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氣的樂章 (二十周年紀念全新修訂版)

為了解決組合 數學 介紹的問題，作者王唯工 這樣論述：

　　【二十周年紀念全新修訂版 收錄珍貴手稿照片】 　　氣血共振理論先行者  脈診奠定醫理未來  　　美國約翰霍普金斯大學生物學物理博士 王唯工教授 35年科學脈診心血精華 　　改寫近代西方血循環理論  重新定位中醫氣與經絡共振的科學脈絡   　　中醫聖經《黃帝內經》以降，最重大的科學突破； 　　結合物理與生理，理解氣與經絡共振的科學本質，破解中醫把脈的偉大之謎！ 　 　　氣就是身體的共振，是血液循環的原動力，是解決現代病的根源。 　 　　西方醫學長久以來以流量理論思考人體的血液循環，在治療上遇到極大的困境。物理學上有一個術語──「共振」，共振理論很有可能才是血液循環最合理的解釋。但是這項醫

學史上的重要突破並非新發現，中醫三千年前就是依此原則治病，中醫的說法是──「氣」。   　　透過本書，將可以了解以共振理論為基礎的脈診觀點： 　　◆氣就是身體的共振，是血液循環的原動力，是解決現代病的根源。 　　◆經絡、穴道與器官如何形成共振網路。 　　◆以共振觀點看循環系統結構與功能。 　　◆中醫如何治療循環的病。 　　◆脈診如何定位病灶。 　　◆中藥和脈診如何相輔相成。 　　◆由脈診觀點看日常保健。   　　本書作者王唯工教授以共振理論檢驗人體血液循環的現象以及疾病的成因，看過數萬名病人，發現結果與中國古書上的記載不謀而合。人體的生理運作就像一篇樂章，可以諧波分析，「氣」就是其中的旋律。現

代科學證明了中國古人的智慧，並且利用脈診儀分析出數億種脈象，遠遠超越傳統中醫的成就。這是新的開端，更是朝向一個自然老化而無病痛的未來。   　　我們的十大死因大都與循環有關。西方醫學長久以來以流量理論思考人體的血液循環，在治療上遇到極大的困境。物理學上有一個術語──「共振」，共振理論很有可能才是血液循環最合理的解釋。但是，這項醫學史上的重大突破並非新發現，中醫三千前就是依此原則治病，中醫的說法是──「氣」。本書作者根據共振理論檢驗人體血液循環的現象以及疾病的成因，看過數萬名病人，發現結果與中國古書上的記載不謀而合。人體的生理運作像一篇樂章，可以諧波分析，「氣」就是其中的旋律。現代科學證明了中國

古人的智慧，並且利用新式儀器還能分析出數億種脈象，遠遠超越傳統中醫的成就。這是新的開端，朝向一個自然老化而無病痛的未來。   　　關於「中醫科學化」，長久以來，一直存在著幾派不同的聲音。有一群人將科學化解釋為西醫化，認為中醫落後於西醫，不屑於氣與經絡的科學化研究。還有一種人認為中醫本身即是科學的，不需再於此多作辯證，應思考中醫本身的優勢，以中醫的思維來思考中醫的未來。當然，也有一群科學家，不論主客觀的條件如何，在相信中醫的信念下，默默地為中醫的科學證據和解釋努力著。   　　在這當中，最具劃時代意義的，當屬王唯工教授的論述。    　　當其他人仍找不出脈搏與生理現象的關聯時，王教授以壓力和共振

理論來類比血液在人體中的運作，成功地突破了困境，不僅為長久以來破綻百出的西方循環理論找到一個新出口，也為中醫建立了一套現代化語言。此外，王教授基於共振理論發展出的「經絡演化論」──DNA提供成長的材料，經絡提供生長的能量──也預示了生物演化研究下一波的契機。   　　王教授的理論與中醫的精神極為契合，並且能夠數量化與公式化，是先前倡導中醫現代化、科學化者所未達到的。他找到了一個讓中醫以科學語言溝通的方法，提供一種角度，讓不懂中國傳統文化思維的對象，也能理解中醫，理解「氣」、「經絡」、「陰陽五行」……之於人體的意義。    　　當然它必然將面臨典範、觀念、臨床以及時間的考驗與修正，甚至必須面對一

些非理性與教條式的反對。但是一個以中國文化為根基，卻又吸收了最先進的西方科技手段的創新理論，很可能將對二十一世紀的生命科學（如病理、胚胎、復健……）等各領域，產生革命性的影響。   專文推薦 　 　　臺大榮譽教授 李嗣涔  　　古典針灸派傳人、《經絡解密》系列書作者 沈邑穎 　　衛生福利部中醫藥司司長 黃怡超（按姓氏筆畫序）

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土體內短管推進之力學行為探討

為了解決組合 數學 介紹的問題，作者潘冠元 這樣論述：

台灣目前正極力在推動環境永續的基本理念，因此污水處理的需求快速與日俱增，興建污水下水道(sewage sewer)是為污水處理的最基礎工程。為了使對環境與交通的影響衝擊達到最小之目的，短管推進工法(short-pipe propulsion method)是為最優先被採用的綠色工法(green construction method)。然而，使用本工法前必須要事先通盤檢討當地地質條件以及地下水位的狀況，評估潛在的風險，包括土壤的上舉、砂湧、管湧等問題，以避免施工過程中土層的掏空下陷或基地內過大的滲流破壞導致工程的失敗。本研究針對上述的短管推進工法進行了數值模擬的研究，以期未來可以掌握工程興建

過程中有關豎井與水平混凝土推管四周土壤的力學行為。模擬施工的過程中，先進行推進井及到達井之垂直降挖至設計的深度後，再進行水平短管的推進，採用的軟體是美國ITASCA公司在1997年使用有限差分法(finite difference method)所開發之FLAC3D(Fast Lagrangian Analysis of Continua in 3 Dimensions)程式進行分析。分析中所採用之土壤試體假設為具均質均向而且是完全彈塑性材料(perfectly elasto-plastic material) 的特性，且符合Mohr-Coulomb破壞準則。本研究的分析結果顯示：(1) 在

推進井及到達井的垂直降挖過程中，井底土壤的的上舉力持續的增加，主要是因為垂直井壁有在開挖前設置鋼環抵擋垂直孔壁的土壤內推壓力。所以在孔底需要設置1公尺高的混凝土基座，穩定井底的基礎，實務上得以安全的架設千斤頂與橫向的推進平台。(2) 在水平混凝土管的推進過程中，週遭土壤解壓應力最關鍵的位置就集中在推進井的入口以及到達井的出口位置，在工程實務上也有發生類似的問題需要克服。

人類大宇宙：抬頭望向天空尋找答案的人們，以及隱藏在星空中的歷史

為了解決組合 數學 介紹的問題，作者喬．馬錢特 這樣論述：

　　「你可以不准我出聲，燒光我的書，不准我與任何人說話，不准我做任何事，但卻不能禁止我在夜間仰望星空。」──伽利略（現代觀測天文學之父）   　　人類與星辰的關係，塑造出文明與宇宙觀。 　　如今，我們看似跟宇宙關係密切，實則比兩萬年前的人類更為疏離…… 　　你有多久沒抬頭仰望星空？ 　　▍ 羅馬皇帝奧理略曾說：「觀察星星的運動，彷彿自己與星星同行一般。這樣的想像能洗去世俗生活的汙穢。」   　　而「觀星」這行為，從來都是人類的本能。 　　至少從兩萬年前開始，人類就懂得仰望星空，讚頌夜空的壯麗與神祕。而這些觀察體驗更衍生出創造力，由於讀懂星辰的運行規則與自然法則，人類制定

了生息規律、社會制度、政治體系……科技更在近代蓬勃發展。 　　人類的科技發展出「切換視角」的能力，從站在地球表面仰望星辰，轉變為飛向太空，從太空看地球、太陽系、系外行星……可是，人類本能的想像力與創造力，如今卻日漸喪失。   　　▍ 重新喚醒人類的本能，連結自遠古以來人類的智慧與情感火花。   　　透過《人類大宇宙》，馬錢特博士試圖喚起人類的本能。她帶領我們遊歷法國拉斯科洞窟中的公牛壁畫，再到愛爾蘭紐格萊奇那座五千多年歷史的古墓中體驗日光。跟隨她探索中世紀僧侶如何認識時間的本質，再隨著前往大溪地探險的水手以星星為指引航行。我們發現了光如何透露出太陽的化學組成，也跟著愛因斯坦的研究，看他領悟出

空間與時間實際上乃為一體；以及一顆四十億年歷史的隕石，如何激發外星生命的探索……   　　▍ 人類只是行星上的化學渣滓？   　　物理學家史蒂芬．霍金曾說：「人類只是『化學渣滓』，存在於一個中等大小的星球表面，繞著一個沒什麼重要性的星球運行。」而如今的物理學家則採取了更為懷柔的語調： 　　「或許在這荒蕪而無意義的宇宙中，人類原本應該只是意外出現的過客，但我們仍應珍視自己的信仰、獨特的智力與自覺之窗。」   　　在無窮無盡的大宇宙之下，《人類大宇宙》邀請你重新定位自己，喚醒與宇宙同在、潛能無限的內在宇宙。   得獎紀錄 　　《人類大宇宙》榮獲： 　　★2020年經濟學人雜誌年度最佳圖書 　　

★2020年史密森尼學會十大科學圖書 　　★2020年美國全國公共廣播（NPR）年度最佳圖書 　　★2020年美國圖書館期刊最佳科學與科技圖書 　　★2020年新聞週刊逃避混亂必讀好書 　　★書單網站（Booklist）星級特選評論 　　★出版人週刊星級特選評論 名人推薦 　　【天文學界與占星學界齊聲推薦！】 　　王為豪（中研院天文所研究員） 　　黃崇源（中央大學天文所教授） 　　謝哲青（作家．旅行家） 　　顏鴻選（星天日和創辦人．天文攝影師） 　　占星之門安格斯 　　◎誠摰推薦（依姓氏與機構筆劃順序排列） 　　黃崇源（中央大學天文所教授）── 　　從遠古到現代，在滿天星斗下凝望天空的人

類，如何在浩瀚的宇宙中思索人生意義。   　　顏鴻選（星天日和創辦人）── 　　人類是星塵之子，原以為追溯歷史就是在探究宇宙；但在讀過《人類大宇宙》之後才發現，原來探究宇宙，更是在尋找靈魂。   　　占星之門安格斯── 　　星光雖無處不照，唯宿仰望者心中。星星的智慧之唇，永遠仁慈地為傾聽的耳朵敞開。   　　【各界人士讚譽】 　　「馬錢特抬起我們的視線望向天空，重新喚醒我們對人類的讚嘆，此時此刻，我們十分迫切需要這份情感。」──亞曼達．馬斯卡瑞利（Amanda Mascarelli），《人類大歷史》總編輯   　　「令人目眩神迷的文化論述，講解了我們和宇宙之間長久而變化不斷的關係，從洞窟壁畫和

巨石陣開始，馬錢特追溯著人類的這趟壯闊之旅。本書將會改變你觀看夜空的方式。」──曼吉特．庫瑪爾（Manjit Kumar），著有《量子》（Quantum）   　　「書中充滿了引人入勝的故事，喬．馬錢特將天文學與占星學交織在一起，數學物理學也和神祇與靈魂有所連結，讓我質疑起自己的現實，而澈底拜服在星星之下。──蓋雅．文斯（Gaia Vince），著有《人類世中的超越與冒險》（Transcendence and Adventures in the Anthropocene）   　　「《人類大宇宙》邀請我們一同踏上旅程，重新述說我們與頭頂那片天空之間的美好關係，而天空中的謎團如何不斷攫住並促進人

類的想像力，激發我們的創新。」──聖母大學人類學教授奧古斯汀．福恩特斯（Agustín Fuentes），著有《創意的火花》（The Creative Spark）   　　「《人類大宇宙》這本書內容豐富而有深度，最重要的是讀起來非常有趣。喬．馬錢特詳述了悠久的人類歷史，從我們最古老的文化根源講到最新近的科學發展，文章的洞見分明，讀來令人愉悅。天體蒼穹和人類歷史的發展軌道顯然就在此處相逢，而讀者接收到了這些資訊、投入其中，受到完全的啟蒙。」──伊隆大學物理學教授普拉納布．達斯博士（Dr. Pranab Das）   　　【媒體讚譽】 　　「這番檢視令人神思泉湧，讓我們看到人類對天空的奇思妙想如

何塑造出人類的文化，而且至今仍是如此。」──經濟學人，年度選書   　　「馬錢特筆下的故事規模浩瀚而迷人，其中包含了許多人類故事的細節……這樣的論述既具啟發性也很有說服力。如果人類已經躺在水溝底，至少我們當中還有些人可能仰望著星空。」──衛報   　　「馬錢特妙筆生花，她筆下的人物活靈活現、故事也流暢分明。她能夠做出令人意想不到的連結……經常都相當合理……提醒了我們，形塑人類的各種力量早在現代人出現之前就存在，而且在我們消失之後仍會存在良久。」──紐約時報   　　「人類一直都對星星十分著迷，但是為什麼這些天體如此吸引著我們？喬．馬錢特以優美的文筆講述關於神靈、數學家與物理學家的故事，揭露了這

段歷史悠久的關係……《人類大宇宙》不只讓人讀來心情愉悅，而且你會想跟每一位對天文學有興趣的好朋友分享。」──BBC科學焦點   　　「這本書經過豐富的研究並引人入勝……讀者能夠在《人類大宇宙》中發現許多新鮮而有趣的資訊……每個人都應該讀一讀。」──英國天文學協會期刊   　　「馬錢特帶著有如旋風般強烈的好奇心以及扣人心弦的說故事能力，帶領我們踏上穿越時空的旅程，指出我們對天空的感知如何在文明進化的每一段進程中提供資訊。」──NPR圖書迎賓大廳   　　「馬錢特詳細描繪出人類著迷於夜空的歷史發展，並且探討星空是如何影響了藝術、信仰、科學及社會，以及現代社會與星空脫節後付出了什麼代價。」──今日美

國，「不可錯過的五大好書」   　　「科學報導作家馬錢特在這趟啟發人心又令人入迷的旅程中，探索了人類與天空之間的關係，遊歷過科學、信仰、文化以及之間的一切事物。」──新聞週刊，「2020年逃避混亂必讀的25本秋季小說及非小說」   　　「這本傑作堪可比擬哈拉瑞的《人類大歷史》，馬錢特認為我們需要體驗到毫無遮蔽的夜空所引發的奇觀，如此我們才能再一次感覺到自己和宇宙之間無可比擬的連結，而且更重要的是我們與地球生命的連結，這些生命既珍貴而脆弱，需要我們的關懷。」──書單星級特選評論   　　「探究人類對夜空是如何入迷，這樣令人神思泉湧的論述影響了千百年以來的信念……結合了科學、歷史、哲學與宗教，馬錢

特如史詩般的文字值得讀者細細品味。」──出版人週刊，星級特選評論   　　「這是一趟天空之旅，其重點不僅僅是在外太空，更多是在描述天空對我們內在的影響……對宇宙學中的認知層面有興趣的讀者會很喜歡馬錢特在這本書中的探究。」──柯克斯書評

利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題

為了解決組合 數學 介紹的問題，作者葉祐豪 這樣論述：

摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(

Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio

n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表

3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結

果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋

演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%

- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示

意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖

4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算

法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73