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臺灣天然漆百年史

為了解決放大照輸出的問題，作者徐玉富,徐苑菁 這樣論述：

　　「天然漆」日據時期曾為臺灣外銷創造產值，尤其曾大量外銷日本，南投是主要產地，客家人更是開墾天然漆特色產業的主力，曾創造了當時的繁盛與榮景。 　　時至今日，位於埔里當地的「龍南天然漆博物館」，仍保存當時天然漆的製作器具、相關文物和漆器藝術品，館長徐玉富先生與徐苑菁父女更共同出版了《臺灣天然漆百年史》一書，該書除了將「天然漆」在將臺灣的開發、種植、造林、製作和外銷歷史沿革與發展，做詳細敘述外，並對天然漆的特性，藝術創作，物件都做了詳實寫照，探索精采的百年臺灣天然漆藝術與文化必讀史資料。 　　該書對始自臺灣800多年前雅美（達悟）族漆拼板舟以來，天然漆樹及東臺原住民族、清

治時期漆產業（1683～1895年）、日治時期漆產業（1895～1945年）、臺灣煉漆廠、臺灣漆文化的推進；從清治時代的大稻埕漆產業與福爾摩沙台灣茶漆器茶箱風靡歐美、日治時代華麗精緻的臺灣火車漆工藝、臺灣最宏偉壯麗的漆藝、總統府舉辦盛大的臺灣博覽會展覽臺灣漆器、大正6年（1917）以來開創臺灣漆樹種植與天然漆產業史之新頁，「臺灣國產漆」外銷全世界，為臺灣創造了驚人龐大的經濟效益並深具客家特色與歷史文化價值，更對天然漆的主要成分及其作用，採漆故事與徐館長家族漆業發展史等做了全面性深入的探討，是一部臺灣史的百科全書。 　　「臺灣漆史」即「臺灣史」，「臺灣漆Taiwan Lacquer」全面深刻的

影響著每一位臺灣人，身為臺灣人的您，絕對不能錯過！  

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銑削加工表面粗糙度之最佳化分析

為了解決放大照輸出的問題，作者鄭閔文 這樣論述：

在航空工業中，飛機引擎於高溫高壓的旋轉之下，機件上的瑕疵所造成的損傷皆會被放大來看，而發動機的壓縮機構表面要求更為嚴峻。因此相較於其他的產業，零件的表面要求也更加嚴格。當表面達不到需求或有一小段刮痕時，對於引擎的運轉上可能就會造成極大的飛安事件。不同的表面粗糙度，應用的引擎區域也有所不同，針對不同的表面粗糙度，加工的方式也有所不同，一般車床銑床的表面粗糙度相較磨床之下可以高出很多，通常加工完的表面都會有些微的切削痕跡，也就是我們常說的刀痕，而這些刀痕也和加工的參數息息相關。對於銑床來說，刀具業者會提供銑刀的加工參數，但基於材料、硬度、加工環境等不同的因素下，必須調整加工參數使零件有良好的表面

粗糙度。但在遇到表面粗糙度低的表面時，加工刀具的參數更是要測試多次才有可能測試出需求的表面粗糙度。為了有效減少開發時間與測試件的成本，本文將加工參數透過有限元素分析軟體ANSYS模擬零件加工的表面、應力、應變等情況後，再比對實際加工的表面參數是否與模擬的結果吻合。研究結果顯示，對於夾持的接觸面積來說面積越大，所得到的表面粗糙度及震刀越小；刀長的長度越短，粗糙度與震刀痕跡也越小；在有效率的進給條件下，進給越少，表面粗糙度及震刀痕越小；刀具轉速在適合的範圍內越快，其表面粗糙度及震刀痕會越低。

電子學(進階分析)

為了解決放大照輸出的問題，作者林奎至,阮弼群 這樣論述：

　　本書以作者多年教學經驗，配合淺顯易懂的文字和圖形的描述編撰而成，對於重要觀念及公式，善用問答的方式陳述，加強研讀時的吸收與想像。各章皆以學習流程圖及生活化短文，啟發學習興趣、確立學習目標，內容節選重要定理及觀念，以中、英語對照的方式呈現，建立課堂雙語互動，並收錄豐富且經典的題型及各校入學考題，有效驗證學習成果；全書共分成「基礎概念」、「進階分析」兩冊，適用於大學及科大之電子、電機、資工系「電子學」課程。 本書特色 　　1.每章皆以學習流程圖歸納重點、確立學習目標。 　　2.每章前皆設計「生活電子學」短文，以生活、歷史為喻說明電子專業，啟發學習興趣。 　　3.每章皆節

選重要定理、觀念，以中、英語對照呈現，活絡雙語學習的潛力。 　　4.本書以簡單扼要的方式闡述觀念，定理推導有條理且詳盡。 　　5.本書收錄豐富的例題及習題，且精選近十所大專校院研究所入學考題、公務員高考考題，有效驗證學習成果。

使用FPGA實現基於類神經網路之心電圖身份辨識系統

為了解決放大照輸出的問題，作者林郁勝 這樣論述：

本論文提出使用現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA, Field Programmable Gate Array)實現使用心電圖進行身份辨識之系統。心電圖訊號由P、QRS、T波所組成具有因人而異的特徵。此系統以DNN為模型使用心電圖資料訓練，包含一層輸入層一層隱藏層一層輸出層，經軟硬體設計推論運算後與軟體驗算結果可得準確率約為99%，辨識率約為98%。之後將最後輸出層移除後即可得到具有提取心電圖特徵向量之類神經網路，將訓練集以內資料與訓練集外之資料進行特徵向量內積，與訓練集內資料相互特徵向量內積值所設之閥值(Threshold)進行軟體運算比對後可得準確率約為99%。 本論文首先將心電圖訊號進

行濾波，移除掉原始心電圖訊號中之雜訊，再將連續的心電圖訊號分切成每單位心率之分段資料，以R-peak為心率的中心點，對其取R-peak之前後180個採樣點，將每一個數據進行標準化至1到-1之間。最後將資料進行DNN之全連接層訓練。訓練完成後導出權重與偏置與輸入矩陣之參數以Matlab進行資料轉換為32位元16進制並以Quartus進行硬體結合Nios II軟體協同設計使用100M與50M雙時脈設計運算時間為1.09434ms。