meta官網的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

愛上統計學：使用R語言

為了解決meta官網的問題，作者尼爾‧J‧薩爾金德,萊絲莉‧A‧肖 這樣論述：

YA！我喜歡統計學！R語言版來了！   　　你也許常聽到「統計學好難喔」、「念統計有什麼用」這樣的話， 　　那只是很少人發現統計學的魅力，這本書將顛覆你的刻板印象！ 　　外表看似枯燥又艱深，骨子裡卻是有趣又實用， 　　講解觀念親切生動，讓你一不小心就愛上統計學了。   　　※每章均附「真實世界的統計」，讓你知道統計其實默默地貼近你的生活。 　　※互動式學習網站加深你與統計學的情感連結。 　　※本書附有資料檔，請至五南官網輸入本書書號，即可找到資料下載處。   　　學統計學也可以很輕鬆！ 　　讀者千呼萬喚的R語言版也出來囉！   　　這是一本關於基礎統計學，以及在不同情況下，如何應用統計學分

析和理解資料的書。本書理論的部分、數學證明或特定數學程式的討論很少。為什麼呢？很簡單，因為目前的你還不需要。   　　這本書針對學生而寫，但並非降低標準，而是盡可能給予充分資訊，展現基本概念及最常用的技術。本書也沒有設定在接觸之前需要具備什麼知識，全書進度安排得宜，讓學生按自己的節奏安排進度。   　　本書將教你如何精準善用統計學，搭配廣泛運用於統計領域的R語言，讓它成為你研究或工作上最好的夥伴。

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COVID-19疫情期間桃園機場臉部辨識系統使用意願之研究

為了解決meta官網的問題，作者張茗鈞 這樣論述：

2019年起，全球受到新冠疫情的影響，改變了人們原先的許多行為，如出門戴口罩、使用無接觸系統、行動支付，許多產業也逼迫面臨數位轉型的階段，為了可減少與人員的接觸，降低感染病毒的風險。在後疫情時代，世界各國為了觀光產業積極的推動著無接觸系統服務，以便因應國境開放後，新的旅遊型態模式，臺灣桃園機場亦積極轉型智慧機場，而ONE ID臉部辨識系統因應而生。因此本研究透過科技接受模式探討旅客的科技準備度、知覺易用性、知覺有用性，對於ONE ID臉部辨識系統之使用意願。本研究以出國之民眾為研究對象，以便利抽樣方式進行網路問卷之調查。以描述性統計、信度分析、因素分析與效度分析、相關分析及簡單線性迴歸等方式

進行分析。研究結果發現，各構面之間都有著正向且顯著之關聯性，旅客對於ONE ID臉部辨識系統都持有良好的評價及態度，會願意去嘗試使用。

H.A【第4屆噶瑪蘭‧島田莊司推理小說獎決選入圍作品】

為了解決meta官網的問題，作者薛西斯 這樣論述：

第4屆【噶瑪蘭‧島田莊司推理小說獎】決選入圍作品 　　「H.A.」是線上遊戲的革命！ 　　超擬真的快感、最聰明的人工智慧， 　　可以實現你所有的夢想！ 　　然而，在正式問世之前，還得先解決三起謀殺案…… 　　《H.A.》是一部極為出色的作品，它的故事背景十分紮實，作者對遊戲產業與遊戲邏輯是全盤掌握的，故事中的遊戲規模龐大，架構複雜，但作者從容且充分地信手拈來所有的細節，彷彿理所當然。光憑這個研究與描寫的能力，就讓我相信他(或她)將有一個很好的寫作生涯前途。——【PChome Online董事長】詹宏志 　　「H.A.」線上遊戲研發多年，耗費巨資，卻遲遲無法上市。總製作人李詩莊與奉派

前來擔任聯合製作人的遊戲設計師朱成璧，兩人對於遊戲的收費方式僵持不下，於是決定利用「H.A.」展開一場賭局，由獲勝的一方擔任製作人，落敗的一方則必須離開公司。 　　比賽的規則很簡單，朱成璧帶領兩個人操縱遊戲中的角色扮演「兇手」，而李詩莊也帶領兩個人，同時扮演「受害者」與「偵探」。 　　「兇手組」必須要在遊戲中規定「無法殺人」的「PvE領域」中，找出殺光「偵探組」所有三位成員的方法，而「偵探組」則必須破解「兇手組」每次殺人的手法。 　　然而，所謂的「PvE領域」，是能將各種撞死刺死燒死等傷害都強制歸零的「絕對領域」，尤其在「偵探組」已有防備下，想要「違逆定義」殺人，可以說有多困難就有多困難

。 　　這個空前巨大的「密室」，也將是史上最難破解的密室……

基於生成對抗網路（GAN）與Mask R-CNN之電腦輔助系統以增強大腸息肉偵測及分類

為了解決meta官網的問題，作者王威淳 這樣論述：

大腸癌目前是全世界排名第三常見的癌症。大腸息肉為大腸癌之前身。所以大腸息肉的檢測為重要的臨床研究議題。如能及早發現大腸息肉，提前切除，就能有效降低死亡率。大腸鏡為偵測大腸息肉的首選方式。根據研究顯示，平均每人次完成大腸鏡檢仍有26% 的大腸息肉未被發現。因此利用深度學習來幫助醫師辨識出大腸息肉是目前重要的研究。大腸息肉又分為良性息肉與惡性息肉。惡性息肉中以扁平鋸齒狀腺瘤生長速度快，易惡變，但相對數量少且不易被發現。但訓練深度學習模型需要大量的訓練資料，因此本研究使用資料增強加上Conditional GAN生成出更多的扁平鋸齒狀腺瘤訓練資料集。再利用物件偵測模型YOLOv4訓練，以提供鏡檢醫

師完善的電腦輔助偵測系統並提高腺瘤檢出率及準確的判斷息肉類別。此外大腸鏡即時操作時常會因晃動造成影像模糊而影響息肉辨識，所以本研究提出利用DeblurGAN-v2進行去模糊化。最後訓練Mask R-CNN，在偵測到息肉後，推算息肉的真實面積，提供鏡檢醫師一個可依照息肉大小判斷病情嚴重度及後續追蹤間隔時間的重要依據。經實驗結果後發現使用GAN資料比只使用資料擴增的模型的mAP提升了2.42%，對模糊圖片使用DeblurGAN-v2後再偵測的mAP提升5.10%，Mask R-CNN的mAP則為86.24%，可有效幫助醫師找出息肉並判斷病情嚴重度。