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國立臺灣科技大學 電機工程系 張建國、吳瑞南所指導 張軒豪的 應用局部放電脈衝序列分析與卷積神經網路於電纜接頭之絕緣狀態評估 （2021），提出充電線type c推薦關鍵因素是什麼，來自於局部放電、電纜接頭、絕緣狀態評估、脈衝序列分析、卷積神經網路、圖像識別。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 郭政謙、張建國所指導 賴佳駿的 基於卷積神經網路於交連聚乙烯電纜接頭 之狀態診斷及瑕疵識別研究 （2020），提出因為有 局部放電、電纜接頭、狀態評估、深度學習、卷積神經網路、瑕疵辨識的重點而找出了 充電線type c推薦的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了充電線type c推薦，大家也想知道這些：

充電線type c推薦進入發燒排行的影片

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【2020年 8大行動電源 推薦與選擇？】
1. 小米行動電源 3代 10,000 USB-C雙向快充
我很喜歡的小米行動電源3代 10000 USB-C雙向快充版，這款主打的優勢就是輕薄，外觀有小米一致的簡約科技風格
非常適合iPhone8以上的手機使用，首先他有支援 PD 18W的快充，所以有支援蘋果手機的快充充電協議，不用2小時就可以把蘋果手機充滿了，原廠5W的豆腐頭充電器充滿手機就要4個小時以上。另外它的USB-C孔支援雙向充放電，這是很多行動電源即使具備USB-C孔，但卻關閉的功能，意思就是這款行動電源的電源輸入部分，你不僅僅可以用microUSB幫它充電，也可以用USB-C孔幫它充電，只要看到這個in/out標示，代表可以雙向充放電，這樣一來就更方便也有效率。總之這顆行動電源兼具了輕薄、充電速度、電量的平衡，而且價格也相當有競爭力，所以蠻值得購買的


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2. Anker Powercore Fusion
常年熱銷款，它也是最早推出這樣2 in 1概念的品牌。招牌就是獨家的PowerIQ智能辨識功能、Voltage Boost技術，這兩個功能可以讓電流更智能地分配給不同裝置，達到最快的充電效果。不過這款美中不足的是，因為他輸出部分只有USB-A沒有支援QC快充，而且沒有最新的USB。所以幫手機充電的速度有點受限，另外就是它雖然標榜可以同時充電自己與手機，但其實它會先充手機，手機充飽之後才會開始充自己。但以上缺點都不能抹滅這款行動電源帶來的all in 1的創新性與便利性，像這樣的行動電源，就是我這樣的懶人就會超喜歡，因為出門就不用帶另外一個豆腐頭了。

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3. 小米二合一行動電源 (充電器)
跟紫米賣的基本上也是相同模具。我認為小米概念就是模仿Anker的，不過在外觀上有一些變化。我覺得跟AnkerPowerCore Fusion用起來感覺差不多，但是充電速度這顆好一些，因為最高充電器模式到18W，而且支援QC3.0的快充協議，所以如果你是安卓用戶充起來會快一些。


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4. IDMIX MR CHARGER 5000 (CH03)
4合1的功能，行動電源、充電器，他還自帶線，轉接頭，所以我覺得更加全能，我出門在外都喜歡帶這個，我認為是最方便的行動電源
CH03就蠻適合女生呀，因為他們常常出去背著小包包使用，像是姐妹們出去喝個下午茶，這顆可以幫手機充個1.5次吧。我認為已經很夠用了，而且體積相對小巧一些，也有很多個很好看的樣式可以選擇


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5. IDMIX MR CHARGER 10000 (CH05)
因為我是3C控，身上3C產品比較多，所以需要用大容量的CH05，而且我是用iPhone 8 Plus，所以就超級方便了，因為CH05就有自帶的lightning線。All in One(5合1全功能：自帶線、自帶AC充電器、全球通用轉接頭(加購)、行動電源、可攜帶提掛)，出國這個行動電源就夠了，免攜帶充電頭與充電線的困擾。15W 快充(2.4A蘋果快充)的USB與Type-C充電孔，同時輸出三個裝置。行動電源電量不足時，隨手插在插座上，立即可幫行動電源以及各種裝置一起充電，超級方便！輸出MAX最多為15W,因此筆電PD僅能緊急使用，充電緩慢。自帶的線材,可提供比原廠USB更快的充電速度，因此是真的不需要再多帶線的。總結來說是個非常全能，充電速度雖然不是最頂尖，但最能滿足各種需求的一個行動電源，出國帶這個出去就不用再煩惱帶線與豆腐頭了！


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6. RavPower RP-PB058
我曾經超愛帶出國的巨無霸RavPower RP-PB058，這顆電量有26800mAh，常常會被海關翻過來檢查半天，因為容量實在是太大了。不過好處就是他能電量超大，可以幫手機充8次以上，iPad Air也能充電整整2次，分享給同行夥伴充電都不是問題，然後重點是他也有具備USB-C雙向30W快充，幫MacBook 或是支援typeC充電的windows筆電充電，相當方便。長途出差好夥伴，而且他還能幫筆電、手機充電，重點是他容量大，而且輸出孔有3個，具備iSmart技術可以平衡分配充電電流，並且有更安全快速的充電效果。缺點就是體積大很笨重，另外有些國家海關會檢查很多，甚至有聽說無法上飛機的，所以出國一定要去航空公司官網看清楚，以免被擋下來或被丟掉。

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7. IDMIX MR CHARGER 10000 (CH06)
CH06 是由 IDMIX 國際大獎團隊所推出最有意思的行動電源。常出國的年輕人，商務年輕人士，使用iPhone或是安卓手機，有MacBook或USB-C的Windows Ultrabook，所有場景都適用。對於效率/輕便型有一定追求，不是HardCore的Geeks或是電源充電狂人(ex. 100w , 138W 的Zendure、Anker這類行動電源就太重了)。喜歡整合性all in 1這種便攜感，不需要再額外帶一個充電器出門。如果你對於美感&攜帶&整合性有一定追求，真的值得考慮。而且你一定遇過出差在睡覺前，到底要幫行動電源還是手機充電的問題？CH06讓你一覺醒來所有設備都滿電(包含筆電、手機) 。最後，雖然這個產品內裝只附了USB-C to USB-C充電線，但是有Qi無線充電功能，所以即使出國忘記帶線，應急上還是能安然過關！

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值得一提第1款. Anker PowerCore Fusion Power Delivery
ANKER PowerCore Fusion Power Delivery超級充採用鋼琴烤漆外殼，手感細膩，整體設計傳承ANKER家族一貫的簡潔機身+藍色介面，很有辨識度。新款超極充在GaN的加持情況下，輸出功率升級到了30W PD快充，同時保留USB-A口，兼顧了新舊設備的充電需求。由於輸出功率的增加，體積和重量比起舊款超級充5000稍有增加

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【影片快轉】
00:00 前言
02:42~04:02 小米行動電源 3代 10,000 USB-C雙向快充版
04:03~05:14 RavPower RP-PB058
05:34~07:10 Anker Powercore Fusion
07:12~08:34 小米二合一行動電源
08:35~11:20 IDMIX MR Charger系列 (CH03, CH05)
11:21~13:22 IDMIX MR Charger 10000 (CH06)

【Credits to】
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#WitsPer
#Anker
#AiPower
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【代理商GaN充電器購買連結】
PA-B1 (20W)👉https://bit.ly/3mzf2vw
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PA-B4 (65W)👉https://bit.ly/3ovc5h4
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2020年最新!8大行動電源 推薦與選購，iPhone,安卓,MacBook,筆電用戶看這篇就夠了 - https://www.techteller.com/sci/2020-powerbank-select/


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應用局部放電脈衝序列分析與卷積神經網路於電纜接頭之絕緣狀態評估

為了解決充電線type c推薦的問題，作者張軒豪 這樣論述：

電力電纜的廣泛應用對電力網路發展扮演關鍵的角色，電網的運行可靠度常因電纜接頭絕緣故障而顯著惡化，而局部放電技術已被國際認可為檢測設備絕緣狀態的重要指標之一，且有助於維護人員建立設備維護的優先次序及預防性維修計畫。典型研究多以相位分析法搭配機器學習演算法去探討被試物的局部放電行為，企圖評估電纜的瑕疵類型或絕緣狀態，惟因相位分析法仰賴電壓訊號及相位參考之訊息，在艱難的量測場域將面臨阻礙。因此，本文製作地下電纜接頭瑕疵試驗樣本，採用脈衝序列分析法考慮局部放電連續脈衝之間的動態特性，首先，將被試物之局部放電訊號轉為脈衝序列特徵圖，而非典型相位分析圖譜依賴之相位訊息，本文針對脈衝序列圖譜提出參數設置最

佳化之建議，包含輸入圖像之畫素大小、脈衝序列型式、色彩型式以及標記點大小；隨後利用卷積神經網路在圖像識別上的優勢，建立絕緣狀態識別模型，本文提出自我反饋以及擾動觀察之方式，依當回合之絕緣狀態診斷結果，作為下回合訓練集數據之標籤依據，直至診斷結果之變動率低於5%為止；最後搭配轉態密度法作為卷積神經網路模型輸出的後端處理程序，以決定被試物何時進入危險期之依據。結果顯示，大多數樣本之轉態點會收斂於一或二個穩定值位置，且此結果近似於尋找轉折演算法的結果。本文提出之診斷機制適用於電纜接頭絕緣狀態之評估工作，並以瑕疵識別及破壞路徑識別作為輔助，結果顯示該診斷機制能在被試物發生絕緣破壞前進行危險預測，給予工

程人員充裕的時間進行設備維護或汰換之依據。

基於卷積神經網路於交連聚乙烯電纜接頭 之狀態診斷及瑕疵識別研究

為了解決充電線type c推薦的問題，作者賴佳駿 這樣論述：

隨著台灣高科技產業逐年的發展，穩定的電力供給是維持廠區運行的一大要求，其中地下電纜在台灣電網的輸配電系統中扮演重要的角色，檢測高壓系統故障必然是重要的方向，能即早維護或更換，而局部放電(Partial Discharge, PD)是國際專家認為具有潛力發展，也是系統設備故障的指標現象之一。本研究採用深度學習方法中的卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)建立局部放電診斷程式，利用圖像人工智慧去分析局部放電訊號，除了辨識局部放電類型外，最大的特點是利用CNN方法判定破壞路徑的結果後，額外進行兩種結果分支的劣化模型訓練，利用此特點來進而提高絕緣劣化狀態

模型準確率。本文針對地下電纜直線接頭製作24個實驗樣本，其中22組訓練資料及2組測試資料，分為瑕疵A(絕緣層有空隙)、瑕疵B(絕緣層有空洞)與瑕疵C(外半導層有尖端)。應用卷積神經網路分析三種瑕疵絕緣劣化的數據，以離線訓練程式之模型能即時診斷電纜狀態，主要功能為評估電纜劣化狀態，以瑕疵辨識、破壞路徑識別為輔助，可以向現場做人員提供簡易且明確的指示。結果顯示皆可事先在被試物絕緣破壞前進行危險預測，且警告的時段有充裕的時間給予工作人員做電纜維護或更換。

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