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FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全

為了解決Micro u的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：

★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構

好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。

Micro u進入發燒排行的影片

異質元素摻雜還原氧化石墨烯電極於儲能裝置之應用研究

為了解決Micro u的問題，作者古安銘 這樣論述：

儲能技術超級電容器的出現為儲能行業的發展提供了巨大的潛力和顯著的優勢。碳基材料，尤其是石墨烯，由於具有蜂窩狀晶格，在儲能應用中備受關注，因其非凡的導電導熱性、彈性、透明性和高比表面積而備受關注，使其成為最重要的儲能材料之一。石墨烯基超級電容器的高能量密度和優異的電/電化學性能的製造是開發大功率能源最緊迫的挑戰之一。在此，我們描述了生產石墨烯基儲能材料的兩種方法，並研究了所製備材料作為超級電容器裝置的電極材料的儲能性能。第一，我們開發了一種新穎、經濟且直接的方法來合成柔性和導電的 還原氧化石墨烯和還原氧化石墨烯/多壁奈米碳管複合薄膜。通過三電極系統，在一些強鹼水性電解質，如 氫氧化鉀、清氧化鋰

和氫氧化鈉中，研究加入多壁奈米碳管對還原氧化石墨烯/多壁奈米碳管複合薄膜電化學性能的影響。通過循環伏安法 (CV)、恆電流充放電 (GCD) 和電化學阻抗譜 (EIS) 探測薄膜的超級電容器行為。通過 X 射線衍射儀 (XRD)、拉曼光譜儀、表面積分析儀 (BET)、熱重分析 (TGA)、場發射掃描電子顯微鏡 (FESEM) 和穿透電子顯微鏡 (TEM) 對薄膜的結構和形態進行研究. 用 10 wt% 多壁奈米碳管(GP10C) 合成的還原氧化石墨烯/多壁奈米碳管薄膜表現出 200 Fg-1 的高比電容，15000 次循環測試後保持92%的比電容，小弛豫時間常數（~194 ms）和在2M氫氧化

鉀電解液中的高擴散係數 (7.8457×10−9 cm2s-1)。此外，以 GP10C 作為陽極和陰極，使用 2M氫氧化鉀作為電解質的對稱超級電容器鈕扣電容在電流密度為 0.1 Ag-1 時表現出 19.4 Whkg-1 的高能量密度和 439Wkg-1 的功率密度，以及良好的循環穩定性:在，0.3 Ag-1 下，10000 次循環後，保持85%的比電容。第二，我們合成了一種簡單、環保、具有成本效益的異質元素（氮、磷和氟）共摻雜氧化石墨烯（NPFG）。通過水熱功能化和冷凍乾燥方法將氧化石墨烯進行還原。此材料具有高比表面積和層次多孔結構。我們廣泛研究了不同元素摻雜對合成的還原氧化石墨烯的儲能性能

的影響。在相同條件下測量比電容，顯示出比第一種方法生產的材料更好的超級電容。以最佳量的五氟吡啶和植酸 (PA) 合成的氮、磷和氟共摻雜石墨烯 (NPFG-0.3) 表現出更佳的比電容（0.5 Ag-1 時為 319 Fg-1），具有良好的倍率性能、較短的弛豫時間常數 (τ = 28.4 ms) 和在 6M氫氧化鉀水性電解質中較高的電解陽離子擴散係數 (Dk+ = 8.8261×10-9 cm2 s–1)。在還原氧化石墨烯模型中提供氮、氟和磷原子替換的密度泛函理論 (DFT) 計算結果可以將能量值 (GT) 從 -673.79 eV 增加到 -643.26 eV，展示了原子級能量如何提高與電解質

的電化學反應。NPFG-0.3 相對於 NFG、PG 和純 還原氧化石墨烯的較佳性能主要歸因於電子/離子傳輸現象的平衡良好的快速動力學過程。我們設計的對稱鈕扣超級電容器裝置使用 NPFG-0.3 作為陽極和陰極，在 1M 硫酸鈉水性電解質中的功率密度為 716 Wkg-1 的功率密度時表現出 38 Whkg-1 的高能量密度和在 6M氫氧化鉀水性電解質中，24 Whkg-1 的能量密度下有499 Wkg-1的功率密度。簡便的合成方法和理想的電化學結果表明，合成的 NPFG-0.3 材料在未來超級電容器應用中具有很高的潛力。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決Micro u的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

應用自開發之程序控制系統於電漿電解氧化製程以探討氧化膜性能提升機制之研究

為了解決Micro u的問題，作者黃冠諭 這樣論述：

誌謝 I中文摘要 II英文摘要 IV目次 VI圖目次 X表目次 XVIIIChapter.1 前言 11.1 電漿電解氧化技術的發展背景 11.2 研究動機 4Chapter.2 電漿電解氧化處理 52.1 電漿電解氧化(PEO) 52.1.1 電漿電解氧化機制原理 62.1.2 膜層電擊穿機制 112.1.3 電漿電解氧化之電源參數影響 152.1.4 PEO製程的物理/化學反應機制 182.2 PEO氧化膜層特性 252.2.1 膜層的反應與形成機制 252.2.2 PEO處理中常見的基材金屬 292.3 PEO製程常見的電解

質成分 342.4 程序控制法 382.5 應用於Mn摻雜TiO2光催化劑薄膜 402.5.1 揮發性有機汙染物 402.5.2 光催化反應機制 412.5.3 Mott-Schottky方程 442.5.4 二氧化鈦光觸媒 462.5.5 二氧化鈦光觸媒的製備方法 512.5.6 提升二氧化鈦光觸媒光吸收效能之技術 542.6 應用於HA與L乳酸鈣於生醫改質氧化膜層 572.6.1 PEO於生醫改質之發展與應用 572.6.2 PEO生醫改質中常見的金屬植體 582.6.3 氫氧基磷灰石與L-乳酸鈣於生醫改質之用途 592.7 研究目的與實

驗規劃 61Chapter.3 程序控制法於PEO製程之應用 633.1 實驗方法 633.1.1 程序控制系統與設備 633.1.2 實驗設計 643.1.3 Mn: TiO2光催化劑實驗流程設計 683.1.4 以懸浮液搭配程序控制PEO製備TiO2膜層之流程設計 713.1.5 以離子溶液液搭配程序控制PEO製備TiO2膜層之流程設計 743.2 實驗基材選用與藥品準備 773.3 程序控制法於PEO製程基本分析 793.3.1 電源系統監控分析 793.3.2 膜層表面形貌與成分分析 793.3.3 孔徑與孔隙率分析 793.3.4

晶體結構相組成分析 803.3.5 紫外光－可見光吸收光譜分析 813.3.6 載子濃度分析 813.3.7 X射線光電子能譜分析 823.3.8 懸浮微粒之粒徑大小分析 83Chapter.4 多階段程序控制於PEO處理製備摻雜Mn: TiO2光催化劑 844.1 Mn: TiO2光催化劑特性探討 844.1.1 第一步驟製程設計對二氧化鈦膜層影響 844.1.2 不同含浸濃度錳離子對於二氧化鈦特性比較 904.1.3 不同電源模式含錳離子之二氧化鈦特性差異 1034.1.4 含浸法對錳離子含量之影響與離子機制之探討 1144.2 光觸媒催化效能測

試 119Chapter.5 以懸浮液搭配多階段程序控制PEO進行TiO2膜層製備 1215.1 HA於多階段程序控制PEO之影響 1215.1.1 單階段程序控制於PEO膜層特性之探討 1215.1.2 雙階段程序控制於PEO膜層特性之探討 1225.1.3 多階段程序控制於PEO膜層特性之探討 1295.2 HA於增加陽極氧化前處理之影響 1415.2.1 陽極處理膜層之特性探討 1415.2.2 陽極處理－多階段程序控制PEO膜層特性探討 142Chapter.6 以離子溶液搭配多階段程序控制PEO進行TiO2膜層製備 1626.1 電解液A於PE

O不同階段製程之膜層特性探討 1626.1.1 電解液A之乳酸鈣於雙階段PEO製程影響 1626.1.2 電解液A之乳酸鈣於三階段PEO製程影響 1706.2 電解液B於PEO不同階段製程之膜層特性探討 1736.2.1 電解液B之乳酸鈣於雙階段PEO製程影響 1736.2.2 電解液B之乳酸鈣於三階段PEO製程影響 182Chapter.7 結論與未來展望 1917.1 結論 1917.2 未來展望 192參考文獻 193