Extra的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

The Shadows Between Us

為了解決Extra的問題，作者Levenseller, Tricia 這樣論述：

Tricia Levenseller, author of Daughter of the Pirate King, its sequel Daughter of the Siren Queen, and Warrior of the Wild, is from a small town in Oregon, but now lives next to the Rocky Mountains in Utah with her bossy dog, Rosy. She received her degree in English language and editing, and she is

thrilled that she never has to read a textbook again. When she’s not writing or reading, Tricia enjoys putting together jigsaw puzzles, playing Overwatch, and watching her favorite TV shows while eating extra-buttered popcorn.

Extra進入發燒排行的影片

應用超材料完美吸收體整合太陽能電池

為了解決Extra的問題，作者張銀烜 這樣論述：

在此研究中，我們預計整合一個室內弱光電池與超材料完美吸收體來促進整合元件的能量轉換效率。在模擬中，我們先將原先太陽能電池中包括電子傳輸層、主動吸光層和電洞傳輸層視為超材料完美吸收體中兩層金屬間的介電層；而在完美吸收體中所需要的上下金屬層亦可以作為太陽能電池中的上下金屬電極。在這樣的設計中，連續的金屬層可以阻擋穿透光，使得元件穿透為零。另一方面，具有圖形的金屬本身提供電響應。而具有圖形金屬亦會與底部連續金屬耦合形成反平行電流，進而提供磁響應。如此一來，整合元件的阻抗可以與自由空間阻抗匹配，使得元件的反射為零。簡單來說，整合元件在共振頻率下可以達到近乎完美吸收。緊接著，我們將利用電子束微影製程、

電子槍蒸鍍製程以及旋轉塗佈製程來製備試片，並利用自製光路系統量測整合元件以及作為對照組以銦錫氧化物為主室內弱光電池的吸收值。整合元件和銦錫氧化物為主室內弱光電池的總吸收值以及吸收積分值分別為3.42/276和3.45/281。其中兩個元件的總吸收值以及吸收積分值差異只有0.87%和1.78%。因此，我們相信兩個元件的光學特性極為接近。而在光學吸收差異較小的情況下，我們提出的整合元件擁有了包括較小的理論片電阻值（0.51 Ω⁄□），且因為使用金屬所以擁有較高的可撓曲性以及較便宜的金屬成本（相對銦而言）。綜合以上特點，我們相信我們所提出的超材料完美吸收體可以作為未來室內弱光電池中透明導電電極的候選

人之一。

Princeton Review ACT Prep, 2023: 6 Practice Tests + Content Review + Strategies

為了解決Extra的問題，作者The Princeton Review 這樣論述：

THE PRINCETON REVIEW GETS RESULTS. Get all the prep you need to ace the ACT with 6 full-length practice tests (4 in the book and 2 online), thorough ACT topic reviews, and extra practice online.Techniques That Actually Work - Powerful tactics to help you avoid traps and beat the ACT - Tips for pa

cing yourself and guessing logically Everything You Need for a High Score - Complete coverage of all test topics, including the reading and written portions - Thorough review of the skills necessary to ace all five ACT sections - Information on the ACT Online Testing option, superscores, and more Pr

actice Your Way to Excellence - 6 full-length practice tests (4 in the book, 2 online) with detailed answer explanations - Instant score reports for online tests and essay checklists to help you grade the writing tests

使用焦點損失函數與判別器訓練之增強型U-Net於斷層掃描影像之肝臟與肝腫瘤分割

為了解決Extra的問題，作者方啓瑞 這樣論述：

肝癌一直以來都是臺灣十大癌症死因中的前兩名，每年都有數千人因罹患肝癌過世。肝癌早期通常沒有明顯症狀，需要透過有效的篩檢工具來輔助診斷，例如電腦斷層掃描。然而一位病患的電腦斷層掃描可以產生數百張切片影像，使用人工篩檢是非常耗費精力的。本論文使用卷積神經網路應用在肝臟與肝腫瘤電腦斷層掃描的語義分割，以機器來輔助醫師診斷。研究方法是以U-Net為基礎架構，並同時加入了Squeeze-and-Excitation blocks以及attention gates這兩種模塊。另外在模型的訓練階段額外加入一個判別器，將語義分割模型與判別器視為生成對抗網路的框架來訓練，藉此提升語義分割模型的分割能力。透過實

驗比較，在測試資料的dice score中，同時加入Squeeze-and-Excitation blocks與attention gates並且在訓練時加入判別器機制，能讓肝臟的dice per case從0.9180上升到0.9385，肝腫瘤的dice per case從0.6020上升到0.6391。