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這兩本書分別來自崧燁文化 和晨星所出版 。
國立臺灣大學 醫學工程學研究所 趙福杉、陳適卿所指導 許智超的 針對步態訓練的三維列印動態足踝輔具-設計與臨床試驗 （2021），提出abo標記文關鍵因素是什麼，來自於足踝輔具、偏癱、中風、步態訓練、三維列印。
而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 黃美玲所指導 吳易珊的 應用目標檢測方法於金棗不同生長階段的圖像辨識 （2021），提出因為有 金棗、目標檢測、YOLOV4-Tiny、SE、SPP、Group Convolution的重點而找出了 abo標記文的解答。
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完全健康檢查百科
為了解決abo標記文 的問題，作者 這樣論述：
健康檢查是預防醫學的一部分， 健檢的目的在於「預防」， 在疾病未發生前，就利用各式各樣的測試，早期發現潛伏的疾病以及健康危機， 並根據檢查的結果，隨時提醒自己注重飲食、生活習慣、運動， 以改善生活方式，進而獲得更健康的美滿人生。 《完全健康檢查百科》正是基於此目的而誕生的書籍。 本書從100多項詳細的檢查說明出發，介紹了36種身體健康檢查項目， 清楚地為讀者解釋各項檢查的注意事項、檢查項目、正常值以及臨床意義， 並針對各項體檢所涉及到的疾病做出具體剖析， 讓讀者了解疾病的症狀、治療及預防方式為何， 以期達到防患於未然的保健效果
。 人體就像機器一般，年復一年地磨損，總是有著各式各樣的疾病， 而要保持健康，定期檢查保養不可少。 自從《紅樓夢》問世以來，對於此本小說研究，可以說是百家爭鳴。但是對於書中的諸多疑點，仍是爭議不休，未有定論。 作者會整有關《紅樓夢》的重要待解謎之處，綜合各家論點和分析，提出個人的理解和觀點。諸如版本、作者等諸多考證析解，或如書中人物分析、小說寫作手法等探討，當然還有《紅樓夢》所展現飲食文化和中醫理論描寫的提揭。 雖然《紅樓夢》研究已蔚為「紅學」，但研究著作實為繁多，本書能以一系統性且不失專業探析的論述，可以成為有意深入「紅學」研究者的一本入門指引。
針對步態訓練的三維列印動態足踝輔具-設計與臨床試驗
為了解決abo標記文 的問題，作者許智超 這樣論述：
背景：我們設計了一種新型足踝輔具 (Ankle Foot Orthosis, AFO)，即理想訓練 AFO (IT-AFO)，通過對偏癱下肢的運動反饋來改善中風相關偏癱患者的行走能力。因此，我們試圖比較有和沒有動態控制的 IT-AFO 與傳統前型 AFO 或無 AFO 之間的步態運動學參數。方法：使用 RehaWatch® 系統測量 7 名偏癱患者（平均 51.14 年）的步態參數。這些參數在四種情況下進行了比較：無 AFO、傳統前部 AFO、無動態控制的 IT-AFO 和具有動態控制的 IT-AFO，每種情況進行 3 次 10 米步行測試。結果：佩戴IT-AFO後，擺動期背屈角增大，動態控
制後背屈角變大。這些數據可以確認落腳的改善；然而，在擺動階段，有和沒有 AFO 控制條件的參數之間的差異並不顯著。與傳統 AFO 或無 AFO 相比，有或沒有動態控制的 IT-AFO 在更大程度上增強了偏癱和未受影響下肢之間的負荷響應。與使用傳統 AFO 相比，使用 IT-AFO 和不使用動態控制時，偏癱下肢站立階段的持續時間也更長，從而改善了不對稱性。與其他條件相比，IT-AFO 的用戶舒適度和滿意度更高。結論：具有動態控制的 IT-AFO 改善了步態模式和重心轉移到偏癱下肢，減少了步態不對稱。有無動態控制IT-AFO的差異無統計學意義，受樣本量限制。然而，這項研究顯示了 IT-AFO 在步
態訓練中應用正運動反饋的潛力
健檢報告完全手冊：居家自我健康管理手冊
為了解決abo標記文 的問題，作者詹哲豪,朱俊興 這樣論述：
健康檢查報告怎麼看！ 一本居家自我健康管理常備手冊 全書將健康檢查項目分為19個類別，從預防保健開始，點出一般人對健康醫療報告書的疑惑，並說明健檢的後續過程。 讓您清楚知道健康檢查到底在檢查什麼？身體哪個環節出了問題？該怎麼治療？如何預防？ 更重要的昰，讓您做完健康檢查或醫療檢驗後，能輕鬆看懂檢驗報告，落實「自我健康管理」的目的。 教您如何管理健康訊息、吃出健康、遠離疾病。 本書特色 1.由中華健康促進暨衛教發展協會理事長與曾擔任檢驗科主任的專業醫療人員共同打造，一本讓民眾清楚了解健康檢查，醫療名詞也可以輕鬆看懂，更能了解身體到底哪個環節出了問題。
2.從預防保健開始講起，點出一般民眾對健康醫療報告書的疑惑，並從中說明健檢的後續過程。將健康檢查的項目大致分為19個類別來講解，並搭配實際的健檢項目來輔助民眾對醫療名詞的認知。 3.本書內容除淺白的文字說明外，也搭配圖表來引導民眾能更清楚的理解。 4.本書後附有中英文名詞索引，幫助民眾更容易查閱醫療專有名詞。 5.提供檢驗項目健保代碼及自費參考價讓想做健康檢查的民眾參考。 專家推薦 澄清綜合醫院中港院區院長 張金堅 醫師 台中市診所協會歷任理事長 林義龍、吳三源 醫師 聯合推薦
應用目標檢測方法於金棗不同生長階段的圖像辨識
為了解決abo標記文 的問題，作者吳易珊 這樣論述：
農作物在不同生長階段需要不同的種植技術，判斷農作物成熟與否亦影響農作物之收成。金棗為相對較小的柑橘類水果，因體積小及果實分布較密集容易造成辨識不同金棗生長階段上的困難。為了能有效的辨識金棗圖像，本研究創建一個金棗圖像數據集，將三種生長階段(成熟期、未成熟和成長中)的金棗圖像分為三種情境和七種情境下的圖像。藉由修改輕量型目標檢測YOLOV4-Tiny模型，提出SE-YOLOV4-Tiny和GCS-YOLOV4-Tiny模型，使用以下方法：DIOU-NMS(DIOU-Non Maximum Suppression)技術、SE(Squeeze and Excitation)模塊、修改內部參數(Ra
ndom)值、添加SPP(Spatial Pyramid Pooling)模塊並將模型中全部的卷積層修改為分組卷積(Group Convolution)。研究結果顯示SE-YOLOV4-Tiny模型在三種情境下mAP值為91.17±2.3%、Recall為91.40±1.60%、F1-score為89.80±1.30%、Precision為89.80±4.72%、Average IoU為75.12±1.30%和模型大小為23.10MB；GCS-YOLOV4-Tiny模型在七種情境下mAP值為93.42±0.44%、Recall為91.00±1.87%、F1-score為90.80±2.59%、
Precision為90.80±2.77%、Average IoU為76.94±1.35%和模型大小為20.70MB，且兩個模型在各情境下與YOLOV3、YOLOV3-Tiny、YOLOV4和YOLOV4-Tiny模型相比皆為最好的結果，並可有效的在四種公開水果資料庫進行檢測。提出的SE-YOLOV4-Tiny和GCS-YOLOV4-Tiny模型，可有效的檢測重疊和被遮擋的金棗圖像，並因較小的模型大小，可滿足未來結合嵌入式設備，應用於實際的果園環境下。