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2023機械原理(含概要與大意)奪分寶典：大量圖表解說，提供更好的解題SOP[9版](國民營事業/台電/捷運/普考/四等特考)

為了解決斜率範圍的問題，作者祝裕 這樣論述：

　　◎大量圖表解說，提供更好的解題SOP  　　◎簡潔易懂的課文重點，公式再難也能輕鬆學習  　　◎收錄相關試題解析，加強複習有效率  　　 　　依國考出題方向及重點分配章節編輯成冊，搭配詳細的解答與分析，並將機械元件設計與部份機構學有涵蓋到考試範圍的部份編進書本內容，一方面能更全方位的準備並且了解各單元出題的比重，另一方面節省了收集考題的時間，並能了解出題方向，掌握重點，高分達成，更有效率！    　　本書收錄選擇題型、計算題型，另精編精準模擬測驗及收錄歷年試題及解析，包含國營事業（台電、鐵路等）招考、普考與四等特考試題及難題解析，以供參考及演練，並採用豐富的圖解方式，利於對所有的機件特

性，更深入了解，不僅台電、捷運考生適用，對其他各類考試而言，亦為上榜的最佳助力！    　　高分準備方法    　　機械類國家考試中（四等考試），機械原理包含的範圍相當廣泛，包含了機械力學、機件原理、機械設計概要、部分機構學，其中與機械設計概要有一半以上之內容重複，所以你會發現機械設計概要與機械原理的歷屆試題有很多地方觀念是相同的，所以在準備時這兩科可一起準備，機械原理之準備方法可分成兩方面來說明：    　　一、申論問答題    　　每年約有40 ∼ 50 分的申論問答題，考生在準備時應熟讀各章機件定義及特性，尤其是優缺點比較與各機件功用、用途及主要的特徵，在作答時以條列式的方式搭配圖示來作

答，並配合機械設計概要之相關內容，補強不足的地方，有系統的整理與分類，更能收到事半功倍之效果。    　　二、計算題    　　可在機械力學（基本的材料力學及動力學）有點基礎後，再來熟讀本科。齒輪參數與輪系值的計算幾乎每年必考，其中常考題型為各元件之傳動功率、機件之速度分析及受力分析。一般而言，計算題型得分較容易掌握，很多都是代入公式即能求出答案，且範圍不會超出本書之所有章節，讀者應對各章節之計算題多加演練，才是本科能得到高分的重要關鍵。＊＊＊＊   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們

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斜率範圍進入發燒排行的影片

應用在神經網路中任意激勵函數的乘積編碼之範圍可定址查表電路

為了解決斜率範圍的問題，作者陳亭羽 這樣論述：

　　科技發展的發展日新月異，越來越多與人工智慧相關的應用被發展，而神經網路是其中相當重要的一種計算模型。隨著人工智慧應用在各種層面，人們也越來越重視神經網路的可靠度。在神經網路裡，激勵函數是很重要的一環，它將輸入值轉成非線性的關係，使得神經網路的結果可以更貼近生活實際的數據，倘若一個神經網路裡沒有激勵函數的話，輸入與輸出值將會呈現線性的關係，無論中間加了多少的隱藏層，它都是線性函數的組合，無法貼近現實去處理更複雜的問題。本論文提出一種適用於神經網路中任意激勵函數的高可靠度電路。　　激勵函數的種類有很多，有線性函數，其輸入與輸出成正比，有非線性函數，像是Sigmoid函數、Hyperbolic

Tangent函數、ReLU函數等，也有無法被符號積分微分化的函數，對於以上情況，最適合的方式就是使用查法表。而傳統的查表法有幾個缺點，第一是需要記憶體去紀錄，花費面積，第二是紀錄的數目很多。對於這些缺點，有些人提出分段線性(Piecewise Linear, PWL)和範圍可定址查表(Range Addressable Look-Up Table, RALUT)來解決這些問題，但是PWL需要乘法器，RALUT紀錄的數量依然很多，所以我們提出輕數斜率的方法來解決這些問題，提出的方法為輕數斜率範圍可定址查表。隨著越來越多的智慧汽車品牌推出自動駕駛這項功能，也使得神經網路的可靠度備受重視。雖然神

經網路具有自我修復的能力，但是對於最後一層輸出層對結果具有決定性的影響，而這一層又有可能因為受到雜訊而產生錯誤，因此本篇論文加上乘積碼(AN codes)以提升神經網路的可靠度，提出的方法為乘積編碼的輕數斜率範圍可定址查表。

人體解剖套書 新修版：《人體解剖全書 第三版》+《人體運動解剖全書 新修版》兩冊合售

為了解決斜率範圍的問題，作者安德魯．貝爾 這樣論述：

安德魯．貝爾作品集最新修訂 《人體解剖全書 第三版》＋《人體運動解剖全書 新修版》， 來場驚奇的人體探險之旅。 ★增修版皆由康富物理治療所創辦人．蔡忠憲物理治療師 審定 　　《人體解剖全書 第三版》： 　　皮膚．肌肉．骨骼……你不可不知的人體祕密 　　手，其實是你最佳的人體探測員。一個成人的手指頭上，每6.45平方公分就有多達五萬個末梢神經，伸出你的手，試著去感受、探索人體的奧妙：皮膚的質地、肌肉的鬆緊、骨骼的伸屈，藉由觸診來了解自己或他人身體的結構。 　　超過1300幅兼具實用與藝術的細緻插畫，呈現206塊骨頭、162條肌肉與33條韌帶，以及110則的身體標記，帶領你一同走進人體旅

程。 　　人體本身就是一趟充滿驚奇的旅程，本書作者安德魯‧貝爾在十歲時，無意間發現自己身體一塊肌肉的位置而興奮不已，從此踏上了探索身體的旅程，現任職於美國幾座知名的按摩學院以及大學，教授醫護人員、身體工作者需知的身體研究課程。 　　全書分為七大章節，首章先大致一覽身體的系統架構，從骨骼、肌肉、筋膜，到心血管、神經、淋巴系統，就像摸索地圖般的熟悉人體各部位的專有名詞，讓讀者看見龐大而複雜的身體系統；後面六章則開始進入正題，介紹身體各個不同的部位，分別針對肩膀與手臂、前臂和手部、脊椎和胸廓、頭頸和臉、腿部以及腳部，做脈絡性而深入的介紹，教授讀者各部位的觸診技巧。 　　對一個醫護從業者、或任何

一種身體治療者（包括針灸、物理治療、瑞典式按療……）而言，觸診就跟英文字母一樣，是重要的基礎，讓治療工作能更精準、有效。但不同的是，我們不需要去死記硬背那些肌肉、骨頭的位置，觸診本身應該像是一場持續不斷的探索之旅，甚至在觸摸人體每個部位的同時，都會加強我們的觸覺。 　　觸診的力量在於它的運用，活用這本書，一般人即可輕鬆學會如何探索自己的身體；專業人士則可透過本書所傳授的技巧，讓工作得心應手，甚至成為一門獨到的藝術與技術。   　　◎觸診三原則 　　1.動作緩慢 　　2.避免施加太多壓力 　　3.專注當下的感覺 　　此外，你隨時可以在自己身上練習觸診，例如排隊、搭公車時，都是我們探索前臂以及

手上那些有延展性的皮膚、細小的骨頭和多肌腱肌肉的絕佳時機！   　　◎如何使用本書？由於每個人的體型大小、體態都不同，因此本書設計的情境是：您的同伴躺在診療檯上、或坐在椅子上，您則依照書中的說明，為同伴進行觸診。如果您是學生，建議您按照本書的進度學習，必要時重複練習書中介紹的方法，循序漸進探索人體；如果您已經是較有經驗的醫療人員，您可以選擇需要的章節來閱讀。   　　◎本書將幫助讀者的技能與知識： 　　1.觀察身體表面構造，並有信心地探索皮膚與筋膜構造。 　　2.了解身體各部位的骨骼，探索它們之間的關係以及柔軟組織。 　　3.了解肌肉的起點與附著點，感受並描述它們的整體形狀、輪廓與纖維方向。

　　4.了解主要的關節構造，包括韌帶與滑囊液等關節常見的疼痛與傷害好發點。 　　5.了解身體各部位的標記，從而辨識主要神經、血管與淋巴結的名稱與位置。 　　《人體運動解剖全書 新修版》： 　　～難以放下的「人體運動」組裝手冊～ 　　「若你想要在七老八十的時候還能每週上課跳恰恰， 　　那你最好仔細想想現在要如何運動（假設你還不到八十歲。）」──安德魯．貝爾 　　刷牙、嚼吐司、大口喝果汁，氣喘吁吁地晨跑、拿起書本、登上樓梯……這些動作再普通不過，因此你或許從來沒仔細注意過，但每一個都是貨真價實的奇蹟。 　　你如何移動身體四肢、行走站立，都將影響你的思考方式。而你思考、觀察、覺知世界的方式，更

將影響你所做的決定。 　　全球銷量破60萬的經典解剖學書籍《人體解剖全書》作者安德魯．貝爾，這次透過「從小處著手」的概念來組合裝配人體，邀請讀者戴上建築頭盔、穿上實驗袍，親自參與打造一副「能夠運動」的人體，並在過程中了解人體的運作方式。 　　從結締組織、關節、肌肉、神經這四個關鍵的運動重點結構開始，一步步組裝出更大而彼此相連的組織，接著應用一些簡單的生物力學原理，讓身體真正的「動」起來。在漫長的生產流水線中，各種姿勢會隨著時間陸續出籠，你必須藉由探索姿勢及步態來進行人體實測，確認每個環節都合作愉快。 　　《人體運動解剖全書》旨在成為人體運動的入門指引，並非人體運動學的完整研究，目的在於激

發讀者身心的思考、想法及問題。建議你別將本書當成死板的課本，而是能夠有所啟發的觸媒，這本書會對你「有用」，因為你可能是學生、教師或醫師，需要對人體運動及其與醫病之間的關係有更深入的瞭解。 　　不過即便你沒相關背景，但身為現代人，能夠爬山、喝咖啡、耙落葉、忍受痛、盯著電腦、抓頭思考人生目的，實在值得擁有那麼這本「關於自己」的書。 套書特色 　　◎《人體解剖全書 第三版》美國亞馬遜網站五顆星好評！全球暢銷超過100萬冊，隨書附贈示範DVD，由作者本人親自帶領讀者探索肌肉與骨骼的奧祕！ 　　◎《人體運動解剖全書 新修版》為《人體解剖全書 第三版》搭配用書，探索骨骼、筋膜、關節、肌肉以及其他器

官如何彼此協調，以構成人體運動。 　　◎以精闢、新鮮、聰明．幽默的敘事方式，帶領讀者探索肌肉與骨骼，筋膜與關節的奧祕。  

基於範圍內容可定址記憶體之任意激勵函數查表電路

為了解決斜率範圍的問題，作者楊文彰 這樣論述：

隨著這個時代，人工智慧越來越普及，邊緣運算的使用也將會更頻繁，手機、手錶、智慧音響、車用自駕等應用將會如雨後春筍般出現，因此為了滿足這些裝置的使用情境，低功率與高速的AI晶片是必須的。其中，激勵函數是任何AI晶片中必須要有的計算。然而，激勵函數卻不只一種，有線性整流函數(Rectified Linear Unit, ReLu)，他可用於許多深度學習模型上，Hyperbolic Tangent、Logistic(Sigmoid)函數可用於長短期記憶模型(Long short-term memory)，SoftPlus等很多種激勵函數。因此，本論文將提出任意神經網路激勵函數的低功高速近似計算電路

。加速函數有許多種方法，通常歸納為兩大類，第一類為利用計算來求得函數值，例如：泰勒展開式(Taylor series expansion)、座標旋轉數字計算方法(CORDIC)，這些方法能計算高精確度的函數值，但速度上會十分的慢，並且在晶片中面積也不小。另一類，為近似的方式，例如：LUT(Look-up Table)、RALUT(Range Look-up Table)、PW(Piecewise)、PWL(Piecewise Line)。LUT的方法，它的速度非常快，但是在高精準度中，面積會超大，所以只適合用在低精確度。RALUT的方法，雖然能比LUT有較少的分段，但是同樣遇到高精確度時，面積

會變大的問題。PW方法因為是對特定函數與精準度特製演算法，所以各演算法優化程度直接影響面積與速度，所以難以比較。在低精確度的Hyperbolic Tangent中，這方法是最節省面積並且速度也是最快的，但無法直接套用於其他精確度。PWL的方法我們認為是一個可以通用在各種函數上，並且可快速調整精確度與面積速度的關係。本篇論文將使用自己所研究的Rang Look-up Table來做範圍的判斷，使用輕數來加速電路的運算來節省原本需使用的乘法器電路。使用我們的方法在中精確度能比RALUT面積小76.93%，速度也接近RALUT，因此本篇很適合有中精準度需求的函數上使用。