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這兩本書分別來自商業周刊 和布可屋所出版 。
國立臺北科技大學 技術及職業教育研究所 林俊彥所指導 黃文才的 不同技術層次學生在測量工程瞄準角度時腦波頻率差異之研究 （2021），提出用電證明查詢關鍵因素是什麼，來自於測量、瞄準角度、實作技能、腦波、頻率分析。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 工業教育學系 呂有豐所指導 朱奕亭的 電動車使用奈米冷卻液與奈米齒輪油之性能研究 （2021），提出因為有 奈米氧化石墨烯冷卻液、導熱試驗、磨潤試驗、奈米還原氧化石墨烯齒輪油、電能消耗試驗的重點而找出了 用電證明查詢的解答。
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普林斯頓最熱門的電腦通識課：數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用
為了解決用電證明查詢 的問題，作者BrianW.Kernighan 這樣論述：
世界頂尖電腦科學家，帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門，普林斯頓開課了！ ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書 本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克．施密特，Google前CEO 不論你從事什麼工作、教育背景，甚至年齡層，在這個數位世界，我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在，有些明顯可見，例如筆記型電腦、平板電腦、智慧
型手機…但大多數是我們看不到的，例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。 電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料，政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為，社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己，犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎？ 縱然人人都該了解電腦，但普羅大眾恐怕所知不多。 從1999年開始，出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程（COS 109：Computers in Our World），這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的，多年來大獲好評。除了講解
電腦理論知識，還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼，一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。 ★你可以學到重要的基礎知識： ●硬體：電腦裡頭有什麼，如何運作，是如何建造出來的？它如何儲存及處理資訊？ ●軟體：我們能夠用電腦來運算什麼，運算速度有多快？編程是什麼，我們如何告訴電腦去做什麼？ ●通訊：網際網路與全球資訊網如何運作，其中涉及了什麼風險，尤其是隱私及資安？ ●資料：人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進，我們如何限制在不知情之下提供資料？ ★AI、5G、
區塊鏈……日新月異的科技趨勢，你也能看得懂、跟得上： ●無處不在的應用程式（app） 執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統，例如用Word 製作文件，用Excel 管理個人財務，用iPhoto 編輯相片。 ●搜尋引擎是怎麼辦到的？ 使用網路爬蟲（web crawler）掃描網頁，把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器，以便能夠快速回應後續的查詢。 ●雲端運算的「雲端」在哪裡？ 沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」，雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡，由伺服器執行運算。 ●深度學習（deep learning）的廣泛
應用 深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型，電腦視覺找出特徵上特別成功，例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。 若你跟多數人一樣，其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面，那麼，你應該閱讀本書，讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界，你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。 本書特色 1.普林斯頓最熱門的電腦課，人人都能讀懂 出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門，採相對平易的比喻方式說明，循序漸進引導，容易消化吸收， 2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖 日新月異的資訊科技改變了你我的生活，也改
變了學習、工作、投資方向，電腦知識至關重要，進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫，無論是一般大眾、職場工作者或應考者，都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。 3.架構完整、資訊最新，適合教學或自學 內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用，更補充許多數位新科技，如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……，包括學校授課、讀書會或自學都好用。 專業推薦 艾力克．施密特（Google前CEO） 葛如鈞（國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授） 哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 約翰．麥考米克（狄金森學院電腦科學教授） 布萊恩．瑞斯
派斯（柏根縣立高中電腦科學教師） 史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克．施密特（Google前CEO） 「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書，那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦，那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞（國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授） 「本書揭開電腦與網路的神秘面紗，人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風，把機器內部的運作和數位世界的平日
新聞與發展連結起來。」――哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 「柯尼罕作為一名電腦科學家，具有明星級的信譽，但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識，以及電腦科技與我們的生活如何互動，這些知識將很長期地切要。」――史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽，平順流暢地探討一個又一個主題，不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩．瑞斯派斯（柏根縣立高中電腦科學教師）
不同技術層次學生在測量工程瞄準角度時腦波頻率差異之研究
為了解決用電證明查詢 的問題，作者黃文才 這樣論述：
神經科學利用腦波儀記錄動作表現當時的腦波資料，探討心智與動作之間的連結，在運動技能精準動作(如射擊、射箭)上的研究已見成果，在技職教育的實作技能上卻未見探索。本研究採準實驗研究法探討不同技術層次學生在測量工程瞄準角度時腦波頻率之差異性，研究於111年3月招募技專校院52位曾經修過「測量」相關學分的學生進行，26位學生具有乙級工程測量技術士證或曾參與競賽者列為「高技能組」；另26位具有丙級或未考取丙級技術士證者為「一般技能組」。每位學生使用電子經緯儀做進行不同距離之瞄準角度，每次8個點共有4個週期，同時透過腦波儀收集每一點位在瞄準確定前8秒大腦的資料。其間有7位學生操作不當，以45位學生的瞄準
角度數據進行效度分析，以獨立樣本單因子變異數分析測量之數據，確認「高技能組」、「一般技能組」分組具有效度。扣除腦波訊號無法判讀者，以42位學生的腦波資料進行傅立葉轉換，以「不同技術層次」x「不同距離」x「時間區段」三因子混合設計重複量數變異數分析。研究結論如下：一、測量角度採單點瞄準以標準差判斷技能水準具有效度，適宜成為新測驗題型。二、測量瞄準角度實作時的左顳葉區（T3電極）α波腦波資料顯示：「一般技能組」在執行瞄準作業時，可能自我對話的頻率較高；「高技能組」執行圖像瞄準作業時（右顳葉區，T4電極），愈接近瞄準確定階段的α波功率較高，顯示其動作執行的自動化程度較高。三、測量瞄準角度實作時右顳葉
區（T4電極）的β波腦波資料顯示：「高技能組」比「一般技能組」瞄準注意力的表現較佳，搜尋瞄準圖案目標的效率較高。四、測量瞄準角度實作時額葉區（Fz電極）的θ波腦波資料顯示：「高技能組」選擇性注意力的表現較佳，在意識瞄準的工作效率較高。五、測量瞄準角度實作時動作區（Cz電極）的SMR腦波資料顯示：「高技能組」在瞄準過程時，SMR功率顯著高於「一般技能組」，其腦部動作區的動作執行效率較佳。六、射擊與測量的瞄準技能在「瞄準動作」、「瞄準時靜止程度」、「眼睛到瞄準器距離」、「瞄準是否回朔」有明顯差異。測量瞄準的腦波「活化程度」在不同技術層次上，「高技能組」功率顯著大於「一般技能組」、測量「接近瞄準完成
」時腦波在4個時間區段，各頻率呈現逐漸下降的趨勢。七、高技能組參與者在測量的瞄準角度實作時，在腦波頻率θ、α、β及SMR的功率顯著優於一般技能組的表現；射擊與測量作業在整個瞄準階段，α波資料在左顳葉區及枕葉區呈現不同的剖面，射擊採取α波功率逐漸上升的「自動化」模式，測量則採取α波功率逐漸下降的「意識控制」模式。
流利電話英語：不須出國，也能與國外做生意(附MP3)
為了解決用電證明查詢 的問題，作者張瑪麗,DorisShetley 這樣論述：
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電動車使用奈米冷卻液與奈米齒輪油之性能研究
為了解決用電證明查詢 的問題，作者朱奕亭 這樣論述：
本研究使用氧化石墨烯（GO）以及還原氧化石墨烯（rGO）以二階合成法，製成氧化石墨烯冷卻液（GONC）與還原氧化石墨烯齒輪油（RGONGO），製備之GONC與RGONGO濃度為0.025 wt.%、0.05 wt.%、0.1 wt.%及0.2 wt.%，期望上述兩者可具備GO與rGO的各項特性，優化原廠冷卻液與齒輪油性能，達到改善能源消耗的最終目的。為確認二奈米流體之性能是否達到優化原廠流體之效果，分別進行基礎試驗、模擬散熱平台及實車實驗。基礎試驗包含沉降、黏度、比熱、導熱及磨潤等五項試驗；實車實驗則為定速及變速之平路與爬坡電能消耗、爬坡能力實驗，並全程記錄實車各點之溫度變化。 研究結
果顯示基礎試驗判定GONC的最佳濃度為0.05 wt.%；RGONGO最佳濃度則為0.1 wt.%。於比熱試驗中與原廠流體相比GONC可改善達45 %，RGONGO亦有9.1%的改善；導熱係數GONC與RGONGO改善率分別達9.1 %與47.4 % ；磨潤試驗中GONC改善36.1 %而RGONGO則擁有48.4 %的優良改善率。實車實驗除了分別添加GONC、RGONGO外，也進行同時添加GONC與RGONGO的測試，實驗證明無論分別添加單項NFs或是同時添加兩種以上的NFs，對於車輛的節能與爬坡能力皆有正向的影響，尤其將實驗用電動車同時添加GONC與RGONGO，在平路與爬坡定速實驗中，可
分別提升4.6 %與2.2 %的行駛里程，變速實驗於平路狀態可降低3.9 %的電能消耗，於爬坡狀態可減少3 %的電能消耗；於各點溫度量測結果，同時添加GONC與RGONGO可在所有實車實驗中，達到減緩元件溫度升高的效果。總體來說，添加GONC與RGONGO對於減少能源的消耗具有正向且顯著的成效。