Yuck的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

Dr. Grossology’s Book of Gross: Green Slime, Frog Brains, Bug Guts, and More Yucky Experiments and Facts

為了解決Yuck的問題，作者Dr Grossology 這樣論述：

Yuck! Discover all things gross, nasty, disgusting, grimy, slimy, and vile with Dr. Grossology’s Book of Gross.From oozing snot to squirming bugs and smelly poo, Dr. Grossology has collected all of the grossest things imaginable in one nauseating book. Discover all of the gross phenomena in the w

orld with slimy, smelly, sticky, gruesome, and foul topics to turn your stomach. You’ll entertain your friends and disgust every adult around you. Did you know that the regal horned lizard squirts blood out of its eyes? Or that you produce nearly two gallons of snot each week? What about that there

are around 2,400 types of bacteria living in your belly button? And that lobsters pee out of their faces? Ick! This guide is irresistible to kids who love to gross you out! Inside you’ll find: - Loads of disgusting science experiments not for the faint of heart - Tips on how to throw a yucky party w

ith ear wax snacks, fake dog poo, fish slime, and more - Expert advice from Dr. Grossology on how to gross people out! Get tons of yucky information on every gross thing imaginable, from repulsive science facts and freaky nature to everything unsavory about the human body. Get ready to disgust all

your friends and family and make them say ＂ew!＂ with Dr. Grossology’s Book of Gross!

Yuck進入發燒排行的影片

生物辨識邊境管理系統設計之期望落差探討

為了解決Yuck的問題，作者林逸塵 這樣論述：

隨著各國邊境旅運量迅速成長，在邊境安全與通關服務造成挑戰，利用資訊科技執行邊境管理成為趨勢，故瞭解使用者對於資訊科技的期望落差，在達成邊境任務至為關鍵。在智慧通關場域，生物辨識邊境管理系統優化既有查驗工作，在旅客到達查驗檯前進行生物特徵採擷，透過生物特徵資料庫進行比對，輔助邊境人員正確識別旅客身分，以資訊科技取得保障國家安全與通關便利的效果。本研究探討生物辨識技術應用在邊境管理資訊系統服務品質，以設計科學方法建置指紋生物特徵辨識系統時，指紋擷取與比對流程能滿足邊境人員與旅客使用需要。更進一步，本研究以我國查驗作業整合生物辨識科技之情境，來探討資訊人員、邊境人員與委外廠商不同角色對於電子化服務

品質認知程度，並以層級分析法蒐集生物辨識邊境管理系統設計之期望落差，系統電子化服務品質構面包含：「效率」、「系統可用性」、「履行性」、「隱私與安全性」、「回應性」、「網站設計」，針對不同角色，進行AHP問卷調查。從整體認知的服務品質權重觀點，本研究發現資訊人員與邊境人員前三大期望落差為「保護旅客基本資料(3.4%)」、「保護旅客的特種個人資訊(3.2%)」及「不會當機(3.0%)」，而資訊人員與委外廠商前三大期望落差為「即時處理使用者問題(3.2%)」、「系統提供的資訊是可信賴的(2.9%)」及「不會當機(2.5%)」。以上經由資深資訊人員的深度訪談，歸納出落差因素為「專業差異」、「責任差異」

、「認知差異」、「自我特性差異」及「目的差異」，未來利害關係人透過落差因素進行充分溝通，可以縮小彼此落差程度，讓系統整體服務品質更符合使用者期望，進而增加使用系統的滿意度。

The Spring Rabbit

為了解決Yuck的問題，作者McAllister, Angela 這樣論述：

Angela McAllister is the author of over 80 books for children and teens. Her books have won several awards, including the Red House Book Award for Yuck! That’s Not a Monster! and the Stockport and Portsmouth Awards for My Mum has X-Ray Vision. Her picture book Leon and the Place Between has been ada

pted for the stage and was shortlisted for the Kate Greenaway Award. She has collaborated with many illustrators, including Grahame Baker-Smith, Alex T. Smith, Margaret Chamberlain, Ross Collins, and Peter Bailey. She has worked on many titles for Frances Lincoln Children’s Books including best-sell

ing titles A Year Full of Stories and A World Full of Animal Stories.Christopher Corr is an established author/illustrator whose many books have won him international acclaim. He studied at the Royal College of Art, and now lives and works in London as an artist and tutor at Goldsmiths University.

虹膜紋理定位方法實作與比較

為了解決Yuck的問題，作者陳威榤 這樣論述：

虹膜辨識因為它的穩定性、 非接觸式、 不易竊取、 高分辨率等特性， 這二十幾年來虹膜辨識一直是最受大家關注的生物辨識技術。 在虹膜辨識計算流程中， 虹膜邊界定位精確度對辨識精確度有很大的影響。 為瞭解使用何種技術可達成較好的定位結果， 本論文實現 Daugman 的 IDO (Integral Differential Operator) 以及基於 RANSAC (Random Sample Consensus) 的 IDO360-L, IDO180-L 以及 RANSAC-L 三種虹膜外緣 (Limbus) 定位，以及 IDO-E, RANSAC-E w/ ER, 與 RANSAC-E w

/o ER 等三種上下眼皮邊界的定位方法。 其中 IDO360-L 與 IDO180-L 主要的差異是後者在計算 IDO 時， 只採左右兩側各90度的範圍以避開上下眼皮區間。 RANSAC-E w /ER 是在偵測眼皮邊界前， 先執行睫毛移除 (Eyelash Removal, 簡寫為 ER)， 而 RANSAC-E w/o ER 則無。 評比不同方法的準確度與運算效率時是採用本實驗室先前由 248 隻眼睛取得的 39,560 張近紅外線眼睛影像。 這些影像的虹膜外緣與上下眼皮邊界經過多次人工檢查與調整， 可以作為虹膜定位的參考值。 判斷定位精確度的方法，則是採用自動定位與人工定位結果的 Io

U (Intersection over Union) 值。 實驗結果顯示，在定位虹膜外緣與上下眼皮邊界的精確度皆優於基於 IDO 的方法。 不過基於 RANSAC 的方法所需計算時間通常是基於IDO的方法的10--22 倍之間。 而在虹膜外緣的定位時， IDO180-L 精確度優於 IDO360-L。 最後， 我們也測試不同的定位方法會不會影響虹膜辨識率， 實驗結果顯示辨識正確率與定位精確成正比。