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長庚大學 化工與材料工程學系 莊瑞鑫所指導 柯韋名的 利用含氧化三辛基膦之電紡聚醚碸纖維薄膜自模擬血清中選擇性清除尿毒素對甲酚 （2021），提出m3 m4差異關鍵因素是什麼，來自於高分子纖維薄膜、靜電紡絲、靜電噴塗、聚醚碸、三正辛基氧化膦、對甲酚、尿毒素吸附。
而第二篇論文國立臺灣大學 電機工程學研究所 張時中所指導 謝允哲的 用於機器學習進行半導體機台異常檢測的資料清理方法設計 （2021），提出因為有 資料清理、資料特徵、取樣點重要程度指標、資料填補、資料刪去、異常檢測的重點而找出了 m3 m4差異的解答。
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頂級攝影器材(傳統篇)
為了解決m3 m4差異 的問題，作者趙嘉 這樣論述：
給追求極致相機工藝的你，最全面的頂級攝影器材深入剖析！ 什麼是頂級攝影器材？ 它不見得是市面上價格最昂貴的器材，卻是最能發揮自身價值，幫助你更輕鬆地拍出更優質的影像。它不是拍出好照片的保證，卻有可能把一張好照片變成傳世之作。 誰需要頂級攝影器材？ 並不是每個人都需要頂級攝影器材，也不是所有頂級攝影器材都適合每一個人；但是如果你明白自己的攝影方向，使用頂級攝影器材卻能幫助你更上層樓。 本書作者趙嘉是聯合國兒童基金會（UNICEF）攝影顧問，亦是《美麗佳人》與《國家地理旅遊雜誌》簽約攝影師，其作品遍及人文、旅遊、時尚等多個領域，足跡更遍及西藏、尼泊爾等極為艱苦的拍攝環境。
他從專業攝影師的實用觀點出發，除蒐集了海內外各領域專業攝影師、攝影記者、攝影愛好者與器材專家的意見，更親自走訪徠卡（Leica）、哈蘇（Hasselblad）、吉爾得（Gilde）、阿爾帕（Alpa）等傳奇名廠，從公司負責人或創辦人手中取得第一手資料，從歷史、機械工藝、實際操作等面向深入分析每一部攝影器材之所以堪列頂級的原因，是一本可讀性極高的鉅著；而趙嘉對適合各攝影領域使用相機的分析，更足供追求卓越影像品質與相機使用經驗的攝影師與一般玩家做為借鏡。 本書列為頂級攝影器材的相機遍及35mm、中片幅相機、輕便相機與袖珍相機等領域，其獲選乃基於下列理由： ◎專業頂級相機：某一類型相機中水準
最高者，或是該類型相機的代表； ◎ 具有不可替代之獨特性，或在某一專業領域備獲肯定； ◎1972年後仍在生產的機型； ◎主要用於實際拍攝的機型，收藏用的純粹紀念款式不在討論之列。 本書自2006年初版以來，便成為大陸地區最暢銷的攝影叢書之一，年年修訂再版仍獲得市場熱烈支持。由於本書內容日益增加，本次繁體中文版遂在作者授意之下，修訂部分內容，並拆分成《傳統篇》與《數位篇》（2010年11月初出版）兩本，以惠閱讀需求不同之讀者。 作者簡介 趙嘉 1972年出生於北京，現從事攝影及傳媒相關工作。 作為攝影師和攝影指導，他長於紀實與報導攝影專題，與多家人文地理、時尚類雜誌及相關機構合
作，也喜歡嘗試不同攝影領域；作為攝影器材和技術領域的專家，他撰寫的文章也見諸於多家攝影刊物，同時為媒體、影視製作公司及學校進行攝影和特技攝影方面的培訓。現為聯合國兒童基金會（UNICEF）攝影顧問、《美麗佳人》（Marie Claire）及《國家地理旅遊雜誌》（National Geographic Traveler）雜誌簽約攝影師、中國攝影家協會會員，亦是中國大陸最暢銷的攝影圖書作者，出版書目遍及諸多領域。 趙嘉是活躍的人道主義者，以其對高原環境的熟悉與瞭解，時常投身人道救援活動，近年來四川、青海等地震災無役不與；他也從個人生活中做起，為環境保護略盡棉薄心力。 他創作的書籍涉及多個領
域，近年出版的圖書包括： 《走西藏》（2001年） 《西藏（藏羚羊自助旅遊叢書）》（2003年） 《兵書十二卷》（2005年）累銷三萬冊，2010年春再版 《頂級攝影器材》（2006年）累銷一萬五千冊 《周口店》（2007年） 《那時西藏》（2007年） 《EOS王朝》（2008年） 《今生》（2008年） 《佳能鏡界》（2009年）
利用含氧化三辛基膦之電紡聚醚碸纖維薄膜自模擬血清中選擇性清除尿毒素對甲酚
為了解決m3 m4差異 的問題，作者柯韋名 這樣論述：
摘要 iAbstract iii目錄 v圖目綠 viii表目錄 xii第一章、緒論 11.1、前言 11.2、血液淨化之近況 41.2.1、尿毒素分子 51.2.2、親蛋白質尿毒素分子 61.2.3、血液淨化方式 91.3、溶血測試 111.4、靜電紡絲 121.5、靜電噴塗 161.6、高分子纖維薄膜製備 191.6.1、薄膜之高分子基材選擇 191.6.2、薄膜之添加劑選擇 201.6.3、薄膜之萃取劑選擇 221.6.4、薄膜之製程參數 231.7、吸附現象 261.
7.1、吸附 261.7.2、等溫吸附模式 28第二章、文獻回顧 302.1、血液吸附 302.2、萃取劑TOPO 352.3、研究動機與目標 38第三章、實驗材料與方法 403.1、實驗藥品 403.2、實驗儀器 403.3、實驗方法 423.4、實驗步驟 433.4.1、高分子纖維薄膜製備 433.4.2、磷酸鹽緩衝溶液（PBS Buffer）配製 453.4.3、等溫動態吸附實驗 463.4.4、批次等溫吸附實驗 463.4.5、動態掃流吸附實驗 463.4.6、附著性測試實驗 473.
4.7、溶血測試 473.5、實驗分析 483.5.1、FE-SEM 分析 483.5.2、EDS元素分析 493.5.3、BET孔洞結構分析 493.5.4、FTIR分析 503.5.5、TGA熱重損失分析 513.5.6、HPLC高效能液相層析 51第四章、結果與討論 534.1、薄膜材料性質分析與討論 534.1.1、FE-SEM分析 534.1.2、EDS分析 684.1.3、TGA分析 724.1.4、FTIR分析 744.1.5、BET分析 764.2、等溫動態吸附實驗 854.3、批次
等溫吸附實驗 864.4、動態掃流吸附實驗 904.5、附著性測試 974.6、溶血測試 98第五章、結論 100第六章、未來研究方向與建議 102參考文獻 103自述 120圖目綠圖1.1.1、慢性腎臟病的分期 [國軍台中總醫院腎臟科，2019] 2圖1.1.2、2018全球末期腎臟病的發生率 [美國腎臟登錄系統，2020] 3圖1.1.3、2017-2018全球末期腎臟病發生率變化[美國腎臟登錄系統，2020]….. 3圖1.4.1、靜電紡絲裝置的示意圖 [Gatford, 2008] 14圖1.4.2、電紡奈米纖維的
應用[Liu et al., 2020] 16圖1.5.1、靜電噴塗裝置示意圖 [Jaworek, 2007] 18圖1.6.1、以接觸角對表面親/疏水性進行分類 [Song & Fan, 2021] 21圖1.6.2、(a)未添加PVP之純PES薄膜 (b)添加5% PVP之薄膜水接 觸角圖 22圖2.1.1、雙層混合基質膜的SEM圖 [Pavlenko et al., 2016] 32圖2.1.2、AST-120之作用模式 [吳青芳 & 黃政文，2009] 33圖2.1.3、CMPF (\\\\\)、IS (##) 和HA (//////)灌流 4
小時期間的出口濃度[Nikolaev et al., 2011] 34圖3.2.1、掃流式薄膜組件[Sterlitech] 42圖3.3.1、靜電紡絲裝置 [鴻隼企業有限公司] 42圖4.1.1、薄膜M1之500倍表面形態 54圖4.1.2、薄膜M1之3000倍表面形態 54圖4.1.3、薄膜M1之200倍截面形態 55圖4.1.4、薄膜M2之500倍表面形態 56圖4.1.5、薄膜M2之3000倍表面形態 56圖4.1.6、薄膜M2之200倍截面形態 57圖4.1.7、薄膜M3之500倍表面形態 57圖4.1.8、薄膜M3之3000
倍表面形態 58圖4.1.9、薄膜M3之200倍截面形態 58圖4.1.10、薄膜M4之500倍表面形態 59圖4.1.11、薄膜M4之3000倍表面形態 59圖4.1.12、薄膜M4之200倍截面形態 60圖4.1.13、薄膜M5之500倍表面形態 60圖4.1.14、薄膜M5之3000倍表面形態 61圖4.1.15、薄膜M5之200倍截面形態 61圖 4.1.16、靜電紡絲高分子奈米纖維之兩種添加Ag-TiO2方法[Ryu et al., 2015] 62圖 4.1.17、結合靜電紡絲與靜電噴塗之示意圖 63圖4.1.18、薄膜M
6之500倍上表面形態 63圖4.1.19、薄膜M6之3000倍上表面形態 64圖4.1.20、薄膜M6之500倍下表面形態 64圖4.1.21、薄膜M6之3000倍下表面形態 65圖4.1.22、薄膜M6之200倍截面形態 65圖4.1.23、薄膜M7之500倍上表面形態 66圖4.1.24、薄膜M7之3000倍上表面形態 66圖4.1.25、薄膜M7之500倍下表面形態 67圖4.1.26、薄膜M7之3000倍下表面形態 67圖4.1.27、薄膜M7之200倍截面形態 68圖4.1.28、M1單根纖維截面之磷元素分佈圖 70
圖4.1.29、M3單根纖維截面之磷元素分佈圖 70圖4.1.30、M4單根纖維截面之磷元素分佈圖 71圖4.1.31、M5單根纖維截面之磷元素分佈圖 71圖4.1.32、M7單根纖維截面之磷元素分佈圖 71圖4.1.33、純PES薄膜、PVP及TOPO之熱重分析圖 73圖4.1.34、薄膜之熱重分析圖 74圖4.1.35、薄膜與各材料之傅立葉轉換紅外光譜圖譜 76圖4.1.36、六種氣體吸脫附曲線示意圖 [Thommes et al., 2015] 77圖4.1.37、五種吸脫附曲線之遲滯類型示意圖 [Thommes et al., 2015]
77圖4.1.38、薄膜M1之氮氣吸脫附等溫曲線圖 78圖4.1.39、薄膜M2之氮氣吸脫附等溫曲線圖 79圖4.1.40、薄膜M3之氮氣吸脫附等溫曲線圖 79圖4.1.41、薄膜M4之氮氣吸脫附等溫曲線圖 80圖4.1.42、薄膜M5之氮氣吸脫附等溫曲線圖 80圖4.1.43、薄膜M6之氮氣吸脫附等溫曲線圖 81圖4.1.44、薄膜M7之氮氣吸脫附等溫曲線圖 81圖4.1.45、薄膜之孔徑分佈曲線 84圖4.2.1、薄膜M1～M4之等溫動態吸附（8小時） 85圖4.2.2、薄膜M5～M7之等溫動態吸附（8小時） 86圖4.3
.1、薄膜M1～M4之批次等溫吸附 87圖4.3.2、薄膜M5～M7之批次等溫吸附 87圖4.4.1、薄膜M1之掃流吸附結果 92圖4.4.2、薄膜M2之掃流吸附結果 92圖4.4.3、薄膜M3之掃流吸附結果 93圖4.4.4、薄膜M4之掃流吸附結果 93圖4.4.5、薄膜M5之掃流吸附結果 94圖4.4.6、薄膜M6之掃流吸附結果 94圖4.4.7、薄膜M7之掃流吸附結果 95圖4.6.1、薄膜之溶血測試結果 99表目錄表1.2.1、慢性腎臟病治療方式的優缺點 5表1.2.2、人體內尿毒素濃度 6表1.2.3、血液透析過
程中尿素氮和對硫甲酚的去除 [Martinez et al., 2005] 8表1.2.4、各種血液淨化方式之優缺點 9表1.2.5、不同血液淨化方式清除毒素的原理及效率 11表1.7.1、物理吸附和化學吸附之差異 28表 3.4.1、各薄膜之溶液組成與製程 44表 3.4.2、各薄膜之製程與薄膜組成 45表3.5.1、各尿毒素之紫外-可見光光譜設定波長 52表4.1.1、能量色散X射線譜之表面分析結果（原子比） 69表4.1.2、能量色散X射線譜之單根纖維截面分析結果（原子比） 72表4.1.3、各種官能基之吸收峰 75表4.1.
4、薄膜之孔體積及比表面積 82表4.1.5、薄膜之孔體積及微孔比例 84表4.3.1、各薄膜之等溫吸附耦合參數 88表4.3.2、各薄膜之每克TOPO之p-Cresol最大吸附量 (mmol/g) 89表4.4.1、模擬血清中各尿毒素之初濃度 91表4.4.2、各薄膜對不同尿毒素的移除率及選擇性 96表4.5.1、附著性測試結果 98表4.6.1、各纖維薄膜之溶血率 99
用於機器學習進行半導體機台異常檢測的資料清理方法設計
為了解決m3 m4差異 的問題，作者謝允哲 這樣論述：
在半導體晶圓製造領域中，針對機台的異常檢測可以提早發現機台的異常，而機台的異常會影響最終的成品，因此盡早的檢測出異常可以降低因機台異常導致的損失，並提高良率。常見的異常檢測主要是利用感測器收集到的數據來做分析，並判斷機台狀況是否正常。由於半導體機台感測器數量增加且感測器數值特徵不明，越來越多異常檢測採用機器學習的方式來做預測。在機器學習領域中，大部分的模型其神經網路的架構為固定的，因此做訓練學習時，對輸入資料的格式有一定的限制，例如一筆資料項目的數量、每筆資料的長度等等。本論文研究探討半導體機台異常檢測所需的感測器資料清理問題，著重如何設計出一套資料清理演算法，對原始資料影響最低，並滿足異常
檢測對輸入資料長度一致的要求。研究問題P)以及相應的挑戰C)如下:P1)週期與步驟資料長度定義問題:週期資料為機台重複於不同的晶圓上執行同一製程感測器取樣收集到的資料，而週期資料對應到製程步驟的序列為步驟資料。不同週期中的步驟資料因工程師微調時間製程參數與資料傳輸過程資料遺失，導致週期與步驟資料長度(取樣點數量)不同。但機器學習模型對輸入資料每個週期與步驟的長度要求一致，如何決定清理後周期與步驟資料的固定長度?C1)資料中取樣點數目與各取樣點數值變化關係不明。P2)取樣點重要程度指標定義問題 : 如何定義指標量化每個取樣點重要程度，用於資料清理時決定取樣點刪補的優先順序?C2)清理後的資料用於
檢測異常，因此取樣點刪補應對各感測項目原始取樣資料的特徵影響最小。如何定義項目眾多且差異大的個別項目原始資料特徵，又如何進而設計指標來量化取樣點重要程度都是挑戰。P3)資料刪補問題:如何搭配取樣點重要程度指標，選擇各項目一個週期資料中需要刪去或填補取樣點的位置與值?C3)週期資料的型態(pattern)是取樣點數值依時序所形成，為檢測判斷的重要依據。搭配P2定義的指標進行刪、補取樣點時，如何以避免破壞原始資料型態為原則，決定取樣點的位置或數值是一大挑戰。P4)資料清理對異常檢測效能影響的評估問題:如何評估並量化資料清理對異常檢測效能的影響是減損還是提升?C4)機台感測器資料有限的情形下，如何根
據真實的情境模擬資料出現異常的情形，來評估資料清理對異常檢測造成的影響是一項挑戰。針對以上問題與挑戰，本論文新提出與解決方案如下:M1)針對需更動步驟資料中相同步驟數量最少定義步驟資料中單一步驟長度。以所有週期下步驟資料中相同步驟數量的眾數，決定單一步驟固定的長度。基於眾數為出現次數最多的數量，可以達到需更動步驟資料中相同步驟數量最少。依序將步驟資料中每個步驟固定的長度相加做為週期資料固定長度。M2)創新設計以取樣點序列中，相鄰兩點差距比例的前點大小做為取樣點重要程度指標。根據分析實務機台資料，觀察到單一項目相同製程參數下，不同週期資料會有相似的型態，而型態的變化是由取樣點數值的變化所形成，因
此將取樣點數值變化定義為特徵。為了保留原始資料特徵，本研究設計以取樣點序列中，相鄰兩點差距比例的前點大小做為取樣點重要程度指標，比例越大，重要程度越高。M3)新設計製程步驟導向資料清理(step based data cleansing)演算法。為了避免僅依靠特徵指標刪補取樣點破壞型態，設計利用群界點與熵選擇資料中相對多數取樣點相鄰兩點差距比例小的群刪補取樣點。群界點為序列中相鄰兩點的數值差距比例大於三倍標準差，分布為全序列相鄰兩點數值差距比例。群為資料拿掉群界點後連續的取樣點序列。計算每個群取樣點數值分布的熵，熵越小代表取樣點數值分布較集中，取樣點相鄰兩點差距比例小，選擇熵小的群刪補取樣點。
刪去取樣點按照群中取樣點重要程度指標，由小到大做刪去。填補取樣點時，根據群中取樣點的數量與需要填補的取樣點數量決定填補的間隔，利用此間隔平均的於群中決定填補的位置，並根據填補位置前一點的值決定數值，達到保留原始資料型態且不增加M2定義的特徵。M4)運用實務資料，設計資料清理對異常檢測效能影響的實驗架構並與現行方法進行實測比較。根據分析實務機台資料，觀察實際資料中常出現的幾種異常類型，包含飄移、移位與脈衝。設計異常模組將異常新增於原始資料，並以異常檢測模型STALAD為例，根據靈敏度、誤警率及檢測速度評估異常檢測的效能。比較的資料清理方式為實務上常用的軌跡對齊方法與經驗法則。本論文的研究發現與貢
獻包含:(1)證明製程步驟導向資料清理更動步驟資料中相同步驟數量最少。所有週期下步驟資料中相同步驟數量出現最多次的為眾數，利用眾數做為步驟資料相同步驟數量固定的長度可以達到需更動步驟資料中相同步驟數量最少。(2)透過實驗不同的異常類型發現異常檢測對取樣點數值變化敏感的特性。設計以取樣點序列中，相鄰兩點差距比例的前點大小做為取樣點重要程度指標。(3)設計並實做製程步驟導向資料清理演算法於實務機台資料上，利用群界點與熵選擇資料中多數取樣點相鄰兩點差距比例小的群刪補取樣點，避免破壞原始資料型態。(4)於實務情境下製程步驟導向資料清理搭配STALAD，相比軌跡對齊方法，在飄移異常大小1的情境可以提高S
TALAD檢測異常的靈敏度從0.2到0.98，降低STALAD檢測異常漏檢率從0.8到0.02，並提升STALAD檢測異常的檢測速度從第58筆週期資料到第19筆，且不改變誤警率。製程步驟導向資料清理將製程步驟對齊，提高正常週期資料間的相似度，降低異常檢測門檻值，使異常更容易被檢測。而異常資料的特徵為數值出現異常，透過差距比例指標將其保留。