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查線器mobile01的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳燦銘,ZCT寫的 Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】 和葫蘆娃的 深度學習：邁向Meta Learning都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
朝陽科技大學 環境工程與管理系 楊錫賢所指導 王勢雄的 新型冠狀病毒(COVID-19)疫情對公車空氣污染改善效益影響研究 （2021），提出查線器mobile01關鍵因素是什麼，來自於新型冠狀病毒、市區公車、汽車、汽車、空氣污染、氣狀污染物。
而第二篇論文大同大學 設計科學研究所 吳志富所指導 易思亮的 消費性電子產品綠色擴展設計之競爭力評估模型研究 （2021），提出因為有 競爭力要素、產品生命週期、電子消費類產品、綠色擴展設計的重點而找出了 查線器mobile01的解答。
Power BI實作大數據篩選分析與商業圖表設計 【暢銷回饋版】
為了解決查線器mobile01 的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：
▲博碩嚴選！Power BI商務應用及大數據資料分析的優選教材！ ▲好評再上市，回饋發行中！ ☑多樣的Power BI商務範例，易懂易學又易上手 ☑融會貫通大數據資料分析利器，提高自身商務職場價值 ☑滿足讀者一次了解Power BI三大平台的功能特點 ☑依循step by step的步驟引導，降低學習過程的障礙 Power BI是一套商務數據分析工具，可以結合各種資料來源，收集資料並整理成視覺化的分析報表，並以互動式視覺效果呈現。目前Power BI三大平台分別為：Power BI雲端平台、Power BI Desktop及Power BI Mobile
。我們可以將Power BI Desktop桌面應用程式所產生的報表，發佈到Power BI雲端平台，並可以在Web 上及行動裝置共用及檢視所產生的精美分析報表。 ▌圖文並茂，難易適中 ▌ 完全以入門者的角度來撰寫，把握淺顯易懂及圖文並茂的解說原則，精準表達難易適中的重要功能，適合作為Power BI商務應用及大數據資料分析的教材。 ▌功能導向，實作範例 ▌ 內容以功能導向為主軸，利用方便學習者實作的各式範例來解說Power BI的應用訣竅。不僅在學習過程中，依循step by step的步驟引導，降低許多學習的障礙，還可以透過系統的安排，學習Power BI精要知識與
絕活技巧。
查線器mobile01進入發燒排行的影片
#Skullgirls #BigBand #Story
Skullgirls是一款2D平面格鬥遊戲,故事圍繞在Skull Heart(骷髏之心)這項神奇的物品上,有許願的功能,但只要許願的人心不夠純潔,願望則會扭曲,遊戲中講述各角色自己,以及與Skullgirl所發生的故事
影片中許多部分並未完全照英文字面意思翻譯,為了能盡量淺顯易懂,並傳達本作故事的劇情與要素,會在一些地方稍做調整讓[中文]看起來能夠更加流暢
並且 所有遊戲內的特殊名詞與姓名皆不翻譯
為了保留最原始的發音
並使觀眾能更清楚辨識哪些是遊戲裡有其他含意的特殊詞
所有特殊名詞與姓名皆保留英文
如有任何問題歡迎留言告知
-----名詞與註解-----
Big Band講話總有種老式偵探片的主角自白的感覺XD
有很多說法都很少見，卻也超有味道的，大家可以特別去留意看看喔！
0:38 "be on the take" 是有收賄或貪污的意思喔
1:43 "lit(light) up like a Christmas tree" 是一種還蠻有畫面的比喻方式
「像顆點亮的聖誕樹一樣」，聖誕樹很閃亮嘛～所以這個比喻是指光彩奪目的東西
或用來形容一個人笑得燦爛，表現出開心的樣子等等
2:02 Big Band說 "maybe catch a show"
"catch a show" 算是蠻普遍的說法，就是去找場表演看
動詞用catch(抓住)所以沒聽過的人可能會覺得蠻新奇的
那對應下一句
Cerebella說 "The show caught you!"
就是在反過來用Big Band的說詞回嗆他
Cere知道Big Band只是在找借口隨便忽悠，所以才反嗆說我抓到你想搞事了
這種恰好對應到特殊說法的回嗆在Skullgirls裡面還蠻常見的
例如Valentine戰鬥開場的嗆聲"Time for your physical." 就有機會觸發Cerebella的"Time for your curtain call." (押韻
2:21 Big Band說的"This just ain't my scene." 這種說法Eliza在她的個人劇情裡面也講過
簡單來說就是「這不是我的場」，看當下情境來解讀，可以是「我不參與這種場的」或是「我不是要找這個」等意思
3:58 "One-man band? More like one-man army!"
Big Band的身體被改造成包含許多樂器的武器，所以說Big Band是一人樂隊完全正確XD
One-man army是指那種像超人一樣的戰鬥人員，一人抵一支軍隊
在「降士神通」這部卡通裡，就有人說裡面的「愛和大將軍」覺醒後有如一人大軍（英文版用的是一樣的說法
4:24 我稍微解釋一下為啥Big Band會說這是圈套
因為當初他會來調查賭場就是因為Theonite訊號，顯然這龐大的訊號肯定是人為的
因為數據上來說這種程度的訊號天然的來源一定是Skullgirl，但他被調虎離山了
4:55 從台詞可以看出Double知道Big Band是曾經差點死掉的人被改造成的半機械兵器
5:03 之所以沒有直接翻譯成「變身成你的樣子」是為了配合原文，Double說 "cloaked in your form."
cloak是斗篷，當動詞通常是指披上某樣東西，所以Double的說法其實更接近是「披著偽裝成你的外皮」
6:05 很棒的嗆聲OuOb，我們在畫面上註解了
8:30 Peacock說的"exit stage left"是一種很少見又很有趣的說法
就是「在不被注意的情況下偷偷溜走」的概念，蠻俏皮的，很符合Peacock的人設跟說話方式
9:49 Peacock本身就是個很神奇的人，雖然她也是改造士兵，但她自己把自己的攻擊方式變得非常卡通化，詳細可以去看我們的Peacock個人劇情翻譯
所以這裡她才這麼說
(Peacock真正的能力其實只有打開空間傳送跟手上的眼睛雷射，其他花樣都是她自己延伸發明的)
10:37 從這裡可以看出Big Band其實很想退出第一線了，更可以從他片尾的自述聽出這點
10:58 "can't swing a dead cat in 某地點 without hitting 某事物"
沒辦法在某個地方甩一隻死掉的貓咪而不去打到...，這種說法最一開始的典故只是用來形容空間很狹小
例如巷子這類的地方，如果有其他人在你沒辦法甩一隻死貓而不去碰到其他人，所以後來被拿來抽換詞面就是形容很容易碰見... 或是空間很小
11:05 Tinman(錫人)其實就是綠野仙蹤那個錫人沒錯，這個名詞後來常常被拿來說機器人或是外表有金屬的人
外貌上來說Big Band確實蠻金屬外皮的
之所以會被誤會也可能是因為Medici底下的怪人也不少... Medici跟Labs底下的改造士兵都還蠻奇特的... 可以說是能輕鬆看出來
13:01 Irvin說的"spare you the song and dance." 就是不跟你長篇大論或是細細解釋了
13:55 又是個少見的說法，"Can it"其實就是類似好了閉嘴的意思
15:17 Skullgirls是少女在向Skull Heart許願完畢之後會變成的東西，隨著當事人逐漸失去自我意識，Skullgirl就會越強
19:10 ~ 19:15
"IS here" 跟 "WAS here"
非常棒的英文口語例子，只有一個字的時態改變就能非常棒的呈現出整體意思
這在英文裡面非常常見喔！
20:01 "The Last Hope"的更多資訊可以看我們頻道的Skullgirls Mobile Valentine Origin劇情影片
那個影片也有解釋為何Valentine選擇叛變
23:13 "Nothing personal" 這個說法我也很推薦大家記一下，非常常見
字面上的意思就是「沒有私事」，很適合撂狠話的時候說「我就公事公辦而已喔」的概念
25:33 又是一個很棒的雙關梗，因為當下必須看懂才有趣所以我補在螢幕上了
26:19 同上
26:42 同上上
27:39 這句話真的超有老式電影自白的味道的
"It's not what it used to be, but neither am I."「這裡不再是以往的樣子，但我也一樣」
27:46
感謝Bilibili的觀眾「及川黑阿婆」告知
Peacock是說"Defective Comics" (殘缺人士漫畫集)
(因為Peacock跟Big Band其實都有損失身體器官並被機械取代)
這樣一來後面Big Band說我不想搶妳風頭的玩笑就更有意思了
影片內容非一人完成,十分感謝與我一同製作此影片的朋友們
遊戲官方網站:
http://skullgirls.com/
Skullgirls Steam網站:
http://store.steampowered.com/app/245170/Skullgirls/
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新型冠狀病毒(COVID-19)疫情對公車空氣污染改善效益影響研究
為了解決查線器mobile01 的問題，作者王勢雄 這樣論述：
公車為受民眾喜愛且經常搭乘的交通工具，推廣大眾運輸工具能夠產生顯著的環境品質改善效益，當搭乘公車的民眾愈多，每人平均的空氣污染排放量愈低，則環境效益愈高。然而，2019年底開始新型冠狀病毒 (COVID-19) 全球肆虐，此次疫情更使得世界各地的公共交通運輸受到了嚴重的影響，大眾運輸客流量的降低使大眾運輸工具所帶來的環境效益產生了一定的影響。為此，本研究檢視臺中市公車之民眾社會行為 (交通方式選擇) 及環境效益 (空氣污染排放)，透過研究結果掌握疫情期間所引起各種公車搭乘變化情況及對污染排放的影響，預做因應以作為未來調整營運模式或決策參考。本研究使用車載排放量測系統 (Potable Emi
ssions Measurement System, PEMS) 進行公車、汽車及機車排氣污染物檢測，建立空氣污染物的實車道路測試排放係數，並進一步計算人均排放係數，最後利用實測數據比較使用不同交通工具疫情前與疫情發生後空氣污染排放變化。研究結果顯示在疫情發生 (2019年12月) 之前，公車搭乘率介於12% ~ 25%之間，且每個月的公車搭乘率皆非常平均。而疫情影響最嚴重的時間分別為2020年3月與2021年5月，此期間公車搭乘率降至最低點，分別降至10%與5%以下，顯示公車搭乘率確實受到疫情影響。值得注意的是部分公車搭乘率在第一次疫情 (2020年3月) 緩解後並沒有明顯提升，推測可能原因
為疫情期間民眾可能減少了戶外的活動或原先搭乘公車外出的民眾轉向私人交通工具，藉以避免與他人接觸，民眾逐漸改變了原有的生活習慣。本研究針對公車、汽車與機車進行實車測試，並將CO、THC、NO、CO2之結果進一步透過假設三種車輛皆為正常載客量的情況下所估算之參考人均污染排放量，公車、汽車及機車CO參考人均排放係數計算之結果分別為24.9、270及143 mg/Pa-km，公車、汽車及機車THC參考人均排放係數分別為0.53、26.7及5.34 mg/Pa-km，公車、汽車及機車NO參考人均排放係數分別為201、27.4及11.6 mg/Pa-km，而公車、汽車及機車CO2參考人均排放係數分別為9,
096、97,605及23,445 mg/Pa-km。分析結果顯示在假設公車搭乘率為100%時，大部分的公車的人均排放係數會低於汽車與機車，而NO排放係數除外，NO的人均排放係數公車最高，其次是機車和汽車。值得一提的是，當公車搭乘率低於100%時，公車的人均污染物排放係數將可能比汽車與機車還要高。台灣受到新冠肺炎疫情的影響使公車搭乘率大幅下降，連帶使得公車人均空氣污染物排放量低於私人交通工具的環境效益降低。在疫情高峰期，本研究分析的公車人均污染排放係數大多高於汽車和機車。根據本研究的結果顯示，若僅考量空氣污染問題，相關單位可以考慮減少公車班次或改變公車路線設計，並採取措施提高公車的搭乘率，以確
保公共交通方式之人均空氣污染物排放量低於私人交通工具。在疫情尚未緩和的背景下，確保在疫情期間採取足夠的預防措施和保持社交距離可能有助於改善公車的搭乘率並減少公車的人均排放量。
深度學習：邁向Meta Learning
為了解決查線器mobile01 的問題，作者葫蘆娃 這樣論述：
► The Quest for Deep Learning & Meta Learning ► 常常看到、聽到卻不知道如何入手 ► 最徹底、最過癮的深度學習理論基礎大公開 ► 有趣、有用、有深度 ► 讓28個矽谷資深AI大師把最重要的100道面試題說清楚、講明白 本書特色 Hulu是矽谷著名串流影音的平台，在廣告投放效果上甚至超越著名的NetFlix。一群來自於Hulu的AI大師，作者智商總和最高，畢業於史丹佛、北大、北京清華等名校，聯手完成了深度學習史上最重要的100個問題。這些問題是對原來已經了解深度學習的高手們可說是做一個總整理。但
對剛入門的新手來說也是一本有趣、有用、有深度，極具價值的參考書。 專家重磅推薦 本書是諸葛越博士及其團隊再次將電腦科學與具體應用相結合推出的一本工具書。如何在實踐應用中結合深度學習的演算法和模型，本書提供了一些借鑒，相信電腦的從業者和非電腦專業的工程人員都能從中受益匪淺。 吳軍 /《浪潮之巔》、《數學之美》作者 近十年來深度學習引發了人工智慧相關領域的突飛猛進，落地應用層出不窮。本書由多位Hulu演算法研究員編寫，對深度學習核心概念、演算法模型、企業應用等方面都有精要介紹，更難能可貴的是通過類似面試問答的形式展開，有易有難，非常適合有志於加入人工智慧領域的開發人員或相關的從業
人員參考使用。 華先勝 / 阿里巴巴達摩院人工智慧中心主任，IEEE Fellow 本書透過知識點問答為讀者層層揭開深度學習的神秘面紗，其一大亮點是囊括了一系列前沿領域的新進展。如果你想搶在別人前面掌握它們，千萬不要錯過這本書。 李沐 / AWS首席科學家 本書秉承作者寫作的一貫風格：技術上有深度，深入淺出講得透徹；實踐上有溫度，言傳身教講得到位。近些年來深度學習前沿研究及產業應用如火如荼，過江名士多於鯽，但真正能得其一二要領並嫺熟運用於分析和解決實際問題者，其實還非常匱乏，相關人才缺口巨大。這本關於深度學習的書，也因此特別值得你去深度學習。 孫茂松 / 清華大學人工智
慧研究院常務副院長
消費性電子產品綠色擴展設計之競爭力評估模型研究
為了解決查線器mobile01 的問題，作者易思亮 這樣論述：
在物聯網技術快速發展的趨勢下，電子產品的生產速度和廢棄速度也因此在不斷加快。產品生產需要消耗大量的能源及相關資源，而廢棄的產品則對環境造成嚴重的污染，因此全球環境正面臨嚴重的綠色發展壓力。已有的綠色設計相關研究，主要對新產品的生產以及廢舊產品回收過程進行了探討。但因廢舊的產品存量巨大且回收效率低下，僅僅依賴回收還不足以解決大量廢棄產品對環境的破壞。本研究所建立的綠色擴展設計競爭力模型，即是一種針對舊產品設計開發相容擴展配件，進而升級新功能，延長產品生命週期的有效評估方法，達到避免廢棄現有產品，造成環境污染，也方便消費者簡單快速的升級改造家用設施。研究中首先通過搜集三款綠色擴展設計代表樣品在亞
馬遜平台的用戶評價，以及整理已有參考文獻，歸納總結了九項綠色擴展設計競爭要素。並利用本研究中已有的三款綠色擴展設計代表樣品為基礎，依據設計原則，另外設計六款虛擬綠色擴展設計樣品，組成九款綠色擴展設計樣品，通過受測者對代表樣品針對九項綠色擴展設計競爭要素的問卷評量，經由主成分分析法，歸納三項綠色擴展設計競爭力。並通過專家組的層級分析法評量，本研究對三項擴展競爭力的權重進行分析，並以諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·盧卡斯（Robert E. Lucas, Jr.）提出的的生產函數模型，建立綠色擴展設計競爭力模型，並對綠色擴展設計競爭力的臨界值進行了分析和計算，得到了各項競爭力的臨界值。最後，本研究應用綠
色擴展設計競爭力模型進行設計評估，成功的開發了兩款綠色擴展設計的產品，不僅獲得了紅點設計獎，還取得了不錯的銷售業績，證明了該模型在面向消費者的產業應用上，具有較高的應用價值。