冰箱功率的問題，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

爸媽不用逼的高效讀書法：哈佛、史丹佛、耶魯大學實證，不用刻意努力也能提高成績。

為了解決冰箱功率的問題，作者菊池洋匡 這樣論述：

　　◎孩子質疑：「為什麼要用功讀書？讀書要幹麼？」你該怎麼回答？ 　　◎科學實證，給獎勵真的有用，但有3原則：永遠給、馬上給、頻繁給。 　　◎怎麼培養孩子自信？不是考高分，而是鼓勵他跟學弟妹分享讀書心得。   　　你也正為孩子的課業感到苦惱嗎？   　　．要小孩做功課，他永遠回你：「還有時間，明天再說。」 　　．一天到晚抱怨：「為什麼要念書？會念書又不等於會賺錢。」 　　．永遠有戒不完的電動，不論是電腦或手機，你再怎麼罵都沒用。 　　．成績考好就得意忘形，考壞就自暴自棄，沒一個穩定。   　　作者菊池洋匡擔任補習班講師超過20年， 　　除了精通法律、數學專業（奧林匹克銀牌）以外，也是兩位孩

子的爸爸。 　　開設的補習班伸學會，每4名學生，就有一人考上第一志願； 　　分享念書竅門的YouTube頻道成立近3年，總觀看次數近700萬次。   　　因為他有一套爸媽不用逼的高效讀書法， 　　這方法已經過哈佛、史丹佛、耶魯大學許多實驗實證， 　　孩子不用刻意努力也能提高成績。   　　◎當孩子質疑：「為什麼我要用功讀書？」    　　千萬別說：這是為你好，這樣才能上好大學、進入大公司。 　　因為他只是在抱怨，並不想知道答案，而且道理他都懂。   　　父母該怎麼答？你得把他的理想跟念書結合，才有動力。 　　（例如，以後想玩音樂，先把英文讀好，才能看懂歌詞。）   　　◎一直抱怨功課太多做不完

？分科拆解就不難   　　催孩子寫功課不要用形容詞：你認真一點、你快一點、你專心一點， 　　要給數據目標：10分鐘寫國語讀解、20分鐘寫數學，寫完後再寫英文……     　　要求孩子放學後回家的第一件事：把文具盒從書包拿出來放桌上。理由是？      　　◎孩子愛拖延、三分鐘熱度？這樣訓練不NG 　　 　　不要強逼他一天寫完，要刻意分4天完成，因為根據心理學實證， 　　只要每天都完成一點點，持續18天，就能改善拖延。   　　專注力不夠、老是滑手機、打電動？與其一直罵，破壞親子關係， 　　不如時間一到，拔插頭、斷電源，讓孩子直接遠離誘惑。   　　孩子老愛頂嘴、講不聽？比起警告他「不要做○○」

，不如讓孩子自己決定。 　　因為所有的建議只有等他犯了錯，他才會聽進去。   　　關於讀書這件事，父母自己也要做到，效果才會加倍。 　　因為，孩子表面上不會聽你的話，但會模仿行為， 　　特別是你臉上不經意露出的開心或失望表情，孩子絕對感受得到。   　　爸媽不用逼的高效讀書法，哈佛、史丹佛、耶魯大學實證， 　　不用刻意努力也能提高成績。   名人推薦   　　教育工作者、資深薩提爾講師／李崇建 　　諮商心理師／胡展誥 　　「館長小編的圖書館日常」粉專版主／彭冠綸

冰箱功率進入發燒排行的影片

利用Nernst-Monod model評估Shewanella decolorationis NTOU1電化學動力學:以不同前培養及碳氈電極前處理程序為例

為了解決冰箱功率的問題，作者陳美蓉 這樣論述：

本研究選擇菌體的前培養條件，分別以Lysogeny broth（LB）和Lactic-acid medium（LA）作為不同培養基，藉此比較兩種不同前培養對於菌體產電能力的異同。在過往研究中發現，經熱處理後的碳電極，可以有效增加其產生的功率密度，因此本研究中另加入碳氈電極有無經由熱處理程序為另一個探討因子，與不同的前培養條件進行交互因子探討。在未經熱處理的碳氈實驗中，LB產生最大電流為4.5 mA，庫侖產生量為984 C；LA最大電流為14 mA，庫侖產生量為2331 C；在選用經熱處理的碳氈實驗中，LB最大電流為7.7 mA，庫侖產生量為1863 C；LA最大電流為7.3 mA，庫侖產生量

為2305 C。根據循環伏安法的結果，經熱處理的碳氈表面會從疏水特性轉為親水特性，且受核黃素的影響較未經熱處理電極的影響更為顯著，從電化學結果來看，隨著時間的變化，在LB實驗中發現有數個氧化還原波峰出現的趨勢，且在-0.4 V（vs. Ag/AgCl）時催化電流（此為核黃素典型氧化還原電位）比LA 之結果較強，而以LA培養，主要產生催化電流的電位在-0.2 V（vs. Ag/AgCl），此外，未經熱處理的電極不論對LB或LA進行實驗時，主要發生催化電流的起始電位都在-0.2 V（vs. Ag/AgCl），顯示疏水性的電子傳遞媒在此產生重大影響。本實驗進一步利用Monod equation回歸以

研究基質濃度與比電流產生量（j，mA g-cell-1）之間的關係，在疏水性LB實驗中所得之jmax約為166 mA g-cell-1，KS為63 mM，疏水性LA實驗所得之jmax約為87 mA g-cell-1，KS為6.2 mM。因此可以總結使用LA前培養的菌體對乳酸的親和性會明顯優於使用LB前培養的菌體，但在本實驗的乳酸濃度範圍內（

電力電子學圖鑑：電的原理、運作機制、生活應用……從零開始看懂推動世界的科技!

為了解決冰箱功率的問題，作者森本雅之 這樣論述：

　　電力電子學和我有什麼關聯？ 　　事實上，只要插上插座，開始使用電能， 　　你就與電力電子學分不開！ 　　微波爐是如何加熱？ 　　洗衣機用了什麼機制降低音量？ 　　冰箱是如何達到智慧節能？ 　　油電混合車的運作機制為何？ 　　從家電到交通工具，維持現代生活與社會運轉， 　　電力電子學可以說是必要技術！ 　　看懂電力電子學＝通曉全世界！ 　　0基礎也能看懂有關「電」的一切！ 　　技術也會一直革新，即使閱讀專業書籍或教科書， 　　也很難跟得上現實中的電力電子產品。 　　全書用圖解方式解說基礎原理、使用實例， 　　即使不是專家，也能輕鬆理解！

人工智能輔助故障檢測和診斷的冷凍冷藏系統節能效果：案例研究和應用瓶頸

為了解決冰箱功率的問題，作者賴冠崴 這樣論述：

Artificial intelligence (AI)輔助故障偵測與診斷(Fault Detection and Diagnosis, FDD)在1998年後蓬勃發展，到2019年，有一篇文獻發表，彙整近20年來開發各項AI工具用於FDD，文章中預期未來可整合多項工具[1]，實現自動化監控與性能調整(Monitoring-based commission)，可以有效實現能源節約，然而，到2021年底，搜尋SDOL與IEL資料庫中，與AI 輔助FDD相關的論文，並沒有任何具體的冷凍冷藏系統節能效益的論文發表，對於普及應用AI輔助 FDD，沒有足夠的案例數據研究，將妨礙其發展。因此，本研究為釐

清AI輔助FDD是否真的具備節約能源效益，與一家冷凍設備維護廠商合作，真實將AI應用在30間冷凍食品案場，共100套不同的冷凍裝置中，這些冷凍裝置的功率從2.5~20 hp，冷凍的貨物包含生鮮食品、醃製品、乳製品及肉類製品等，希望從這些案例，獲致實際的節能效益。在實際應用於案場中，研究發現了AI輔助FDD應用的三項瓶頸點，分別是1) 實施可行性(含實施成本)；2) 無歷史資料可對AI訓練；與3)案場業主的信任度。對應前兩個瓶頸點，因此本研究發展了創新AIoT系統與用於冷凍系統遷移學習技術(Transfer learning technology)加以克服，建構了一套用於冷凍設備的Interne

t of Things (IoT)裝置，並利用已經商業化的Azure platform，參考前述文獻中所報告的各項AI工具，建構於雲端，實現AIoT系統。累積從2020年至2021年，2年測試期間，在30間冷凍食品案場的測試結果，確認AI assisted Fault Detection可以有效降低15~17%的能源消耗(一年)，AI assisted Fault Diagnosis有效降低8~10%的能源消耗(一年)，更重要的是，此智能輔助遠端冷凍系統故障診斷平台可以有效減少原本設備維護服務所需的交通成本與人事費用。