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高維度空間的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦日本NewtonPress寫的 少年Galileo【觀念物理套書2】：《單位》+《定律》+《維度》+《時間》(共四冊) 和日本NewtonPress的 維度：前往超越想像的高維度世界 少年伽利略29都 可以從中找到所需的評價。
另外網站人類進入高維空間的唯一鑰匙，不可思議- 資訊咖也說明：生存在任何一維空間的生命形式只對本維度有感知，而高一維空間的那個特有的維度對它們便是認知的極限了。 由此，我們可以聯想人類社會裡傳聞的神秘失蹤案和神秘出現事件。
這兩本書分別來自人人出版 和人人出版所出版 。
中原大學 電機工程學系 李俊耀所指導 謝昀展的 特徵選取基於組合對稱不確定性SU值及基因演算法之感應電動機故障分類 （2021），提出高維度空間關鍵因素是什麼，來自於電動機故障、希爾伯特黃-轉換、基因演算法、對稱不確定性SU值、支撐向量機。
而第二篇論文國立彰化師範大學 統計資訊研究所 連怡斌所指導 李明穎的 正交貪婪演算法在高維迴歸模型下的探討與應用 （2020），提出因為有 正交貪婪演算法、高維訊息準則、Trim、LASSO的重點而找出了 高維度空間的解答。
最後網站高维度空间是否可以用低维度空间概括- 喜马拉雅手机版則補充：空间 维度说，是猜想，在三体小说里，作者认为高维度能看见低维度的东西。但是看到的画面跟低维的不一样。且高维低维空间能互相影响.
少年Galileo【觀念物理套書2】：《單位》+《定律》+《維度》+《時間》(共四冊)
為了解決高維度空間 的問題，作者日本NewtonPress 這樣論述：
★日本牛頓40年專業科普經驗★ ★適合國中生輔助學習課程內容★ 80頁內容輕量化，減輕閱讀壓力！ 少年伽利略主題多元，輕鬆選擇無負擔！ 少年伽利略藉由日本牛頓創業40週年的深厚經驗，以精緻的全彩圖解，簡潔說明重要觀念，透過培養學生對自然科學的好奇心，也滿足科學素養落實生活的需求，改變你對物理的認識！ 《單位》 你可能曾經好奇過「為什麼這樣是1公斤？」「1秒鐘是如何訂定出來的？」透過將數值量化，建立標準，我們才得以跟別人溝通、說明事物。本書將常用的單位分類成物理、化學、宇宙、生物等領域，方便查找，日常生活自不用說，單位對於產業與科學發展也是不可或缺的一環。歡迎一同來探索趣味
盎然的單位世界！ 《定律》 定律和原理是歸納大自然的規則而成，讓我們得以知曉這世界是如何運行。本書收錄國高中會學到關於電&磁的庫倫定律、歐姆定律，或是與力有關的自由落體定律、牛頓運動方程式等等，同時還介紹與量子論、宇宙、化學生物有關的定律，依主題分類，一目了然。 《維度》 我們生活在由長、寬、高構成的三維世界中，很難想像更高維度的世界會長什麼樣子，然而科學家更大膽預測這世界其實有10維度？！簡直就像科幻小說中才會出現的情節一樣。認識維度有助於我們連結相對論的重力與超弦理論，解答重力的奧妙，不妨抱著好奇的心情來探索看看這超乎想像的高維度世界吧！ 《時間》
時間一直在默默流逝，光靠自己難以精準計時，幸好有時鐘，我們才能隨時測量時間、掌握時刻。為什麼快樂的時光總是匆匆流逝呢？時間旅行有可能實現嗎？追根究柢，時間究竟是什麼？歡迎踏入充滿謎團的神奇時間世界！本書從心理學、生物學、物理學等各方觀點探究時間的本質，即使不具備相關專業知識也能享受其中樂趣。 系列特色 1. 日本牛頓出版社獨家授權。 2. 釐清脈絡，建立學習觀念。 3. 一書一主題，範圍明確，知識更有系統，學習也更有效率。
高維度空間進入發燒排行的影片
【智翔的議會質詢-交通局、捷運工程局、政風處（9/29）】
#學生專車摔車意外
這個月初，壽山高中學生在搭乘學生專車時，發生電動門開啟導致學生摔出車外的意外，雖然學校專車的業務主要是學校自行跟客運業者接洽，主管機關為教育局；發生事故的車輛，檢驗責任在於公路總局轄下的監理站，我們市府的交通局看起來與該起事故並無直接關係。
但智翔必須強調，學校專車的行駛僅於上下課時段，其餘時段該車輛與司機與一般市內公車無異，加之與客運公司溝通、評鑑等業務，都屬於交通局，如何確保後續不會再發生類似事故，交通局應有更多方式來協助業者提升服務品質，並保障更多市民的生命安全。
#人行道設置問題
上個會期質詢時，智翔有提供兩點關於人行道設計的建議，其中一項便是參考澳洲墨爾本市中心的街道設計，重點在於，利用些微的高度做出區隔，讓熱鬧的商業區也能保有實體人行道與路邊停車空間。
「以設計引導行為」的思維方式，是智翔希望交通局在實施人本交通願景的長期方針，同時，行人空間的方便性，也與商業區的活絡息息相關，更多的行人能為店家帶來商機，相同的主張，智翔也在倡議振興桃園舊市區時談過許多。
而今天就局長所言，市民對於人行道與停車格的重新設計，摻雜了對自用停車空間或是做生意等考量，智翔則認為，民意有時對進步的政策是阻力，有時可能也是助力，而負起與民意溝通的責任，除了是我們代議士的工作外，政府也應該一起努力，如果交通局願意，也可以先從小範圍來實驗看看。
#工安管理落實及加強臨時督導
太魯閣事件後，勞動部長曾宣示一個月內全面檢查台鐵的標案工地，回過頭來檢視我們目前正如火如荼進行的綠線捷運工程，今年四月也曾發生死亡工安意外，那麼綠線捷運工安管理與督導是否落實？抽檢的頻率為何？
捷工局局長則回答，工安管理有賴統包業者自律外，還有監造單位與PCM（工程專案管理）來協助。而智翔也建議，主管單位的臨時抽驗不能事先通知，否則無法知道工地真實的情況，會後再請捷工局提供近來針對綠線捷運工地的抽檢資料給我們。
#桃園捷運先導公車
根據審計報告指出，桃園的綠線捷運先導公車在路線上，GR（蘆竹區中正北路-南崁路二段）與GR2（八德區介壽路二段-建德路）已偏離捷運原先規劃的路線。
先導公車主要功能應為協助捷運路線規劃、培養大眾運輸量等，所以再請捷工局會後就先導公車的路線、班距、載客量研擬改善方法，並提供書面資料。
🎞完整質詢影片請看：
https://youtu.be/NmcRXDMk0ME
🎞youtube頻道請搜尋：桃園市議員簡智翔
特徵選取基於組合對稱不確定性SU值及基因演算法之感應電動機故障分類
為了解決高維度空間 的問題，作者謝昀展 這樣論述：
本研究提出一種基於組合對稱不確定性SU值(symmetrical uncertainty, SU)及基因演算法(genetic algorithm, GA)的特徵選取方法(combined symmetrical uncertainty with genetic algorithm for feature selection, SU-GA)。本方法藉由對稱不確定性SU值對特徵進行排序，並去除冗餘特徵來提高基因演算法選取最佳特徵子集的能力。本研究首先使用希爾伯特-黃轉換(Hilbert-Huang transform, HHT)對感應電動機之正常(normal)、軸承破壞(bearing da
mage)、轉子鑽孔(broken rotor bar)及定子線圈繞組短路(short circuit in stator windings)之電流訊號進行訊號分析(signal analysis)，接著擷取其特徵，使用對稱不確定性SU值、基因演算法及SU-GA特徵選取方法進行特徵選取(feature selection)；最後，以支撐向量機(support vector machine, SVM)作為分類器對被選取出之特徵進行分類。透過研究顯示，SU-GA特徵選取方法可使用較少之特徵數，得出較佳的辨識率。此外，本研究分別加入訊雜比(signal-to-noise ratio, SNR)：40
dB、30dB及20dB之高斯白雜訊進行分析。結果顯示在無雜訊、SNR=40dB、SNR=30dB及SNR=20dB環境下，本研究所提出之方法仍具有較佳之辨識率。
維度：前往超越想像的高維度世界 少年伽利略29
為了解決高維度空間 的問題，作者日本NewtonPress 這樣論述：
★日本牛頓獨家授權，全彩豐富圖解 ★80頁內容輕量化，價格門檻低，減輕入門門檻 ★適合國中生輔助學習課程內容 我們理所當然認為自己居住在由長、寬、高構成的「3維度世界」中。但是「維度」究竟是什麼呢？還有更高維度的世界存在嗎？讓少年伽利略以簡明扼要的說明方式，帶領大家認識高維度世界的概念！ 現在就以一個簡單例子說明維度是什麼！當你在平面的紙上放一個「d」的文字板，不管怎麼平移，它都只會是「d」或「p」，沒辦法轉成「b」。但如果到了三維空間，你就可以把「d」文字板拿起來，180度翻過來，變成「b」。 因此，0維度「點」到了1維度「線段」，可以
區別長度；到了2維度「面」，可以丈量面積大小；到了3維度「立體」，就擁有更多形狀、空間上的可能性。也就是說，只要提升一個維度，就能賦予更多資訊，在高維度可以做到低維度做不到的事情。 那4維度空間會長什麼樣子呢？5維度呢？6維度呢？探索高維度世界有什麼用處呢？物理學最新的「超弦理論」即預言了10維度空間的存在，期望可以統一自然界的四種基本力。或許你曾在科幻小說、電影中看過這些概念但不太瞭解，透過本書除了可以認識「維度」外，還可以一併了解相對論所闡述之重力，以及超弦理論的相關知識，透過「少年伽利略」精彩豐富的圖解，適合剛入門的讀者減輕閱讀壓力，又可以一探這個神祕的高維度世界！ 系列特色
1. 日本牛頓出版社獨家授權。 2. 釐清脈絡，建立學習觀念，適合國三到高一以上對該主題有興趣者。 3. 一書一主題，範圍明確，知識更有系統，學習也更有效率。
正交貪婪演算法在高維迴歸模型下的探討與應用
為了解決高維度空間 的問題，作者李明穎 這樣論述：
傳統統計分析從最基本單變數，再延伸出多變數，常見的方法如線性迴歸分析(Linear Regression)，但假設資料中變數的個數(p)遠超過樣本數(n)，可以使用知名的高維選模方法LASSO，因此高維迴歸模型近幾年逐漸受到重視。對高維度(n