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而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 林柏青所指導 鄭傑文的 藉由靜態程式碼分析找出Android惡意程式潛在的惡意行為 (2012),提出因為有 的重點而找出了 論文相似度比對免費的解答。

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大學程式能力檢定:CPE祕笈

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  本教材設計包含三個面向:系統、基礎、題解。在系統方面,我們在第一章介紹ACM-ICPC及CPE的發展與規則;第二章介紹CPE線上(on-line)練習與現場(on-site)考試的系統與機制;第三章介紹一個本機端的練習軟體——瘋狂程設,它透過測資腳本與批改腳本讓學生在練習中減少語法、語意與邏輯的錯誤,也透過短碼競賽讓學生能更精簡地撰寫程式。   在基礎方面,第四章介紹C與C++輸入輸出的函式與格式,減少初學學生因為程式輸出輸入問題造成上傳程式錯誤的可能;第五章有系統地講解解題技能,從理解題意到挑選合適的演算法(包括排序、搜尋、貪心(greedy)、動態規劃、圖形走訪、最小生成樹、最短路徑、

最大流等常用演算法)不一而足,同時考量程式執行時間與記憶體用量,並交代如何設計測資以在上傳程式前檢驗程式的正確性;最後提醒要善用既有資源,利用函式庫來設計解題所需的功能,以減少撰寫程式的時間。   在題解方面,我們依據難易等級提供三章共84題之題解,另有8題用在前面章節中做為例子。第六章至第八章分別是一顆星至三顆星題目之題解,除了區分難易度,再依據題型分節,其中包含字元與字串、數學計算、大數運算、幾何、排序、圖論、模擬、動態規劃等。讀者可以透過本書進入程式設計之門,並培養精進解題與程式的實力。 作者簡介 林盈達   現職:國立交通大學資訊工程學系教授  學歷:UCLA電腦科學博士  專長領域:

網路協定設計、實作、分析與測試;網路安全、無線通訊及嵌入式軟硬體效能 黃世昆   現職:國立交通大學資訊技術服務中心副主任  學歷:交通大學資訊工程博士  專長領域:軟體自動測試研究、軟體安全、自動攻擊產生器(CRAX) 楊昌彪   現職:國立中山大學資訊工程學系教授兼系主任  學歷:清華大學資訊科學博士  專長領域:演算法及其延伸應用;字串、檔案相似度比對相關演算法之設計與分析 葉正聖   現職:銘傳大學資訊傳播工程系助理教授  學歷:臺灣大學資訊工程博士  專長領域:電腦圖學、虛擬實境、電腦視覺及互動技術 謝育平   現職:銘傳大學資訊工程學系助理教授   學歷:臺灣大學資訊工程博士  專

長領域:計算組合學、網路路由技術、數位典藏、圖書館自動化、光學文字辨識與課程自動化 第一章  程式能力檢定簡介第二章  程式能力檢定評審系統第三章  瘋狂程設軟體第四章  C/C++基本輸入與輸出第五章  由基礎至進階第六章  一顆星題解第七章  二顆星題解第八章  三顆星題解 序 拔擢頂尖vs.提升平均   由於ACM-ICPC亞洲區黃金雄主任(美國德州大學教授)的鼓勵與協助,「國際計算機器協會程式競賽台灣協會」(ACM ICPC Contest Council for Taiwan) 於2008年成立。成立之初,協會的思考重點都在如何拔擢頂尖,讓更多的頂尖學生參加AC

M-ICPC區賽(Regional Contest)及總決賽(World Final)。但我們很快地發現,拔尖只關注大約前5%的少數學生,大部分學生對這些國際競賽幾乎沒有投入甚或注意。根據我們的觀察,由於程式作業抄襲或修改容易,約四分之一的資訊系學生不太會寫程式(各校比率略有差異),四分之三的學生程式寫得不夠多(除了修課作業與專題要求之外不寫程式),未來會選擇從事程式設計的學生不到二分之一,其他傾向轉而投入不太需要撰寫程式的工作。這種「生態」當然影響了國家資通訊產業設計產品的「產能」,而產業界對於大學生的程式設計訓練不夠紮實也是抱怨聲不斷。因為這導致他們在徵聘新人時,必須透過自己設計的程式測驗

才能挑選出適合的人才。   許多大學教授因有研究論文發表的壓力,對於研究生的研究要求,著重於創新設計與理論分析的突破,而較少要求系統實作之苦工。他們因為專心致力於研究,而無暇顧及基礎的程式教學訓練。有心於大學部程式訓練課程的教授,單憑一己之力也很難改變整個生態。   上述的情形讓協會開始在拔尖之餘,開始省思如何提升整體平均。思考的大方向是將ACM-ICPC國際賽的題庫拿來做為標準測驗的題目,然後推廣至各校共同辦理測驗,並且採認於大學部畢業要件與研究所入學參考。因為ACM-ICPC國際賽的題目都經過歷練,有相當的品質與水準,所以不需要擔心題目品質的問題;也因為題庫夠大(目前已經超過3600題,並

且陸續增加中),所以也不需要擔心學生可能做過我們所挑選的題目。如果學生做過題目而且在考試時也可以寫得出程式,其程式能力必定也相當不錯,畢竟程式設計需要理解與邏輯思考,無法單靠死背。有了題目品質的保證後,我們設計了「大學程式能力檢定」 (Collegiate Programming Examination, CPE) 做為考試的形式與機制,希望透過CPE及各校的共同參與來改變上述的生態,藉此提高台灣資訊產業的產能與競爭力,並增加參加國際競賽的可能人口。   CPE配方:多校、千人、同步、遠距、同一份題目之程式能力檢定   CPE具有獨特的配方,而有別於現有的競賽與檢定系統,例如ACM-ICPC區

賽與總決賽使用單一實體場地最多100隊同時競賽,或電腦技能檢定在電腦教室隨時有人考試,而考題由遠端的伺服器隨機抽取。上述兩種實體場地或遠端題庫的模式都無法滿足千人同時考試的目標,必須結合兩者才能達到。所以「CPE的配方」是多校、千人、同步、遠距、同一份題目;多校的場地才能免除舟車勞頓,又能達到千人的規模,而遠距題庫能支援各校同步舉辦來考同一份題目。   由於CPE是一項檢定考試,監考、防弊與系統穩定度非常重要。學生在各校的電腦教室考試,用戶端的電腦軟體必須確保學生無法連線到非CPE伺服器以外的地方,而CPE係透過虛擬主機的機制達到這項限制。此外,各校考場需避免學生在現場交談作弊,甚或冒名考試,

所以電腦教室要有專人監考。伺服器端除了支援多校千人同步存取題目,以及自動評審學生上傳的程式之外,還要克服系統延展性與穩定性的問題。目前CPE系統架構有多台前端與後端伺服器,可兼具支援大量考生及達到伺服器穩定備援的目的。   前述提到,題目是由ACM-ICPC區賽與總決賽比賽過而收錄於UVA題庫,品質沒有問題,可以避免多年前資訊教育界推動TGRE因題庫品質問題,造成考試成績鑑別力不足的情形。但是,UVA題庫並沒有公布上傳程式的測試資料(簡稱測資),所以CPE在挑選題目時必須自行準備測資。另外,ACM-ICPC區賽與總決賽進行五小時,三人組成一個隊伍,題目大約在8至10題左右。相較之下,CPE是個

人考試檢定,進行三小時,題目有7題,除了時間較短且題目較少外,選擇的題目也朝向簡單化。在一至五顆星難易等級中,ACM-ICPC國際賽一顆星與兩顆星大約各只有一題,其餘題目都是三顆星以上;而CPE一顆星有三題,二顆星有二題,三顆星以上有二題。   CPE現況   CPE自2010年6月第一次由中山大學與交通大學合辦開始,每季舉辦一次,時間為平日18:00至21:40(包含考前練習)。截至2012年12月已舉辦十次,參與協辦的學校數由2、6、9、19、17、21、25、30校成長到約40校,參加檢定考試的學生數也成長到將近1000人。2011年至2013年由中山大學主辦(選題與測資準備、統籌相關行

政事務與對外宣傳),交通大學負責技術支援(伺服器維護),其他學校參與協辦(考場準備與監考)。CPE也提供學生申請中英文成績單,其中會顯示絕對成績(總題數7題、答對題數、成績等級)及相對成績(參加學生數、排名)。由於考試人數夠多、題目具有鑑別力,所以這份成績單具有相當的可信度。程式能力不好的學生,可能一題也解不出來;能解四題的學生,程式能力已是相當優秀;而一次解出兩題是許多大學設定的及格標準。   CPE的推行,需要舉辦與採認同時並進,如果沒有學校採認,空有許多學校舉辦,並無法吸引夠多的學生來考試。目前已有多所大學將CPE設定為:(1)大學部之畢業要件(單次考試答對兩題或多次考試累積答對三題或四

題);(2)碩士班甄試入學之參考資料(列入申請表、推薦信或招生簡章);(3)在課程上使用當作期中期末上機考試的方式。   教材設計:系統、基礎、題解   儘管有不少線上資源可以讓學生了解ACM-ICPC、UVA、CPE,但仍欠缺一本整合各種資訊的書籍,學生及教師都會需要一本CPE入門的書,讓學生可以準備檢定考試,也讓教師能善加利用CPE於課程、入學與畢業。本教材設計包含三個面向:系統、基礎、題解。在系統方面,我們在第一章介紹ACM-ICPC及CPE的發展與規則;第二章介紹CPE線上(on-line)練習與現場(on-site)考試的系統與機制;第三章介紹一個本機端的練習軟體——瘋狂程設,它透過

測資腳本與批改腳本讓學生在練習中減少語法、語意與邏輯的錯誤,也透過短碼競賽讓學生能更精簡地撰寫程式。   在基礎方面,第四章介紹C與C++輸入輸出的函式與格式,減少初學者因為程式輸出輸入問題造成上傳程式錯誤的可能;第五章有系統地講解解題技能,從理解題意到挑選合適的演算法(包括排序、搜尋、貪心(greedy)、動態規劃、圖形走訪、最小生成樹、最短路徑、最大流等常用演算法)不一而足,同時考量程式執行時間與記憶體用量,並交代如何設計測資以在上傳程式前檢驗程式的正確性;最後提醒要善用既有資源,利用函式庫來設計解題所需的功能,以減少撰寫程式的時間。   在題解方面,我們依據難易等級提供三章共84題之題解

,另有8題用在前面章節中做為例子。第六章至第八章分別是一顆星至三顆星題目之題解,除了區分難易度,更依據題型分節,其中包含字元與字串、數學計算、大數運算、幾何、排序、圖論、模擬、動態規劃等。我們希望讀者可以透過本書進入程式設計之門,並培養精進解題與程式的實力。   本書特點  多校、千人、同步、遠距、同一份考題之大學程式能力檢定(CPE: Collegiate Programming Examination)之入門教材。  學生只需具備C或C++基礎程式能力即可上手。  線上練習系統與現場考試系統之介紹。  基礎輸入輸出與進階解題技能之講解。  ACM-ICPC UVA題庫中精選92題題目之題解

。  依難易度蒐集各類題型:字元與字串、數學計算、大數運算、幾何、排序、圖論、模擬、動態規劃等。  每一題解包含UVA/CPE編號、題意、解法、程式碼及程式碼註解。 CHAPTER1程式能力檢定簡介1.1 ACM國際大學程式競賽ACM ICPC(International Collegiate Programming Contest,國際大學程式競賽)是由 ACM(Association for Computing Machinery,國際計算機器協會)主辦的一年一次程式設計競賽。藉由競賽方式來展現大學生創新能力、團隊精神,以及在壓力下編寫程式、分析和解決問題的能力。自從1970年代開創以來

,經過三十多年的發展,ACM ICPC已成為全球電腦界中歷史最悠久且最具影響力的程式競賽。以2011至2012年為例,參加各地區域賽的隊伍超過8000隊,涵蓋88個國家及超過2000所大學。區域賽優勝隊伍會再集中於一處參與世界總決賽的競逐。以下列舉ACM ICPC的重要里程碑:• 1970年:美國Texas A&M University大學程式設計比賽。• 1977年:第一次舉辦世界總決賽。• 1977至1989年:參與比賽的大學主要來自美國與加拿大。• 1989年:建立區域賽(regional)制度,優勝隊伍才能參加世界總決賽。• 1991年:亞洲首支隊伍(台灣交通大學)參加世界總決賽。•

1995年:首度舉辦亞洲區域,並在台灣舉行,由國立政治大學辦理。• 1996年以前:歷年贊助廠商依序為Apple、AT&T和Microsoft。• 1997年之後:IBM公司為此競賽的主要贊助商。• 1997年:參賽隊伍1100隊,來自560個大學。總決賽地點在美國聖荷西,代表台灣的台灣大學榮獲總決賽第4名,這是台灣隊伍首次進入前十名。• 2002年:中國的隊伍首度獲得總決賽冠軍——上海交通大學。• 2010年:參賽隊伍7900隊,台灣的隊伍獲得有史以來最好的成績,為總決賽第三名——台灣大學。• 2011年:世界總決賽原訂於埃及沙姆沙伊赫舉行,但由於埃及當時發生暴動,因而將總決賽地點更換為美國

奧蘭多。自1997年以來的參賽隊伍數量與冠軍隊伍,詳列於表1.1。表1.2、表1.3與表1.4分別列出2010年、2011年與2012年世界總決賽排名較為前面的隊伍。2010年前13名的隊伍,俄羅斯與中國合計佔了9個;2011年前12名的隊伍,俄羅斯與中國合計佔了7個;2012年前12名的隊伍,俄羅斯與中國合計佔了6個。由此可以看出世界頂尖的優秀隊伍超過半數集中於俄羅斯與中國,代表這兩個國家對於程式設計的能力非常重視。1.2 ACM ICPC題目庫ACM ICPC舉行三十餘年,所累積的寶貴資源,就是歷次的比賽題目。有些題目已經收錄於UVa線上評審網站(UVa online judge,網址為h

ttp://uva.onlinejudge.org/,其中UVa乃指西班牙瓦拉多利大學(Universidad de Valladolid)),目前累積已經超過3600題。全世界各地有許多人士在其上註冊帳號,進行練習,以提升程式設計能力。該網站也會列出各題被解決的情形,以便讓人區分難易程度,如圖 1.1所示。中間的部分代表所有送出的程式碼被線上評審伺服器認可為正確的比例。由於線上評審伺服器可隨時評審程式碼,故使用者對於尚未被評審認可的程式碼可以再次遞送,直到正確為止。圖的最右側代表該題最後遞送出正確程式碼的使用者比例。所有ACM ICPC題目均有固定格式,每題包含General Descrip

tion(一般描述)、Input Format(輸入格式)、Output Format(輸出格式)、Sample Input(輸入範例)、Sample Output(輸出範例)共五大部分。每題長度大約一至三頁左右。圖1.2為題目範例。雖然收錄於UVa網站的ACM ICPC題目庫,對於每一題均有遞送正確程式碼的百分比,以及正確解題的使用者百分比,但仍不足以完全分辨其難易程度。我們為了讓學習者可以瞭解適合練習的題目,並讓教師可以配合授課課程內容做為學生之實作或測驗題目,乃將題目區分為五個等級,如下所示:• 一顆星(level 1):學習完計算機概論之後即可解答(專家級設計師大約可於10分鐘撰寫完畢

)。• 兩顆星(level 2):學習完資料結構之後才能解答或是苦工題(專家級設計師大約可於10至30分鐘撰寫完畢)。• 三顆星(level 3):需良好的演算法或數學方法才能解答(專家級設計師大約可於30至100分鐘撰寫完畢)。• 四顆星(level 4):需要特殊的演算法或是綜合多種演算法才能解答(專家級設計師需要超過100分鐘才能撰寫完畢)。• 五顆星(level 5):超越四顆星的極特殊題目。1.3 大學程式能力檢定(CPE) 「ACM亞洲區台灣賽區大專程式設計競賽」自1995年起,每年在台灣各大學輪流舉行。為了提升國內大學生的程式設計能力,各大學相關科系的教授於2008年組織了「國際

計算機器協會程式競賽台灣協會」(ACM-ICPC Contest Council for Taiwan,簡稱ACM-ICPC Taiwan Council),做為跨校交流與合作的平台。該協會下設三個委員會如下:1. 推動委員會:負責資源與庶務之整合,原則上由參與學校之計算機中心(或等同單位)主任或資訊系系主任組成。2. 技術委員會:由教練與命題老師組成,負責培訓與命題事務,原則上成員須具備程式培訓與命題之能力與經驗。3. 大學程式能力檢定委員會(Collegiate Programming Examination Committee,簡稱CPE Committee):共同舉辦CPE程式檢定考試

,由已參與及即將參與舉辦CPE檢定考試之學校代表參加,該學校代表原則上為該校考場負責人。大學程式能力檢定(Collegiate Programming Examination,簡稱CPE)旨在提升全台灣學生的程式設計能力,由學生透過線上程式設計,利用電腦自動評判,以檢測程式設計能力。CPE每年辦理四次,大約為每年的3、6、9、12月。CPE採電腦現場上機考試,以電腦自動評判,並由各校派員監考。考試時,會封閉與考試無關的網路。考生除紙本字典外,不能攜帶任何資料。考生若為大專學生,可免費報名。CPE的標誌如圖1.3所示。

基於放射組學分析的輔助腫瘤辨識在正子斷層暨電腦斷層掃描影像和正子暨磁振斷層掃描整合系統中的應用

為了解決論文相似度比對免費的問題,作者陳至豪 這樣論述:

[研究動機與目的]18F-FDG PET是利用氟代去氧葡萄糖(2-deoxy-2-[18F]fluoroglucose, FDG)標定進行正子斷層攝影(positron emission tomography, PET)的檢查,具有很高的專一性和敏感性,是篩檢腫瘤的良好工具。近年來,18F-FDG PET已然成為癌症篩檢的重要常規項目。臨床醫生通常通過參考半定量指標之標準攝取值(standard-ized uptake value, SUV,正常臨界值為2.5 g / ml)來進行診斷。但是部分器官對於FDG先天上的高代謝特性,增加病變器官診斷上的困難,單獨依靠SUV無法進行確定診斷,例如肝

和腦(SUV通常> 2.5 g / mL)。患者通常需要額外進行多種檢查,並依靠資深臨床醫生的經驗和判斷才能進行正確診斷。此外,18F-FDG PET同時也是一項昂貴的檢查,每次掃描的費用約為1500〜2000美元。因此,為了提高18F-FDG PET檢查的效益,以及盡快確認惡性腫瘤患者的診斷(減少檢查項目),使患者能儘早進入治療療程。我們的目的便是利用影像紋理特徵分析技術(放射組學或影像組學,radiomics)來協助惡性腫瘤的診斷。[研究方法與材料]在這項研究中,模擬了肝臟,腦部和肺部等三個器官,並使用PET/CT和PET/MR掃描儀分別掃描各種假體取得影像。我們同時使用商業假體(腦)和3

D列印模型假體(肝臟和肺臟)來進行影像紋理特徵分析實驗,期望能建立區分18F-FDG PET影像中的健康器官、病變器官或不同的腫瘤發展期程的分類方法(模型)。最後利用部分臨床癌症患者的影像來測試分類模型。研究中的實驗操作方法包含兩個不同部分,包括使用免費軟體LIFEx和人工選擇特徵的半自動分析;以及進一步將半自動分析結果作為加權因子的監督式卷積類神經網絡(CNN)深度學習(DL)進行的自動分析。[實驗結果]我們的結果顯示,影像紋理特徵分析技術對於診斷18F-FDG PET影像中的腫瘤有很高的利用價值,透過它可以正確地區分健康和病變的器官影像。特別是在肝臟影像實驗中,它可以區分正常的肝組織、囊腫

、肝腫瘤塊和壞疽性腫瘤。對於假體影像數據集,使用半自動紋理分析可以達到肝臟66%、腦87%和肺100%的識別準確度;而進一步結合DL訓練建立的計算機輔助診斷(CAD)模型,可使識別準確度提升到肝臟89%以及腦部和肺臟均為100%。即使最後利用真實的臨床器官影像來測試我們的模型也可以達到肝臟76.3%、腦部100%和肺臟65.38%的識別準確度。[結論]根據我們的結果,我們認為在傳統的18F-FDG PET/CT掃描中結合紋理特徵分析技術將有效改善腫瘤的診斷結果及有機會提高18F-FDG PET/CT的診斷價值並加速對癌症患者的明確診斷。將來,如果可以通過更多真實的臨床影像對模型進行訓練,然後建

立新的分類模型和CAD,將對腫瘤有很好的輔助診斷,可以為臨床醫生提供很大的幫助。

藉由靜態程式碼分析找出Android惡意程式潛在的惡意行為

為了解決論文相似度比對免費的問題,作者鄭傑文 這樣論述:

近幾年來,智慧型手機已變得非常普遍,幾乎每個人都會有一台,而它所搭載的Google Android 系統可以讓使用者透過安裝第三方的軟體來擴充手機的功能。Google Android 是一個開放式的系統,它可以讓每個人自行開發自製的軟體到智慧型手機上,並且分享給其他人使用。但是,手機裡儲存的個人隱私資訊也因此變成駭客們的目標了。在先前的許多研究中,也有發現說Android Malware 會在使用者不知情的狀況下,竊取手機裡的個人隱私資訊。因此,本篇論文的主要研究目的是希望以靜態分析的方式,抓取出包含有相同類型惡意功能的Android Malware。其主要的研究方法為,將Control F

low Graph(CFG) 的技術應用至分析上,並使用Levenshtein Distance 演算法進行fingerprint 相似度的比對。同時,也使用Jarcard 演算法進行惡意行為類型的比對以及計算指令數的相似度,藉以提高辨識的準確率。在實驗部分,我們使用543 隻已知的Android Malware當作training data,同時也使用1804 隻從Google Play 平台上載下來的app,以及4258 隻較近期的Android Malware 來驗證。從實驗結果可以得知,我們的研究方法可以藉由少量的traing sample 成功抓取到其餘同類型的Android Mal

ware,而對於較近期的Android Malware 則是有約20.5%的辨識率,不過對於從Google Play 平台上抓取到的免費app 還是有約8.5% 的可疑辨識率。