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人的行為：經濟學專論(上)(4版)

為了解決特留份計算的問題，作者LudwigvonMises 這樣論述：

　　中華經濟研究院特約研究員 吳惠林 專文導讀 　　當今大多數大學裡，以經濟學為名所傳授的東西，實際上是在否定經濟學。 　　米塞斯——繼亞當·史密斯之後，最重要的經濟學家，其代表作《人的行為》被譽為意義最深遠的經濟學著作。他把經濟學納入社會哲學或行為通論的架構中來處理，與當代主流經濟學者所宗奉的凱因斯，把經濟學寄託於數學或統計學部門有所不同。這一差異，關乎他們個人學問造詣之深淺廣狹者，乃至關乎經濟學是否被確實了解者，其事小；關乎其影響於人類文明演化之分歧者，其事大。 　　經濟學絕不該遭到降格，關在教室和統計室裡，也絕不該留在少數人的圈子裡祕傳。它是人生和行為的哲學，關

係到每個人和每件事情。它是文明，和人之所以為人，必不可少的精髓。在此提到這個事實，並非在老王賣瓜、自賣自誇。今天把這個突出地位分派給經濟學的，不是經濟學家，而是所有的人們。 　　所有當今的政治議題，都涉及一般稱之為經濟問題的問題。在當前關於社會和政治事務的討論中，所有爭執都涉及行為學和經濟學的根本問題。每個人心裡都盤據著某些經濟學說。 　　和從前以為是哲學和神學研究主題的那些問題相比，哲學家和神學家現在對於經濟問題更感興趣。小說和戲劇現在也從某些經濟理論的角度處理所有人間世事，包括兩性關係。每個人都想到經濟學，不管他本人知不知道經濟學。在加入某個政黨時，以及在投下他的選票時，每位公民都必然

連帶地採取某個立場，看待一些基本的經濟理論。 　　(本書為上冊，收錄前17章，第18章至第39章收錄於下冊)  

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安全眼鏡之熱殘留應力分析與改善研究

為了解決特留份計算的問題，作者李勇震 這樣論述：

摘要 iABSTRACT ii致謝 iii目錄 iv表目錄 viii圖目錄 x1 第一章 緒論 11.1 前言 11.2 研究動機與實驗方法 21.3 論文架構 32 第二章 文獻探討 42.1 文獻回顧 42.2 塑膠射出成型 82.2.1 射出成型機台單元介紹 82.2.2 射出成型核心階段 112.3 塑膠種類 142.3.1 熱固性與熱塑性塑膠 142.3.2 塑膠結晶性質 152.3.3 聚碳酸酯 162.3.4 塑膠PVT圖與成型週期 172.4 塑膠成型品缺陷 182.5 塑膠產品的殘留應力 192.5.1 流動殘留應力 192.5.2 熱殘留應力 202.6 田口實驗工程 2

12.6.1 田口實驗流程 212.6.2 品質特性與理想機能 232.6.3 篩選控制因子與干擾因子水準別 242.6.4 直交表選用 252.6.5 主實驗分析_內外直交表整合 262.7 變異數(ANOVA) 272.7.1 變異數分析 272.7.2 F測試 (F-Test) 292.7.3 確認實驗 292.8 安全眼鏡衝擊試驗規範 313 第三章 研究方法與實驗 323.1 研究架構 323.2 Moldex3D分析前處理 333.2.1 實驗模型 333.2.2 澆口設計 343.2.3 流道設計 353.2.4 模座建置 373.2.5 水路設計 383.2.6 實驗模型網格生

成 393.3 Moldex3D塑膠材料選用 413.4 Moldex3D成型參數建置 433.4.1 初始成型參數設定 433.4.2 感測節點建置 503.4.3 初始成型參數分析結果 513.5 田口實驗設計 533.5.1 品質特性與理想機能 533.5.2 內直交表_主控制因子與水準 533.5.3 外直交表_干擾因子與水準 553.5.4 內外直交表統合_主實驗 563.6 FEA輸出介面 573.7 Abaqus分析前處理 583.7.1 鏡片_衝擊用實體網格 583.7.2 鋼珠_衝擊用實體網格 593.8 Abaqus材料機械性質建立 603.8.1 鏡片_聚碳酸酯(PC)機

械性質 603.8.2 鋼珠_鋼(Steel)機械性質 613.9 Abaqus邊界條件與衝擊參數 623.9.1 分析場域_重力加速度 623.9.2 鏡片_邊界條件 633.9.3 鋼珠_邊界條件與衝擊參數 653.10 Abaqus量測節點位置 663.11 Abaqus相對位置與分析時長 674 第四章 結果與討論 684.1 干擾實驗結果 684.2 主實驗分析 704.3 反應表與反應圖 724.3.1 S/N訊號雜訊比_反應表與反應圖 724.3.2 品質特性_反應表與反應圖 734.4 變異數分析(ANOVA) 744.4.1 S/N訊號雜訊比_變異數分析 744.4.2 品質

特性_變異數分析 764.5 製程參數優化 774.6 確認實驗 784.6.1 實驗與預測值比較 784.6.2 信賴區間計算 794.7 Moldex3D初始與優化參數分析結果 824.7.1 充填分析_流動波前時間 824.7.2 保壓分析_體積收縮率 844.7.3 冷卻分析_溫度 874.7.4 翹曲變形_總位移 904.7.5 熱殘留應力_Von-Mises應力 934.8 Abaqus應力衝擊分析結果 984.8.1 熱殘留應力與衝擊瞬間應力關係 1004.8.2 熱殘留應力與衝擊瞬間位移關係 1015 第五章 結論與未來展望 1025.1 結論 1025.2 未來展望 103參

考文獻 104附錄 107

提早退休說明書：定時程、估預算、存夠錢，登出職場前該做的全方位計畫

為了解決特留份計算的問題，作者嫺人 這樣論述：

中年危機來臨，被迫告別職場怎麼辦？ 想提早退休，該提前多久準備退休金？ 退休後要用指數化投資還是存股領股息？ 沒有了工作要怎麼找生活重心？ 教你如何準備退休、面對退休、享受退休 「嫺人的好日子」版主，親自走過退休黑暗期的真摯告白 給想提早退休的你：退休金準備不足、理財不夠成熟，不要輕易退休 給擔心退休的你：退休準備愈早開始愈好，但中年開始也不嫌晚 給即將退休的你：安排好自己的時間，否則你的時間可能會被別人安排 　　人到中年，最擔心的就是職場危機 　　49歲時，她真的遇到了 　　從金融業高層，變成「女的閒人」 　　沒做好準備就退休，她度過了一段暗黑的適應期 　　工作近30年卻突然沒了

名片，該如何自處？ 　　萬一不小心活到100歲，退休金夠不夠撐到最後？ 　　她打起精神，認真重整財務 　　將這段摸索與適應的經歷如實記錄下來 　　尤其在退休後，最擔心的就是「錢」 　　在調整投資配置後，她不再擔心未來錢不夠用 　　且經過退休這5年來的花用 　　至本書寫作的時間點，她的資產還比剛退休時增加 　　也建立起股債配息的被動收入 　　她自己意外提早退休 　　但是她不想鼓勵「FIRE」 　　（FIRE：Financial Independence, Retire Early；財務獨立，提早退休） 　　她只想鼓勵「FI」 　　不管要不要提早退休，都要早一點有計畫地達成財務自由 　　讓人生

擁有重新選擇的權利 　　這本書從一名提早退休過來人的實際經驗 　　分享一個如何務實規畫 　　然後可以在退休後「不必擔心退休金燒光」的理財方法 　　理財也不是只有投資 　　還包括妥善地控制消費預算，讓退休財務健全地上軌道 　　本書也精燉了給中年人的心靈雞湯 　　希望讓你為人生難免的意外做最好的準備 　　▋本書重點 　　1.退休後的理財，「指數化投資法」和「股息投資法」哪個好？ 　　想要穩健的遵循指數化投資，又想買個股領股息過生活，兩種投資法都採用行不行？且看嫺人親身經驗分享。 　 　　2.想為退休架構資產配置卻擔心股債雙跌，怎麼辦？ 　　投資股市追求報酬率，同時搭配債市投資以減緩波動，看似

完美的股債資產配置，遇到像是2022年出現的股債齊跌，該怎麼面對？ 　　3.「4%法則」計算出來的退休金，真的夠用？ 　　從美國流行起來的4%法則，是指每年從退休金提領4%，同時退休金要採取穩健的資產配置。看似簡單，實際使用時要非常小心，如果遇到高通膨、股債都不給力，難免擔心退休金會提早花完。掌握4%法則使用重點，讓退休生活更安心！ 　　4.希望退休金照顧你終老，用5個步驟走向財務自由 　　Step1：養成記帳習慣，掌握開銷，踏出財務規畫第一步 　　Step2：預估退休費用，花錢更踏實 　　Step3：了解現況，定期檢驗資產負債狀況 　　Step4：計算能夠財務自由的退休金數字，讓未來清晰

可見 　　Step5：建立退休金計畫，完整退休準備的最後一塊拼圖！ 　　5.規畫退休要經歷5個階段，提前準備就能從容應對 　　退休前分為3階段，必須開始準備退休金和培養興趣，為退休生活打好基礎。退休後則要經歷2個階段，逐步適應與調整，過上你想要過的人生。 　　6.不想虛度退休生活？定主軸、列清單，讓日子更有趣 　　4個理由告訴你，為何該在退休前就開始思考如何安排好退休生活，降低退休的失敗率。再提供你2個方法、8個點子，讓不用工作的日子，也能每天有好幾個起床的理由，每天有幾件想做的事。 　　▋讀者專屬【退休規畫工具包】免費下載 　　1.各項退休數字快速試算表（年化報酬率換算、設定目標後每個

月需要存多少錢？每個月投入一筆錢會需要多少年可以達成目標？） 　　2.退休費用預估試算表 　　3.退休準備金資產負債表 　　4.「4%法則」簡易試算表 　　5.現金流試算表  

結合範例影像修復法與CIE色彩空間進行中式水墨畫自動修復

為了解決特留份計算的問題，作者林天水 這樣論述：

中國清朝皇帝時常在閱覽過不少宮廷收藏之水墨畫作後，在畫作空白處用毛筆寫作題文 (墨字)、以及蓋上自己的御用印章 (紅字)，用來表達自身的感想，但此舉大大影響原作的藝術價值、以及後人觀賞原作的不適觀感。為了能保留畫作內容的完整性，本研究在不同色彩空間中使用2種影像修復演算法來自動移除水墨畫上的部分圖案，結合Python 程式語言與 OpenCV 函式庫，去偵測中式水墨畫上面的特定位置，並用不同色彩空間 (CIELAB 和YCrCb) 的提取方式去做比較，提取後的結果當作遮罩，最後進行繪畫影像的還原與修復 (移除紅色印章或墨色毛筆字，以及青綠山形的提取)，使用的修復演算法包含運用逐像素填充法的「

快速匹配法 (Fast Marching Method)」和利用逐區塊填充法的「基於範例影像修復法 (Exemplar-Based Image Inpainting)」。本研究設計成自動提取圖畫的紅色、墨色或青綠色區域，把提取的結果當作影像修復用的遮罩，並利用兩種色彩空間去比較較為合適的遮罩，來證明不管是什麼修復方式都需要採用較佳的色彩空間，才能讓色彩取樣達到較好效果。