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Fortune’’s Bazaar: The Making of Hong Kong

為了解決814的問題，作者England, Vaudine 這樣論述：

Vaudine England has been a journalist in Hong Kong and South East Asia for years. As a historian, she has focused on the diverse personalities and peoples that have gone into making Hong Kong a cosmopolitan Asian metropolis. She is the author of The Quest of Noel Croucher: Hong Kong’s Quiet Philanth

ropist as well as several privately published works of Hong Kong history and biography.

814進入發燒排行的影片

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決814的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

Life-Size Birds: The Big Book of North American Birds

為了解決814的問題，作者Hajeski, Nancy J. 這樣論述：

以相圖工程優化銀、銦、銅共摻雜硒化錫之熱電性質

為了解決814的問題，作者何孟圜 這樣論述：

熱電材料在熱電致冷與廢熱回收中有巨大的發展潛力，而熱電材料的轉換效率可由熱電優值(zT)判斷，根據公式zT = (S2σ/κ)T可算出合金之熱電優值，其中σ及S與電性有關，分別為電導係數與賽貝克係數，而κ是熱傳導係數。而SnSe為中溫型熱電材料，其晶體結構為斜方晶且具有異向性，在b軸與c軸方向具有較佳之電性，故在該方向具有較佳之熱電表現。根據以往文獻，不同製程會影響其熱電性質，其中又以長晶法所製作出的SnSe晶體具有最佳的熱電表現，熱電優值在923 K時能達到約2.62，顯示出SnSe本身具有良好的熱電發展潛力。因此本研究冀能透過摻雜，改善SnSe在低溫區間的熱電性質，使其在中低溫區亦具有熱

電發展潛力。本研究主要可分為三個部分: (一) 以布氏長晶法合成SnSe 單晶，及In、Cu摻雜之SnSe熱電合金；(二) 搭配實驗所建構之In-Sn-Se、Cu-Sn-Se之三元熱力學相圖資訊，輔助確認微量摻雜SnSe熱電合金之最佳組成區間，其中以合金Cu0.0025Sn0.9975Se具有最高的熱電優值，在室溫下較未摻雜之SnSe高出200 %，達到0.16，此結果有助於改善SnSe在低溫區間之熱電應用；(三) 進一步探討SnSe之異向性，並作為發展SnSe薄膜熱電材料之基石，本研究以In或Cu摻雜之SnSe晶體作為基材 (matrix)，在其表面濺鍍 (sputtering) Ag鍍層，

藉以觀察Ag/(In, Cu)-SnSe於電流輔助/觸發燒結 (electric current assisted/activated sintering)下之相互擴散反應，研究結果顯示，在In0.002Sn0.998Se及(Cu2Se)0.01(SnSe)0.99的合金組成中，其熱電性質會在Ag濺鍍及電流輔助後提升，可作為提升SnSe於低溫區熱電性質之方法。關鍵字:熱電材料、SnSe、In-Sn-Se三元相圖、布氏長晶法、濺鍍