簡易科學實驗的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力

為了解決簡易科學實驗的問題，作者張祥斌 這樣論述：

「不懂遊戲的人就不懂生活。」   發現科學的祕密，感受科學的魅力 科學可以啟發人的智慧，遊戲會帶來心靈的愉悅， 當科學與遊戲撞出智慧的火花時，科學遊戲就誕生了！   生活科學╳自然科學╳地理科學╳生物科學 偵探科學╳密碼科學╳魔術解密╳騙術揭祕 本書將以問答方式帶你來一趟奇異魔幻的科學之旅──   　　【生活科學】 　　把問題當成一種遊戲，把思考當成一種樂趣， 　　懂得生活科學就能科學生活，你的生活IQ就會越來越高！   　　▎萬能溶液 　　一個年輕人想要到大發明家愛迪生的實驗室裡工作。 　　年輕人說：「我想發明一種萬能溶液，它能溶解一切物品。」 　　愛迪生聽完以後，笑了笑便提出有關「萬能

溶液」的問題， 　　年輕人瞬間啞口無言，你知道愛迪生提出問題是什麼嗎？   　　▎盲人分衣 　　有兩個盲人一起去買衣服，兩人各自買了一件黑衣服和一件白衣服。 　　他們回家後發現衣服已混在一起，四件衣服的質地、大小是一樣的。 　　你能區分黑衣服和白衣服，讓他們每個人都各有一件嗎？   　　【自然科學】 　　從原始社會到現代社會，人類都在享用化學成果， 　　快跟著遊戲，在物理、化學的世界裡盡情遨遊吧！ 　　 　　▎筆直的煙 　　輪船以每小時10公里左右的速度航行， 　　輪船煙囪冒出的煙是筆直上升的。 　　你認為這種情況可能發生嗎？   　　▎用兩根吸管喝汽水 　　口含兩根吸管，一根插到一個裝有汽水

的杯子裡， 　　另一根露在杯子外面，你能從吸管中喝到汽水嗎？   　　注意：不要用舌頭堵住露在杯子外面的那根吸管， 　　也不要用手指堵住這根吸管的另一頭，否則算犯規！   　　【偵探科學】 　　犯罪行為的實施必然和一定的時間、空間人和事物有關聯， 　　指紋、鞋印、血跡、毛髮、纖維……在犯罪現場留下痕跡。 　　懂科學，你也能成為偵探，用雙眼和大腦將罪犯繩之以法！   　　▎千慮一失 　　寒冷的冬夜，一名出診的內科醫生被人開車撞死了。 　　肇事者將屍體和出診的皮包一起裝進車子裡，快速逃離現場。 　　肇事者在路上轉了很長時間，由於車內太熱，再加上作賊心虛， 　　他大汗涔涔，嚇得半死，冷靜下來後，他便

把屍體扔在池塘裡。 　　「這個屍體在被扔入池塘之前，一定是在24℃的環境中待過。」 　　警官檢查了溼透而冰冷的屍體和皮包後，一眼看出肇事者的破綻。 　　你能夠解釋這位警官是怎麼知道的嗎？   　　【密碼科學】 　　無論是犯罪分子或偵探都將密碼作為達到目的的重要手段， 　　字謎更是當仁不讓！用字謎破案不是神話，中國自古有之。   　　▎無自家書 　　一個在外謀生的人託同鄉帶給妻子一封信和一包銀子。 　　同鄉偷看信，看到裡面只有一幅畫── 　　畫上有一棵樹，樹上有八隻八哥、四隻斑鳩。 　　他一想，信中並沒寫多少銀子，於是便將銀子偷偷扣了一半。 　　誰知見到其妻子後，她拿著信說：「為什麼只剩五十兩了

？」 　　你能猜出她如何知道原來有銀子一百兩嗎？   本書特色   　　本書精選了實用且有趣的科學思維訓練遊戲，參照通行的科學分類體系，根據訓練遊戲的實際情況，將全書分為八章並詳細的分析、講解及揭祕。本書集科學性、知識性、實用性和趣味性於一體，能使讀者在遊戲中學習科學，在遊戲中收獲樂趣，成為「科學達人」。

簡易科學實驗進入發燒排行的影片

三相電磁噴流之研究

為了解決簡易科學實驗的問題，作者鄭力瑋 這樣論述：

摘要電磁噴流是一種運用磁流體力學(Magnetohydrodynamics, MHD)之概念，當給予電極板電能與固定磁場時，便可產生勞倫茲力，藉此推動導電流體。其優點在於致動原理簡易，且不需要依靠複雜的機械結構，便可實現推送之效果。常見的應用在微尺度之微動幫浦與大型船體無槳式推進器上，以往許多研究都著重在電場與磁場之設計與幾何構型的最佳化，而本研究透過實驗探討在電磁噴流中，電極板附帶產生電化學反應而生成氣泡所構成之多相噴流場。並藉由染劑與氣泡之方式發展一流場可視化之方法。本研究透過計算染劑之汙染面積並與數值模擬結果進行比較，發現在低電流時之預測流量結果較為相近。並定義一無因次參數為勞倫茲力雷

諾數(Re_L)，用以描述電磁噴流之流場型態，實驗結果透過定性觀察當勞倫茲力雷諾數(Re_L)大於1600時，噴流型態會發展成紊流的型式。透過無因次分析結果也顯示其噴流擴散角(θ)與氣泡佔比(Ag)有隨Re_L數增加而有上升之趨勢，且在Re_L數大於1600後，因流場型態轉變，擴散角與氣泡佔比也有明顯上升之現象。在最後討論使用鋁電極板對於電磁噴流之影響。

腰痛不單純!剖析痛因，重拾自在靈活：日本名醫告訴你，90%腰痛不針不藥的治癒關鍵!

為了解決簡易科學實驗的問題，作者丹羽真一,大谷晃司,笠原諭 這樣論述：

★「日本名醫教你一個關鍵治好腰痛」熱銷新裝版 ★   居家六堂課，完治惱人腰痛   搬重物、錯誤坐姿害你痛到懷疑人生，而90%台灣人都有這些毛病！ 「大腦」才是造成腰痛的核心關鍵！ 日本權威名醫最受好評的獨創「大腦認知行為療法」， 找出造成疼痛的根源，深入瞭解進而對症治療。   　　腰痛導正！ 　　日本名醫教你居家簡單六堂課，就能完治惱人腰痛！ 　　作夢也不會想到，原來腰痛竟跟「大腦認知」有關！ 　　成天哀哀叫、不停扶著腰，只會讓你痛上加痛； 　　而現代人的工作壓力與情緒狀況，也是腰痛的原兇之一！ 　　運用「認知行為療法」治癒你的腰痛！ 　

　「大腦」才是造成腰痛的核心關鍵！找出造成疼痛的根源，深入瞭解進而對症治療。 　　撇開繁鎖的流程，最融入日常的原理及療法，讓你簡單無壓力地擺脫疼痛。   本書特色   　　終結腰痛，創新大腦認知療法！ 　　近80%～90%的台灣人有過腰痛的經驗，更有將近50%的人深受其擾。 　　千人實證，4位日本權威醫師的終極居家腰痛自癒法，傳授最簡單也最日常的腰痛療法！ 　　不打針、不用藥、不開刀，90%的腰痛症狀都能與你告別不再見！   　　「大腦」才是造成腰痛的核心關鍵！ 　　日本權威名醫獨創的「大腦認知行為療法」，找出造成疼痛的根源，深入瞭解進而對症治療。 　　

撇開繁鎖的流程，最融入日常的原理及療法，簡單且無距離感。 　　藉由本書正確理解「疼痛」及「痛源」。 　　透過你的「思考習慣」與「行為習慣」，利用「認知行為療法」改善！   　　透過此書介紹的六種認知行為療法課程，以自我意識主張減輕疼痛。 　　讓你的疼痛改善，思考及行為習慣改變，從此腰痛遠離你！   　　「認知行為療法」治療腰痛的六堂課 　　課程1 — 瞭解自己的腰痛類型 　　超過85%的腰痛查無病因，大多數慢性腰痛患者都不是腰部有問題，請先確認，你的腰痛是否屬於和大腦機能障礙有關。 　　＊本書提供《BS-POP》及《輔以繪畫測驗》，幫助你判斷腰痛類型＊

　　　 　　課程2 — 腰部伸展運動 　　透過簡單運動減輕患者對於過去的疼痛記憶，降低對疼痛的敏感度，進而找回自信心。 　　＊本書示範幾套居家簡易腰部伸展運動，讓大家從養成基本運動，漸漸達到精神上的成就感，完成最簡單的認知行為療法＊   　　課程3 — 寫「壓力日記」 　　藉由書寫「壓力日記」幫助分析究竟造成慢性腰痛的原因「思考的習慣(認知偏差)」為何。 　　 　　課程4 — 分析「壓力日記」 　　找出並分析自己針對什麼樣的狀況會採取逃避行為，然後藉由每次的回顧，真正理解和發覺造成認知偏差的主因。   　　課程5 — 修正思考方式與行動的壞習慣，並且實踐

　　日記療法最具決定性的步驟！採取與以往不同的行動，體會到「其實也不難」，循序漸進學會用不同角度思考，告別壞情緒與壓力，疼痛自然減少。   　　課程6 — 檢驗日記的效果 　　回顧檢視現狀與最初是否有行動與想法上的「異樣」和「落差」改變、腰痛狀況是否有轉變？只要反覆回顧和修正找到的「想法和行動上的壞習慣」，那麼就能自然減緩對於腰部的不安。  

基於知識圖譜表示法學習增強使用者與物品交互關係於推薦系統之效能改進

為了解決簡易科學實驗的問題，作者段寶鈞 這樣論述：

　　在推薦系統（Recommendation System）中，知識圖譜（Knowledge Graph）扮演著越來越重要的角色。但幾乎沒有任何方法考慮到知識圖譜為不完整的可能性，現有方法大多單純透過標題或其他簡易資訊將使用者－物品偏好關係圖（User-item Interaction Graph）上的物品（Item）與知識圖譜上的實體（Entity）進行連線（Alignment），卻不曾考慮到連線可能有誤或是物品其實並不存在於知識圖譜上。因此本論文提出了一個新的想法，便是透過物品和實體的文本特徵，加入模型來計算兩邊的相似度，進而獲得連線。　　另外，我們發現現有的推薦系統幾乎都是使用一對一連

線，在訓練過程中直接將連線的物品與實體合併為同一點，並透過知識圖譜上其他相關資訊的連線來協助訓練。但這種透過知識圖譜上的多點跳躍（Multi-hop）所訓練出來的推薦系統，有丟失資訊、訓練時間過長或模型過擬合（Overfitting）的可能性發生。於是，本論文基於此，提出將一對一連線擴展至多對多連線的概念。因為本論文之連線方式都是計算兩邊的相似度來進行連線，因此也很容易可得到多對多連線。另外，本論文將 Text-aware Preference Ranking for Recommender Systems（TPR）模型的物品與詞語關係圖（Item-word Graph）的詞語部分替換為實體來

進行訓練達成了多對多連線之目的。　　本論文在四個真實世界的巨量資料集上進行 Top-N 推薦任務，且為了證明連線數多寡是否影響推薦效果，我們也進行了多對一與多對多的比較實驗。除此之外，我們將物品與實體進行隨機連線，來確認本論文提出之連線方式的有效性。本論文也透過更替知識圖譜的實驗，來確保多對多連線方式在不同的條件下依然能夠保持相同表現。而我們也透過實驗來驗證「連線正確與否並不影響推薦成效」之假說。最後，在實驗結果的部分，其數據表現呈現出我們所提出之多對多連線方式與使用者－物品推薦系統或加入知識圖譜之圖神經網路（Graph Neural Network）推薦模型實際比較後大多能取得最佳的推薦效果

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