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Look inside：帥氣酷炫的車子

為了解決和大特斯拉齒輪的問題，作者RobLloydJones 這樣論述：

叭叭，車子寶寶誕生了。 連女孩也著迷的紙上汽車家家酒。 更瞭解汽車，從此搭車不無聊！   　　車子帶我們出去玩，為我們擋風遮雨，還幫我們取暖或消暑；它的大大肚子裝著我們、上學想分享給同學的玩具，去大賣場搬回家的各種點心食物……現在，展開書本，動手來一場紙上汽車家家酒。   　　化身為車子博士，發明出一輛最美、最獨特、最便利的車；搖身變成車子醫生，為每輛生病的汽車找出有效的診療藥方；然後帶著獨一無二的鑰匙上路吧，成為路上最閃亮的車手，奔馳旅行去！   本書特色   　　※場景多元，各種汽車產業角色面面俱到：汽車工廠、展售中心、修車廠、駕駛人、賽車道、報廢車場等等 　　※主題分類，從組裝、檢修

、發動到報廢，另外還有汽車演進史，完整了解我們生活中的好夥伴：「車」。 　　※文字好讀，對白有趣，讓男生、女孩、阿公、媽媽……人人都忍不住成為專業車控。 　　※適合各年齡層閱讀： 　　1. 學齡前幼兒：淺顯易懂文句和好玩機關，對生活常見的汽車有深刻印象進而觀察，從此旅行沿途不無聊。 　　2. 國小以上學童則可以複習和預習具深度的機械科學知識。 　　※小翻頁機關，對生活中的機械科學產生興趣，刺激好奇心、進而主動探索。 　　※與原文書同步國外印刷，色彩飽和、圖片豐富、設計精緻。

和大特斯拉齒輪進入發燒排行的影片

運用波特五力分析探討汽車零件產業的競爭力-以H公司為例

為了解決和大特斯拉齒輪的問題，作者洪秀蘭 這樣論述：

鑒於全球主要國家對環境與氣候的危機意識抬頭，將電動車推動普及化納入重要政策，加上「第四次工業革命」帶來飛快的創新技術，目前歐盟、挪威、美國、加拿大等多個國家預計於2035年之前實施「禁售燃油車政策」，拜如上因素影響，新能源車因而快速的崛起，相關汽車零組件產品亦順勢漸轉型運用於新能源車上，無庸置疑未來電動車市場勢必持續成長，而傳統燃油車市場將逐漸黯然退場。本研究主要探討汽車零組件製造商以「H公司」為研究案例，探討原製造燃油車專用汽機車零組件，轉型升級為製造電動車專用汽機車相關零組件之營銷策略；探討H公司優化產線轉型升級導入「工業4.0智慧化生產線」製造模式，成就電動車國際最主要大車廠獨家供應商

硬實力。本研究採用「個案研究方法」，結合「個案訪談」、「資料蒐集」與「五力分析」，探討汽車零組件產業面對全球趨勢轉型發展過程； 研究過程發現，H公司研發創新技術、及提升優化以智慧化生產線製造產品，對於H公司而言，是將產值推向高峰的轉捩點，是營收獲利翻10倍成長之關鍵因素，足見其轉型營銷策略方向成功，勘可為同業參考。

表達吸睛：從個人到小組，重量級講師教你的升級說話課

為了解決和大特斯拉齒輪的問題，作者曾培祐 這樣論述：

《極度吸睛》升級版 無論個人上台或團體報告， 無論自我介紹或重要簡報， 教你說對重點、絕妙精彩，一開口就得分！   　　無論課堂報告、工作簡報、自我介紹或意見分享，為什麼儘管說得天花亂墜，也達到吸睛效果，聽者卻還是一臉茫然？原因就在於「言之無物」！其實只要掌握「一句話重點」，三步驟就能打造具說服力的內容： 　　只說一個重點→找到有力支撐點→完美ending 　　此外，本書特別針對學校與職場常見的小組報告提出具體可行的技巧，只要有效應用，你也能打造最強隊友，成為全場焦點。 　　本書是上台報告必備兵法，透過精彩案例說明與實戰演練設計，學會表達關鍵技巧，聽者想不印象深刻都難！   讚嘆推

薦 　　Zoey｜佐編茶水間創辦人 　　火星爺爺｜火星學校創辦人 　　孫治華｜策略思維商學院院長 　　許榮哲｜華語首席故事教練 　　陳志恆｜諮商心理師、暢銷書作家 　　曾明騰｜全國SUPER教師 　　歐陽立中｜暢銷作家、爆文教練 　　蔡宗翰｜TEDxTaipei講者 　　鄭俊德｜閱讀人主編 　　鄭緯筌｜「Vista寫作陪伴計畫」主理人   　　乾貨精華集一書的精彩著作！──Zoey｜佐編茶水間創辦人   　　我很喜歡培祐老師的書，總是可以將複雜的事物簡單化、將簡單的事物專業化。──孫治華｜策略思維商學院院長   　　如何把觀眾吸引到你的產品面前，讓他們屏住呼吸，目不轉睛地盯著它一直看？曾培祐

的《表達吸睛》就是為此而生。──許榮哲｜華語首席故事教練   　　我在這本書裡學到了，要願意捨棄，才可能令聽眾印象深刻。──陳志恆｜諮商心理師、暢銷書作家   　　《表達吸睛》是你學習如何靈活表達的魔法杖……能讓你有打通任督二脈的暢快淋漓之感。──曾明騰｜全國SUPER教師   　　你終究是要上台報告的，那何不從《表達吸睛》開始修練呢？──歐陽立中｜暢銷作家、爆文教練   　　相信透過本書的修練，必定能為你的溝通能力再一次升級，讓吸睛成為你上台的標配。──蔡宗翰｜TEDxTaipei講者   　　如果你想學會如何說重點、有共鳴、說出好故事，本書可以幫助你找到答案。──鄭俊德｜閱讀人主編   　

　如果您想精進溝通表達技巧，我很樂意向您推薦這本書。──鄭緯筌｜「Vista寫作陪伴計畫」主理人

基於機器學習和SCADA資料的風力發電機異常事件可預測性分析

為了解決和大特斯拉齒輪的問題，作者張家豪 這樣論述：

風力現在是各國發展可再生能源的主要選擇之一。隨著風力發電的發展，風力發電機的維護成為一個主要問題。目前的維護方法有主要為預防性維護，也稱為定期維護，根據原廠建議或實際經驗週期性的更換尚未損壞的組件，但定期維護會造成資源浪費和低效率的問題。資料採集與監控系統(Supervisory control and data acquisition, SCADA)，被用來監控風力發電機的運作狀況，風力發電機運作時產生大量的感測資料，如風機液壓油壓力、高速端軸承溫度、即時風速等運作參數，為了克服預防性維修的弊端，利用資料探勘(Data Mining)，建立風力發電機的狀態監測和早期故障檢測近來已成為研究熱

點。本研究中使用台電公司位於彰化濱海工業區的風電場採集的SCADA數據。風力發電機在發電過程中，會有數百種可能的異常狀態發生，希望利用實際的SCADA資料與維修紀錄，預測未來異常發生的可能性，如果是毫無徵兆而突發的異常則無法事先得知。透過這些實際發生的故障資訊，利用資訊增益選出最相關的特徵。利用三種不同的機器學習模型，KNN、隨機森林和支持向量機找出哪一些異常能夠被提前預測。根據實驗結果，故障嚴重程度較高的異常事件有較高的預測效果。利用Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) 擴充樣本數較小的異常事件，能取得更好的預測效果。最後整理提出

最可能被預測的異常事件。