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計算機概論：電腦必學基礎(三版)

為了解決86規格的問題，作者李官陵,羅壽之,彭勝龍 這樣論述：

　　因應資訊科技與半導體技術的快速發展，使得人工智慧科技再次被大眾們重視，小從網際網路的電子商務預測，進而到能因應立即多變路況的電腦自駕車應用，在在顯示計算機科技的重要與代表性。   　　本書編撰以內容淺顯易懂為原則，避免生硬的科技專有名詞，以循序漸進的方式，帶領讀者進入非凡的資訊世界。   　　本書包含十三個章節，從基礎的認識電腦、數字系統與資料處理方式，到應用的網路技術、程式設計與資料庫系統，輔以理論基礎的資料結構、演算法與計算理論及人工智慧。每個章節包含隨堂練習與範例解說，文末提供重點整理與習題問題，讓學習的成效得以顯著。   　　電腦資訊化的處理，就像一位雕刻師傅將不起眼的石頭變成

美麗的藝術品，需要適當的工具與處理的程序。工具是實質的物體，而程序是抽象的觀念。在讚嘆電腦如此厲害的同時，研讀此書就可以了解電腦的過去、現在與未來。

86規格進入發燒排行的影片

貨櫃屋建築技術規範之研究

為了解決86規格的問題，作者簡明儒 這樣論述：

目錄摘要 ⅠAbstract Ⅱ目錄 Ⅳ圖目錄 Ⅶ表目錄 Ⅸ第一章 緒論 11.1. 研究動機 11.2. 研究目的 11.3. 研究方法 21.4. 論文章節與內容 3第二章 文獻回顧 52.1. 貨櫃建築概述 52.2. 歷年來國內外有關貨櫃建築的研究與探討 132.2.1. 貨櫃概要 142.2.2. 貨櫃建築在環境永續性及可行性的相關研究 152.2.3. 貨櫃建築在結構性能的相關研究 182.2.4. 貨櫃建築在隔熱保溫性能的相關研究 232.2.5. 貨櫃建築在通風、採

光、隔音吸音與防火性能的相關研究 262.3. 國際間有關貨櫃建築技術規範的發展 302.4. 小結 33第三章 中美兩國貨櫃建築技術規範介紹 343.1. 中國貨櫃建築技術規範介紹 353.1.1. 中國貨櫃建築技術規範之總則、術語、符號 353.1.2. 外圍護結構構造、內部構造和內裝修規定 383.1.3. 建築設計、模塊化設計規定 513.1.4. 結構設計基本規定、結構計算、結構節點設計 533.1.5. 地基基礎 623.1.6. 建築防火、防腐蝕、集裝箱式房屋的製作施工及驗收規定 643.2. 美國貨櫃建築技術規範

介紹 703.3. 小結 71第四章 適用於臺灣的貨櫃建築技術規範建議與相關問題探討 734.1. 適用於臺灣的貨櫃建築技術規範建議 734.1.1. 貨櫃建築技術規範總則、專有名詞定義、符號說明建議 734.1.2. 外殼構造、內部構造與內裝修規範建議 754.1.3. 建築設計、模組化設計規範建議 844.1.4. 結構設計基本規定、結構計算、結構節點設計規範建議 854.1.5. 貨櫃建築基礎規範建議 964.1.6. 建築防火、防腐蝕規範建議 974.1.7. 貨櫃建築製作與施工驗收規範建議 1004.2. 貨櫃建築相關

問題的探討 1044.2.1. 貨櫃在投入運輸貨物以外的最早期運用歷史 1044.2.2. 貨櫃建築的優點與缺點 1064.2.3. 貨櫃能堆疊多高 1084.3. 關於貨櫃建築耐風、隔熱保溫的探討 1094.3.1. 貨櫃建築的耐風 1094.3.2. 貨櫃建築的隔熱保溫 1104.4. 典型的模組化貨櫃建築運用實例 1114.4.1. 中國大陸在集裝箱組合房屋與裝配式建築的推廣發展歷程 1134.4.2. 火神山、雷神山醫院的設計與施工 1154.4.3. 火神山、雷神山醫院的設計與施工特點解析 1174.5. 小結

132第五章 結論與建議 1345.1. 結論 1345.2. 建議 136參考文獻 138附錄 162

2023年海洋保育月曆：海洋，您好

為了解決86規格的問題，作者海洋委員會海洋保育署 這樣論述：

　　我們與海的距離，有多遠？您對海的認識，有多深？喜歡海洋生態，關心海洋保育的您，千萬不要錯過2023年海洋保育月曆「海洋，您好！」。迎接2023年，讓科學家們帶大家一同走進海洋，也一窺大海的奧秘。   　　海保署在新一年的月曆特地企劃安排大家跟著各領域的海洋生態調查科學家們，攜帶各式樣框、相機、攝影機，或身著潛水設備，從臺灣北部的岩礁到南部的珊瑚礁生態系、東沙國家公園探索環礁。從東部海域的深海熱泉跟表層優游的鯨豚，到西海岸的桃園藻礁、彰化泥灘地跟臺南紅樹林，記錄豐富多樣的海洋生物，當然也包括即時影像監控設備、衛星標識器、水下聲學設備、遙控載具等，以捕捉唯美唯肖的海洋生

物動態，此外，在悠閒享受友善垂釣樂趣時，順便也可以做生物資源調查喔，值得與您分享，特別在此推薦給您。   　　【商品規格】 　　月曆大小：74*52cm 　　包裝紙盒大小：6.5*6.5*55cm  

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決86規格的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。