 　　曾燦金／臺北市政府教育局局長 　　吳政鴻／臺北市國中學生家長會聯合會監事長 　　陳欣希／臺灣讀寫教學研究

學會創會理事長 　　許育健／國立臺北教育大學語文與創作學系教授 　　楊裕貿／國立臺中教育大學圖書館館長 　　張清榮／前國立臺南大學國語文學系教授 　　〔兒童文學家童心推薦〕 　　鄭明進／兒童美術教育家 　　趙國宗／前國立臺北藝術大學美術系主任 　　曹俊彥／本土繪本愛好者 　　林文寶／國立臺東大學兒童文學研究所榮譽教授 　　方素珍／兒童文學作家 　　陳玉金／兒童文學工作者 　

基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測

為了解決別針的問題，作者林明志 這樣論述：

本論文主要開發一套基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測，如行人或車輛無預期性的突然闖入車道、行人不遵守道路規則橫跨馬路等道路危險情境，藉由所發展的深度學習演算策略預測動態物件的短期軌跡，以進一步達到駕駛安全預警輔助系統之功效。首先，為了提取道路環境中動態物件一小段連續時間的辨識結果，故本論文主要是採用深度學習模型進行物件辨識，並於辨識後使用件追蹤演算法，以確保獲得的邊界框為同一行人、四輪車輛或者兩輪車輛。接著我們發展一套基於目的地導向之社交行為預測模型，並搭配自我迴歸訓練策略，以實現物件彼此之間的社交軌跡預測，其中該網路模型主要分成五大部分 (1)特徵提取器；(2)編碼器；(2)目的地導

向預測器；(3)條件變分自動編碼器；(4)解碼器。首先，透過特徵提取器由輸入資訊中提取動態物件與自車彼此間的距離、動態物件速度、動態物件軌跡以及自車的狀態等時序特徵。接著，輸入至編碼器中進行編碼，此編碼器主要由長短期記憶與多頭自注意力機制組成，分別針對目標物件的時序特徵以及社交關係進行編碼。接著，目的地導向預測器則是透過長短期記憶與多頭自注意力機制先行預測未來軌跡，並分別向前回饋給編碼器以輔助特徵編碼生成；同時向後輸出至後續的條件變分自動編碼器，以用來輔助最終的軌跡預測結果。第三部分為條件變分自動編碼器將未來軌跡做為條件，生成符合條件的未來軌跡多模態(multimodal)分佈。最終透過基於多

頭自注意力機制的解碼器，有效預測出更準確的軌跡路徑。最後本文主要是採用TITAN公開資料庫，以進行本文所發展的演算模型驗證與量化分析。經實驗結果發現，本文所提方法其預測軌跡的平均位移誤差(ADE)能有效改善5%、最終位移誤差(FDE)更能有效改善21%，同時最終交並比(FIOU)也提升9%。