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這不是教養書：孩子要長大，爸媽要長進!岑永康 X張珮珊的獨家報導

為了解決不準確英文的問題，作者岑永康,張珮珊 這樣論述：

　　你常對孩子有種恨鐵不成鋼的感慨嗎？ 　　你對於青春期孩子的執拗不知如何是好， 　　也不知該如何跟他和平共處嗎？ 　　孩子還小時怕他跌倒受傷，長大又擔心他的學業與工作嗎？ 　　你知道跟孩子相處需要學習，跟孩子分離更要練習嗎？ 　　永康珮珊藉由自己的經驗分享跟孩子一起成長的酸甜苦辣！ 　　這不是一本教養書，因為陪伴孩子長大的過程，往往我們才是那個被教育的人。 本書特色 　　15個主題，30篇故事，永康、珮珊不是要告訴你教養的金科玉律，或是如何培養傑出好青年，而是要跟你分享他們一家四口如何「爸媽陪伴小孩，小孩影響爸媽」，成就全家的幸福美好！ 　　獨家報導1 　台灣生育

率全球最低，生養小孩的負擔太大？ 　　獨家報導劃2 　　教育孩子責任大，養小孩不如養寵物？ 　　獨家報導3 　　父母的心頭肉，更要鬆手自由飛？ 　　獨家報導4 　　言教不如身教，你要讓孩子成長為什麼樣的人？ 　　獨家報導5 　　課業停看聽，到底如何選擇才能把錢花在刀口上？ 　　獨家報導6 　　不說不痛快，滿懷的愛意和關心到底該不該說？ 　　獨家報導7 　　新聞人的敏感，寧可信其有不可信其無？ 　　獨家報導8 　　存錢與花錢，如何培養孩子受用的金錢觀？ 　　獨家報導9 　　孩子放飛，如何維持親子間的親密關係？ 　　獨家報導10 　　給愛與分離，如何做到孩子學獨立，爸媽學放手？

　　獨家報導11 　　責備與關愛，如何拿捏其中的輕重與分寸？ 　　獨家報導12 　　跟孩子成為朋友，如何培養孩子的安全感？ 　　獨家報導13 　　你不爽我生氣，如何解決親子間的爭執？ 　　獨家報導14 　　從家庭到校園，如何協助孩子融入群體不做豬隊友？ 　　獨家報導15 　　出國拚未來，外國的月亮真的比較圓？  

不準確英文進入發燒排行的影片

內外在專注焦點對青少年網球選手發球表現之影響

為了解決不準確英文的問題，作者張惠茹 這樣論述：

　　目的：本研究目的在於探究內外在專注焦點指導介入，對於青少年網球選手發球效益。招募18 名國小青少年網球運動員為實驗參與者（性別：11男7女、年齡：9.22±1.33歲、球齡：2.72±3.27年、身高138.27±9.08 公分、體重 30.91±8.61公斤）。隨機以內外在專注焦點介入，進行10次（內在5次、外在5次）的網球發球。測驗前，給予熱身10分鐘和2次試發練習。根據發球落點以座標紀錄並獲取發球準確度參數，以Excel 進行數值分析，統計方式採相依樣本t檢定及內部一致性（ICC）資料分析，統計水準設定為α=.05。　　結果：實驗參與者執行內在專注焦點發球的ICC值為.71、執行外

在專注焦點發球的ICC值為.75，均具有不錯的一致性。不同注意焦點發球表現的t考驗結果p值為.002 達顯著水準。　　結論：外在專注焦點指導介入在發球穩定性及發球表現均優於內在介入。

人體解剖套書 新修版：《人體解剖全書 第三版》+《人體運動解剖全書 新修版》兩冊合售

為了解決不準確英文的問題，作者安德魯．貝爾 這樣論述：

安德魯．貝爾作品集最新修訂 《人體解剖全書 第三版》＋《人體運動解剖全書 新修版》， 來場驚奇的人體探險之旅。 ★增修版皆由康富物理治療所創辦人．蔡忠憲物理治療師 審定 　　《人體解剖全書 第三版》： 　　皮膚．肌肉．骨骼……你不可不知的人體祕密 　　手，其實是你最佳的人體探測員。一個成人的手指頭上，每6.45平方公分就有多達五萬個末梢神經，伸出你的手，試著去感受、探索人體的奧妙：皮膚的質地、肌肉的鬆緊、骨骼的伸屈，藉由觸診來了解自己或他人身體的結構。 　　超過1300幅兼具實用與藝術的細緻插畫，呈現206塊骨頭、162條肌肉與33條韌帶，以及110則的身體標記，帶領你一同走進人體旅

程。 　　人體本身就是一趟充滿驚奇的旅程，本書作者安德魯‧貝爾在十歲時，無意間發現自己身體一塊肌肉的位置而興奮不已，從此踏上了探索身體的旅程，現任職於美國幾座知名的按摩學院以及大學，教授醫護人員、身體工作者需知的身體研究課程。 　　全書分為七大章節，首章先大致一覽身體的系統架構，從骨骼、肌肉、筋膜，到心血管、神經、淋巴系統，就像摸索地圖般的熟悉人體各部位的專有名詞，讓讀者看見龐大而複雜的身體系統；後面六章則開始進入正題，介紹身體各個不同的部位，分別針對肩膀與手臂、前臂和手部、脊椎和胸廓、頭頸和臉、腿部以及腳部，做脈絡性而深入的介紹，教授讀者各部位的觸診技巧。 　　對一個醫護從業者、或任何

一種身體治療者（包括針灸、物理治療、瑞典式按療……）而言，觸診就跟英文字母一樣，是重要的基礎，讓治療工作能更精準、有效。但不同的是，我們不需要去死記硬背那些肌肉、骨頭的位置，觸診本身應該像是一場持續不斷的探索之旅，甚至在觸摸人體每個部位的同時，都會加強我們的觸覺。 　　觸診的力量在於它的運用，活用這本書，一般人即可輕鬆學會如何探索自己的身體；專業人士則可透過本書所傳授的技巧，讓工作得心應手，甚至成為一門獨到的藝術與技術。   　　◎觸診三原則 　　1.動作緩慢 　　2.避免施加太多壓力 　　3.專注當下的感覺 　　此外，你隨時可以在自己身上練習觸診，例如排隊、搭公車時，都是我們探索前臂以及

手上那些有延展性的皮膚、細小的骨頭和多肌腱肌肉的絕佳時機！   　　◎如何使用本書？由於每個人的體型大小、體態都不同，因此本書設計的情境是：您的同伴躺在診療檯上、或坐在椅子上，您則依照書中的說明，為同伴進行觸診。如果您是學生，建議您按照本書的進度學習，必要時重複練習書中介紹的方法，循序漸進探索人體；如果您已經是較有經驗的醫療人員，您可以選擇需要的章節來閱讀。   　　◎本書將幫助讀者的技能與知識： 　　1.觀察身體表面構造，並有信心地探索皮膚與筋膜構造。 　　2.了解身體各部位的骨骼，探索它們之間的關係以及柔軟組織。 　　3.了解肌肉的起點與附著點，感受並描述它們的整體形狀、輪廓與纖維方向。

　　4.了解主要的關節構造，包括韌帶與滑囊液等關節常見的疼痛與傷害好發點。 　　5.了解身體各部位的標記，從而辨識主要神經、血管與淋巴結的名稱與位置。 　　《人體運動解剖全書 新修版》： 　　～難以放下的「人體運動」組裝手冊～ 　　「若你想要在七老八十的時候還能每週上課跳恰恰， 　　那你最好仔細想想現在要如何運動（假設你還不到八十歲。）」──安德魯．貝爾 　　刷牙、嚼吐司、大口喝果汁，氣喘吁吁地晨跑、拿起書本、登上樓梯……這些動作再普通不過，因此你或許從來沒仔細注意過，但每一個都是貨真價實的奇蹟。 　　你如何移動身體四肢、行走站立，都將影響你的思考方式。而你思考、觀察、覺知世界的方式，更

將影響你所做的決定。 　　全球銷量破60萬的經典解剖學書籍《人體解剖全書》作者安德魯．貝爾，這次透過「從小處著手」的概念來組合裝配人體，邀請讀者戴上建築頭盔、穿上實驗袍，親自參與打造一副「能夠運動」的人體，並在過程中了解人體的運作方式。 　　從結締組織、關節、肌肉、神經這四個關鍵的運動重點結構開始，一步步組裝出更大而彼此相連的組織，接著應用一些簡單的生物力學原理，讓身體真正的「動」起來。在漫長的生產流水線中，各種姿勢會隨著時間陸續出籠，你必須藉由探索姿勢及步態來進行人體實測，確認每個環節都合作愉快。 　　《人體運動解剖全書》旨在成為人體運動的入門指引，並非人體運動學的完整研究，目的在於激

發讀者身心的思考、想法及問題。建議你別將本書當成死板的課本，而是能夠有所啟發的觸媒，這本書會對你「有用」，因為你可能是學生、教師或醫師，需要對人體運動及其與醫病之間的關係有更深入的瞭解。 　　不過即便你沒相關背景，但身為現代人，能夠爬山、喝咖啡、耙落葉、忍受痛、盯著電腦、抓頭思考人生目的，實在值得擁有那麼這本「關於自己」的書。 套書特色 　　◎《人體解剖全書 第三版》美國亞馬遜網站五顆星好評！全球暢銷超過100萬冊，隨書附贈示範DVD，由作者本人親自帶領讀者探索肌肉與骨骼的奧祕！ 　　◎《人體運動解剖全書 新修版》為《人體解剖全書 第三版》搭配用書，探索骨骼、筋膜、關節、肌肉以及其他器

官如何彼此協調，以構成人體運動。 　　◎以精闢、新鮮、聰明．幽默的敘事方式，帶領讀者探索肌肉與骨骼，筋膜與關節的奧祕。  

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決不準確英文的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。