不準的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

1917列寧在火車上：世界陷入紅色風暴的前八天

為了解決不準的問題，作者CatherineMerridale 這樣論述：

「我們在這樣的時候被困在這裡是多大的折磨。我們必須想辦法離開，哪怕是要穿過地獄也在所不惜。」——列寧 　1917年，第一次世界大戰邁入第三年。4月9日，英法等協約國成員在法國阿拉斯發動一場猛攻，這場戰役將犧牲共16萬英國士兵的生命；以德奧為首的同盟國，也因為在東邊同時與俄國交戰，露出明顯的疲態。 　 　在同一個早晨，距離戰場600公里的蘇黎世車站，有一位矮小、蓄山羊鬍的男人，經由德國的安排，登上一班往俄羅斯的火車。沒有人能預料到，流亡多年的他將在一年內成為這個國家的主人，並讓全世界捲入一場前所未有的共產風暴。 第一次世界大戰與沙皇政權的崩解 　在1917年，世界大戰的局勢陷入膠著，不論

是英法俄等協約國，或是德奧等同盟國，都急於尋求突破。同年3月（俄國曆法為2月），一場突發的革命推翻沙皇政權，建立臨時政府。這個政府能否繼承原來的政權，繼續履行參戰的合約，頓時成為左右戰局的最重要關鍵。 　亟欲從東部戰線抽身的德國想出了個主意，他們相信：將困於瑞士的激進共產黨人列寧送回俄國，煽動俄國退出戰場，會是一筆值得的投資。   英國間諜頭子：「殺了他，該死，趕快殺了他！」 　於此同時，英、法等國也想盡辦法維持俄國的參戰意願。他們派遣多名知識分子與間諜進入俄羅斯，鼓舞人民的愛國心。更重要的是，他們還必須阻止列寧回家，必要時得除掉他。 　德國與列寧達成協議，派遣一輛列車和士兵護送他直達俄國邊界

。這段旅程的計畫不斷修改，所經的國家各懷鬼胎，月台上也站滿了間諜。只是，各國想採取行動，卻拿不準動手的時機。   人類歷史上最重要的一班列車 　本書生動刻劃列寧的人格特質，包括其暴烈的性格與絕不妥協的信念，也描繪出一戰中各國的處心積慮與局勢的詭譎多變。今日俄羅斯的邊境與民族認同問題，在書中所描寫百年前的世界局勢，即可看出明顯的歷史脈絡。 　一百年後，列寧對世界的影響仍然無法抹滅。他是世界上第一個共產帝國的建造者，也是整個蘇聯時代的精神指標，其做法與理念啟發全世界的馬列主義者。世上少見任何思想可以傳播如此之遠，且實際動員如此多國、如此多人，一切都起始於這趟為期八天的火車之行。     ◎好評推薦

　這本書好看到讓我兩次在地鐵坐過了站……。本書是歷史書中的瑰寶，從大戰倒數第二年截取一段時光，以此闡明一個大洲、一場革命、與一個動盪時刻的一系列心理狀態。梅里杜爾行文風趣、有判斷力、著眼於講述細節……她是那種可以讓我們更了解世界的歷史學家。  ——阿羅諾維奇，《泰晤士報》   　一位小個子、禿頭、蓄山羊鬍的俄國人，在妻子與三十個同伴的陪同下，登上蘇黎世的一列火車。以流亡人士身分住在瑞士的列寧將被載入歷史。兼具小說的可讀性和豐富的想像力，梅里杜爾追蹤了列寧從德國經過瑞典和芬蘭，前往俄羅斯，歷時約一週的旅程。——鍾斯，《觀察家報》   　作者是經驗豐富而充滿熱忱的俄國史學家，她選擇列寧緩慢而蹣跚

的歸國之旅這個關鍵時刻，道出這個不擇手段的狂熱分子如何劫走一場革命的成果。——《觀察家報》   　梅里杜爾是最重要的俄國史研究者。本書結合了外交權謀、間諜技術、大人物、官方失誤、軍事史與各種意識形態。——《經濟學人》   　梅里杜爾的敘事得力於她的透澈研究，也提醒我們，一九一七年彷彿命運般的變化，如何始於一個看似不重要的事件。——《紐約時報書評》 　 　梅里杜爾是研究俄羅斯和蘇聯的傑出史學家……她以列寧的回國之旅作為主軸，講述沙皇的垮台和布爾什維克對政府施加的壓力。——《華爾街雜誌》   　這本卓越著作敘述了布爾什維克領袖和其繼承人所否認、規避和掩蓋的複雜歷史。——《達拉斯晨報》   　作者偷

偷把讀者帶上了一九一七年四月離開蘇黎世的一列火車。車上載著爆炸性的貨物：將會在俄羅斯點燃一場革命大火的煽動家列寧。——《書單》   　優秀、有趣、迷人的故事，展示了列寧如何搭乘穿越歐洲的火車，邁向權力高峰，進而震撼世界。——蒙蒂菲奧里，《倫敦旗幟晚報》   　梅里杜爾把學者的深湛知識和活潑的敘事風格帶入她的題材。這是一部又有啟發性又有娛樂性的作品。——《文學評論》

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探討熔膠黏彈性對射出成型充填階段影響與並應用於射出重量校正方法研究

為了解決不準的問題，作者黃珮絜 這樣論述：

現今射出產業中從過去以來皆透過具備相關經驗的師傅為為主，近年來電腦輔助工程分析技術出現，可以事先進行模擬使現場實際的材料損失減少因而降低成本等，但模擬分析與實際射出仍存有差異，一般利用模擬分析進行機台校正流程並探索機台校正的影響，發現模擬結果與實機生產的結果完全一致是非常具有挑戰性，目前主要面臨的是因為模擬分析無法考量許多的實際狀況，像是慣性效應、噴泉效應、壓縮效應… 等。 在CAE模擬分析過去已有許多理論方法用以修正熔膠黏彈性效應行為且大多數黏彈性效應模型會需要進階材料相關參數，但仍有存有奇異點、不準確等問題出現，使分析與實際存有差異。因此須依靠統計模型校正彌補CAE不足之處，才可以

使模擬分析更為趨近於實際實驗。 本論文研究目的是為了提高黏彈性效應在分析之中準確度並靈活的預測重量且成本較低，結合數值方法使分析與實際實驗一致，然後預測不同模具在充填階段之重量，並以融熔塑膠為黏彈體去了解對重量影響，為此利用充填階段常使用因子製作不同的預測模型，因子分別為射出速度、澆口厚度、模具溫度、材料溫度以及緩衝量，先製作預測機台實際射出速度的預測模型，比較校正後機台實際射出速度之分析、未校正射出速度之分析與實際射出產品重量進行，再製作預測產品重量來了解各因子間與重量之影響，利用五因子實驗製作預測產品重量、校正後射速之分析產品重量與實際射出產品重量進行比較，最後利用驗證模具進行驗證。

研究結果顯示，將分析之中考慮黏彈性能減少分析與實際的誤差，利用校正分析準確度從97.25%提升至98.65%。預測產品重量方面，使用驗證模具時準確度在99.73%，能準確預測不同模具時之產品重量。

日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決不準的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器

為了解決不準的問題，作者許堯舜 這樣論述：

現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以

40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗

的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.