ios 15更新功能的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Office 2021高效實用範例必修16課(附500分鐘影音教學/範例檔)

為了解決ios 15更新功能的問題，作者unknow 這樣論述：

　　掌握軟體活用技 強化職場即戰力    　　★Office 2021重磅來襲 X Microsoft 365雲端整合行動力    　　Word、Excel、PowerPoint、Access，生活與商務應用一本通，  　　快速完成各式主題文件、試算表、簡報與資料庫，現學現用好輕鬆！    　　【隨身速查表】超值提供Office快速鍵速查表+Excel函數速查表，隨時查找應用最快速  　　【超值影音教學】Office 2021關鍵新功能影音搶先看+全書應用範例檔&500分鐘影音教學，搭配學習效率佳    　　■32個主題式實務範例  　　以16個日常生活與職場工作的題材作為主體範例

，再輔以16個延伸練習實例，從實務應用中快速學會軟體功能。    　　■Office 2021全新介面  　　解鎖Office 2021新版操作環境，透過完整的學習體驗，快速熟悉Word、Excel、PowerPoint、Access四大軟體各項功能所在位置，新舊版本輕鬆銜接。    　　■全方位引導式學習流程  　　每個範例內容皆有作品展示、重點說明、範例執行與延伸練習，依循學習順序練習，就能做出實用的作品！    　　■實作×影音課程雙效導入  　　涵蓋Office最常用的Word、Excel、PowerPoint、Access四大工具，充分掌握生活、行政、活動、報告、業務、行銷、管理…等

職場工作的實務範例，搭配精心錄製的影音教學，學習效率更加倍。    　　■數位雲端高效工作術PDF電子書  　　Microsoft 365+OneDrive，再加上協同作業，有效管理與更新資料，讓整體工作團隊都能掌握最新文件，還能透過不同作業系統 Android、iOS 的行動裝置隨時隨地取得雲端資訊。    　　【Word精選範例】  　　滿意度調查表\Word常用的文字編輯技巧  　　商品訂購單\Word表格應用  　　景點印象海報\Word圖片與圖案的應用  　　課程表信件\Word合併列印與標籤套印  　　主題式研究報告\Word長文件製作    　　【PowerPoint精選範例】 

　　食品衛生宣傳簡報\PowerPoint文字整合與視覺設計  　　運動推廣簡報\PowerPoint表格圖表設計  　　夏日祭典簡報\PowerPoint多媒體動畫  　　好漾微旅行簡報\PowerPoint放映技巧與列印    　　【Excel精選範例】  　　活動支出明細表\Excel資料建立與公式運算  　　業績統計表\Excel函數應用  　　銷售成長率分析表\Excel圖表製作  　　產品出貨年度報表\Excel樞紐分析    　　【Access精選範例】  　　會員管理資料庫\Access資料庫的建置  　　零售管理資料庫\Access資料排序、篩選與查詢  　　申購管理資料庫

\Access表單與報表    　　如果你正想找一本能解決學習、工作上可能會遇到的  　　文件、報表、簡報與資料庫製作問題，那就趕快翻開本書吧！ 

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瑞芳百年風華虛擬實境導覽

為了解決ios 15更新功能的問題，作者郭瑩瑩 這樣論述：

本論文是以迄今已近百年風華的瑞芳小鎮導覽為主題，探討如何搭配HTC Vive穿戴式頭盔裝置，建構出一個沉浸式的虛擬實境。本計畫利用SketchUp、3ds Max等3D建模軟體，以「瑞芳火車站」、「瑞芳車站地下道」、「瑞芳老街」、「瑞芳高工」等四個場景的實體建築物為藍本，繪製出等比例的建築物3D模型。再將3D模型匯入Unity3D遊戲引擎，利用Unity本身的造景功能，佈置山坡、花草樹木、天空等場景。Unity 是一套跨平台的遊戲引擎，可用於開發 Windows、MacOS、Linux 單機遊戲，或是 iOS、Android 行動裝置的遊戲。Unity 支援PhysX 物理引擎、粒子系統，並

且提供網路多人連線的功能。本系統採用HTC Vive與虛擬場景作互動，操控第一人稱視角的行進動作。Vive分為頭戴顯示器與手持追踨控制器。頭戴顯示器在左右眼內建1200  1080解析度的螢幕，高達90Hz的螢幕更新率，讓使用者浸淫在虛擬世界中，顯示器內建回轉儀、加速度感應器、雷射定位感應器，以搭配體驗者手中的手持追踨控制器，在虛擬世界中互動。本系統結合Unity3D本身具備的山水造景功能搭配SketchUp、3ds Max所建立的模型，依實際景觀配置出虛擬瑞芳場景，嘗試還原瑞芳小鎮的古樸風情，尤其是瑞芳車站地下道兩旁老照片，呈現瑞芳古鎮百年風華的時光縮影。

CCNA 200-301 專業認證手冊, Volume 2

為了解決ios 15更新功能的問題，作者WendellOdom 這樣論述：

　　完整學習，紮實練習與充份準備，是邁向認證考試成功之路的不二法門    　　《CCNA 200-301專業認證手冊Volume 1&2》能幫助讀者熟悉所有關於CCNA 200-301考試的主題，Volume 2主題包括：  　　‧IP存取控制清單  　　‧資安服務  　　‧IP服務  　　‧網路架構  　　‧網路自動化    　　《CCNA 200-301 專業認證手冊, Volume 2》幫助讀者在第一次認證考試立於不敗之地，是Cisco唯一認可的自學教材。暢銷作家兼講師的Wendell Odom分享了準備考試與應考的秘訣，協助讀者找出自己的弱點，並加強觀念知識與實務技巧。 

  　　完整的學習方式包括：  　　‧「考試準備重點」幫助讀者通過認證考試  　　‧「自我評量」供讀者評估閱讀每一節所需的時間  　　‧每一章的課後關鍵主題協助讀者徹底掌握核心觀念  　　‧強大的Pearson Test Prep練習測驗軟體完整包含上百道廣受好評的模擬題、自訂選項及詳盡的學習效率報告  　　‧免費的CCNA 200-301網路模擬器Volume 2精簡版軟體完整提供極富教育意義的實驗練習，協助讀者磨練路由器與交換器實機的指令介面技巧  　　‧連結到作者所設計的一系列動手設定實驗  　　‧增加讀者知識及磨練設定技巧的線上互動式練習題  　　‧作者錄製超過50分鐘的教學影片  　

　‧線上互動式的記憶卡應用程式協助讀者記住各章的關鍵詞彙  　　‧總複習章節介紹複習工具和資源，精進讀者複習與考試的技巧  　　‧提供學習計劃的建議與範本，協助讀者瞭解並縮短學習時間    　　本書內容精闢獨到，並提供學習計劃、評量測驗、動手做實驗、具挑戰性的複習題與練習，幫助讀者精通觀念和技術，確保認證考試穩操勝券。    　　教學輔助網站：  　　教學輔助網站包含超過300題以上的考試練習題、 CCNA網路模擬器精簡版軟體、線上複習與測驗練習，以及50分鐘的教學影片    　　Pearson Test Prep線上系統需求：  　　瀏覽器：Chrome版本73以上、Safari版本12以上

、Microsoft Edge版本44以上  　　裝置：桌上型與筆記型電腦、Android v8.0和iOS v13平板、智慧型手機(螢幕尺寸至少4.7")。具備上網功能。    　　Pearson Test Prep離線系統需求：  　　Windows 10、Windows 8.1、 Microsoft .NET Framework 4.5 Client；Pentium系列1GHz(含)以上的處理器；512MB以上的RAM；至少650MB磁碟剩餘空間以及50MB用於下載練習題；可連線至網際網路註冊並下載考試題庫    　　本書是Cisco Press出版的專業認證考試系列叢書之一，為官方考試

提供了準備教材，包括評量、復習及練習，協助欲參加Cisco國際認證的考生們找出自己的弱點，專注準備工作，增加自信，以因應即將到來的考試。    　　類型：Cisco國際認證  　　範圍：CCNA 200-301考試

自適應深度學習模型於車牌辨識系統的應用

為了解決ios 15更新功能的問題，作者郭尚栢 這樣論述：

隨著資訊科技的進步，智慧型影像辨識在交通監控中大量使用，車牌辨識是其中的核心應用技術之一，而以深度學習(Deep Learning)技術實現車牌影像辨識是目前的重要發展趨勢。深度學習系統的成功與否，高度依賴訓練資料的品質，實際應用於車牌辨識時，常常因為環境發生變化使辨識目標與訓練樣本有所不同，造成辨識模型準確率不佳。本論文提出自適應車牌辨識系統(Adaptive License Plate Recognition System, ALPRS)，以深度學習及影像處理技術達到車牌辨識的功能，並整合資料生成技術與自適應模型系統，讓模型能夠隨著環境的改變進行調整更新，使辨識成效維持在一定的水平。本研

究以YOLOv4物件辨識尋找車牌位置，並以深度學習光學字元辨識技術(Optical Character Recognition, OCR)進行車牌號碼的辨識。因應不同環境下的車牌資料蒐集不易，本研究導入生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) 的技術進行資料擴增，解決訓練資料量不足的問題。車牌與辨識字元資料在訓練與測試階段，依照辨識信心水準進行資料擴充並進行模型的自適應重新訓練。結果顯示，本系統可以使用少量的訓練資料建立辨識系統，隨著時間的推進，該模型適應環境與不同車牌的變化，逐漸提升辨識效果。實驗結果顯示，本系統在不同辨識信心水準下啟動自適應機

制，以Tesseract、CRNN、CNN等架構的辨識模型，其準確率在7天內分別成長20%~11%、27%~20%以及45%~33%，達到75%~66%、97%~90%以及95%~83%的辨識成效。