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C語言 max的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦蔡明志 寫的 資料結構：使用C語言(第六版)(附範例光碟) 和韓彬的 FPGA設計技巧與案例開發詳解（第3版）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自全華圖書 和電子工業出版社所出版 。
建國科技大學 自動化工程系暨機電光系統研究所 黃錫泉所指導 陳漢棋的 智慧型滴灌控制系統之研發 （2021），提出C語言 max關鍵因素是什麼，來自於模糊控制、滴灌、智慧。
而第二篇論文國立勤益科技大學 機械工程系 陳紹賢所指導 廖子豪的 智慧化微量潤滑(MQL)系統 應用於超合金 Inconel-718刀具壽命之研究 （2021），提出因為有 刀具壽命、MQL、綠色製造、神經網路的重點而找出了 C語言 max的解答。
資料結構：使用C語言(第六版)(附範例光碟)
為了解決C語言 max 的問題，作者蔡明志 這樣論述：
資料結構在資料相關的領域上是一門重要的學科，本書的內容依不同的主題分為14章。在每一章的每一小節中，均附有練習題及類似題，旨在讓讀者測試對此一小節所談及的內容，是否已全盤了解。在每章章末有「動動腦時間」，並標註該題的相關章節，讓本書不僅為一本自修的好書，更適合學校授課之用。每章的重要主題均附有程式加以測試，以期讓讀者對理論能有進一步的認識與了解。 本書特色 1.本書使用大量範例和圖解，讓讀者能從這些實用範例中，輕鬆了解到資料結構的精髓。 2.本書內文詳盡充實，作者並以循序漸進的手法和淺顯易懂的文辭，來解說資料結構較艱澀的部分，相信能讓初學者更快進入到資料結構的世界
中。
C語言 max進入發燒排行的影片
➤歌曲「媠花」收錄於 青虫aoi 首張專輯《有你的故事 ū lí ê kòo-sū》
2020.06.30 數位平台全面上線
➩https://aoi.lnk.to/firstalbum
2020.08.14 實體專輯發行上架
每個人都是獨一無二，也都是最美的
“ 啊 不需要煩惱我和別人不相同
就像每一朵花 都有不同款的清香
啊 我們都是世界最美的人
就像每一朵花 都有不同款的紅 ”
尋找認同是人類這種群居動物最難的習題，
但要得到其他人的認同之前，是不是該先認同自己?
#自我認同
／
編織系 #都會民謠 暖聲 - 青虫 aoi
2020 首張 #台語 創作專輯《有你的故事 ū lí ê kòo-sū》
「我的身軀變做一張一張紙，阮朋友的故事攏寫佇遮。」
這是青虫 aoi 的第一張專輯，也是他們嘗試跟這個世界建立連結的載具。《有你的故事》裡的每首創作都應對著一個「你」，這個「你」可以是一個對象，亦可以代表一種議題。
青虫 aoi 試圖把存於當下社會與個人日常的經驗反覆咀嚼，並雕琢著既熟悉但又不熟練的語言，吐出絲線，鋪陳在旋律之上－－經線是自我、情緒、聲響；緯線則是語言、對象、情節，彼此緊密地交錯。如同這張作品的音樂風格，橫跨了醉心電氣、原聲搖滾與溫暖民謠等元素，帶出了更豐富的聽覺紋理，卻又不失純粹。
將「你」編織於故事之中，用輕盈的口吻說深刻的話題，刻劃出這個世代青年們的所思所想，唱出每一段「有你的故事」。
／
Lyrics
對今仔日開始
我欲逐工照鏡呵咾家己
我上gâu 我上媠
我是獨一無二的自己
啊 無需要煩惱我佮別人無相仝
親像每一蕊花 攏有無仝款的清芳
啊 咱攏是世界上媠的人
親像每一蕊花 攏有無仝款的紅
西北雨一目nih 連鞭就過去
紲落美麗的彩虹 充滿著各種的色水
啊 無需要煩惱我佮別人無相仝
親像每一蕊花 攏有無仝款的清芳
啊 咱攏是世界上媠的人
親像每一蕊花 攏有無仝款的紅
西北雨連鞭就過去 西北雨連鞭就過去
啊 無需要煩惱我佮別人無相仝
親像每一蕊花 攏有無仝款的清芳
啊 咱攏是世界上媠的人
親像每一蕊花 攏有無仝款的紅
- - -
從今天開始
我要每天照鏡子誇獎自己
我最棒 我最漂亮
我是獨一無二的自己
啊 不需要煩惱我和別人不相同
就像每一朵花 都有不同款的清香
啊 我們都是世界最美的人
就像每一朵花 都有不同款的紅
西北雨 一眨眼 馬上就過去
接著美麗的彩虹 充滿著各種顏色
啊 不需要煩惱我和別人不相同
就像每一朵花 都有不同款的清香
啊 我們都是世界最美的人
就像每一朵花 都有不同款的紅
西北雨一眨眼就過去 西北雨一眨眼就過去
啊 不需要煩惱我和別人不相同
就像每一朵花 都有不同款的清香
啊 我們都是世界最美的人
就像每一朵花 都有不同款的紅
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▶關於青虫 About Aoi
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▶製作 Credit
詞曲 Lyrics&Co｜黃如琦 Jeannie H
製作人 Producer ｜法蘭 Fran Chen
編曲 Arrangement｜青虫aoi、法蘭 Fran Chen
主唱 Vocal｜黃如琦 Jeannie H
電吉他 Electric Guitar｜黃柏翰 Po Han Huang
貝斯 Bass｜郭宏 Hung Kuo
鼓 Drum｜蔡信展 Hsin Chan Tsai
和聲編寫 Backing Vocal Arrangement ｜法蘭 Fran Chen、黃如琦 Jeannie H
和聲 Backing Vocals｜黃如琦 Jeannie H、黃柏翰 Po Han Huang、陳明輝 Max Chan
錄音師 Main Recording Engineer｜徐玉光 Isidore Hsu
錄音室 Main Recording Studio｜輕鬆玩工作室 Studio-One
錄音室助理Recording Assistant｜江昱澄 Allen Chiang、林彥慶 Yen
混音師 Mixing Engineer｜李詠恩 Joshua Lee
混音室 Mixing Studio｜荒原錄音室 The Wasteland Studio
母帶後期處理製作人 Mastering Producer｜陳陸泰 LuTai Chen (A-Tai)
母帶後期處理工程師 Mastering Engineer｜陳陸泰 LuTai Chen (A-Tai)
母帶後期處理工作室 Mastering Studio｜原艾母帶工程錄音室 Mugwort Mastering
特別感謝 Special Thanks｜毛琮文老師與他的tele、阿喵師姐from動工設計
▶歌詞版MV製作
插畫與動態設計 Illustration & Motion Design｜阿喵 Suzune Hsiao（動工設計）
歌詞用字指導｜陳豐惠Tân Hong Hūi＠李江却台語文教基金會 Li Kang Khioh Taiwanese Foundation
視覺、唱片裝幀｜鄭麗華 Li-Hua Cheng（動工設計 Mokraft）
企劃｜啟兒 Cheer Chou／黃如琦 Jeannie H／戴均叡 (戴居) Roy Dai
－本專輯受文化部影視及流行音樂產業局補助－
智慧型滴灌控制系統之研發
為了解決C語言 max 的問題，作者陳漢棋 這樣論述：
鑒於極端氣候異常，農作物病蟲害影響及農業人口老化等問題，建置一套具智慧化之滴灌系統，期望改善上述問題。本論文所建置之智慧型滴灌系統，包含硬體架構與模糊邏輯電路控制器。其中硬體架構係以三層層架為主結構，並結合植物燈管與滴灌系統。模糊邏輯電路控制器以Atmel AVR晶片作為控制核心，結合周邊電路，以執行溫濕度訊號擷取、時間控制、資訊存取與電器控制等功能。模糊邏輯推論以C語言導入Atmel AVR晶片中編撰訂定最適條件資料庫，進行模糊邏輯運算與判斷，以27條規則及min-min-max 推論法推論，並運用加權平均法解模糊化，使系統能達到智慧化控制。本智慧型滴灌控制系統，以實驗作物建立其最適條件資
料庫，並結合滴灌設備更妥善利用水資源，在智慧控制模式，株高生長率54%、葉寬生長率86%及葉片數7片，優於定時定量模式，株高生長率46%、葉寬生長率71%及葉片數6片，有效提升作物品質同時節省人力。
FPGA設計技巧與案例開發詳解（第3版）
為了解決C語言 max 的問題，作者韓彬 這樣論述：
本書由淺入深、由表及裡，從FPGA技術的探索到資源的發現與利用，從硬體版圖規劃與設計到邏輯電路驗證與實現，從模組化功能的研究與積累到系統集成的綜合與Timingquest時序優化，系統、全面地介紹Altera FPGA的開發流程。本書的所有常式均經過千錘百煉，相關FPGA設計的資源均由筆者多年整理歸納，希望讀者能夠妥善利用。
智慧化微量潤滑(MQL)系統 應用於超合金 Inconel-718刀具壽命之研究
為了解決C語言 max 的問題，作者廖子豪 這樣論述：
切削液對於金屬加工有著至關重要的輔助作用，在參數合理的情況下可大幅提高刀具壽命以及增加表面精度，惟傳統濕式切削液之操作及回收成本太高，且對環境及操作人員的健康極度不友善，在當前綠色製造及碳中和的主流趨勢下，微量潤滑(MQL)技術正好是一項合適的加工輔助方案，而MQL切削油的款式使用更是決定切削輔助成效重要因素，切削油中的含水量則決定了對於切削溫度的散熱能力，含油量則決定潤滑能力，兩者都是影響刀具壽命的重要因素。因此本研究以切削油之油水比例為方向，開發了一套可即時調整微量潤油霧之油水比例的智慧化微量潤滑系統，藉由C#語言編寫設計，可設定並控制5種不同的油水比例，並以此輔助超合金Inconel
-718的切削實驗，本研究第一階段藉由三軸加速規及自行開發之無線溫度量測刀把量測切削振動及切削溫度值等時域特徵，並藉由CCD工業攝影機擷取切屑表面顏色的分析，探討在不同油水比例下對於切削加工的輔助成效，第二階段使用倒傳遞類神經網路(BPNN)、廣義迴歸神經網路(GRNN)以及長短期記憶網路(LSTM)等三種類神經網路進行刀具磨耗與表面粗糙度的預測建模，以切削振動、切削溫度及切屑色度作為輸入，並透過多特徵融合提高預測準確度。最後得出三者的刀具磨耗預測誤差的平均絕對誤差百分比(MAPE)分別為，BPNN的3.94%，GRNN的3.77%與LSTM的5.45%，而表面粗糙度分別為BPNN的3.43%
GRNN的2.94%與LSTM的5.07%，其預測誤差百分比皆在10%以內，屬高度準確預測能力，實驗結果則表明在合適的油水比例下，其對於刀具壽命的提升可達到223%，其提升幅度甚至超過純油切削，並且適當的含水量對於切削溫度及切削振動有顯著的降溫及減振效果。