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矽島的危與機：半導體與地緣政治

為了解決ic產業英文的問題，作者黃欽勇,黃逸平 這樣論述：

面對地緣政治帶來的風險，台灣半導體產業如何再創奇蹟？   　　半導體與供應鏈為台灣與國際接軌最重要的戰略武器，而在COVID-19 疫情期間，半導體供需失衡受到前所未有的關注，聚焦台灣的樞紐角色更甚以往。然而，台灣的半導體產業到底是懷璧其罪，還是護國神山？近年國際局勢的瞬息萬變，顛覆了全球的地緣政治，對企業帶來的影響力甚至可能遠大於技術創新與經營變革。   　　本書兩位作者分別為超過30餘年資歷的科技產業分析師，並為身經百戰的跨界創業與產業專家，另曾主持及帶領過多項政府企業顧問研究專案計劃，以及亞洲供應鏈研究分析團隊，他們透過本書深刻回望半導體的產業變遷，如何在張忠謀、蔡

明介等多位時代英雄帶領之下，成就台灣半導體產業的世界地位，並分析競爭對手如美國英特爾、韓國三星等代表性企業的經營戰略，如何影響著各自發展的腳步。   　　今時今日，面臨美中兩國的利益衝突，不僅讓位處前線的台灣再聞煙硝味，也必須在與日韓的競合、東協南亞國家的緊追下，思考如何延續半導體產業的現有優勢。本書結合作者多年的產業研究經驗，寫下對時局的觀察，希望提供不同視角的省思，思考「我們應該用什麼角度觀察台灣半導體產業的未來？」   本書特色   　　1. 以時間為經、地域作緯，宏觀剖析包括美國、中國及日韓、印度等國家的半導體業之過去、現在及未來展望，提供最精闢的產業趨勢觀察，期

能進而回歸提升台灣本土附加價值、提高長期競爭力，方能成為真正的「東方之盾」。   　　2. 於全球疫情未退、兩岸軍事威脅升高之際，跳脫對半導體產業過於自滿而產生的偏頗，以客觀角度提醒台灣半導體業所面臨的危機與轉機，有助我們思考自身之於全球地緣政治所扮演的角色。   　　3. 全書並附有大量圖表，輔以理解全球半導體業發展及相互角力之影響。   重磅推薦（依姓氏筆劃順序排列）   　　林本堅｜ 中研院院士、國立清華大學半導體研究學院院長  　　宣明智｜ 聯華電子榮譽副董事長 　　張    翼｜ 國立陽明交通大學國際半導體產業學院院長 　　焦佑鈞｜ 華邦電子董

事長兼執行長 　　陳良基｜ 前科技部部長、國立臺灣大學名譽教授 　　簡山傑｜ 聯華電子總經理   　　「我強烈推薦所有在半導體產業工作的從業人員、甚至有意投入半導體產業的大學生及研究生都仔細閱讀此書，這將有助於了解台灣半導體產業的全貌及自己工作的重要性。」——張翼（國立陽明交通大學國際半導體產業學院講座教授兼院長）

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COVID-19疫情期間桃園機場臉部辨識系統使用意願之研究

為了解決ic產業英文的問題，作者張茗鈞 這樣論述：

2019年起，全球受到新冠疫情的影響，改變了人們原先的許多行為，如出門戴口罩、使用無接觸系統、行動支付，許多產業也逼迫面臨數位轉型的階段，為了可減少與人員的接觸，降低感染病毒的風險。在後疫情時代，世界各國為了觀光產業積極的推動著無接觸系統服務，以便因應國境開放後，新的旅遊型態模式，臺灣桃園機場亦積極轉型智慧機場，而ONE ID臉部辨識系統因應而生。因此本研究透過科技接受模式探討旅客的科技準備度、知覺易用性、知覺有用性，對於ONE ID臉部辨識系統之使用意願。本研究以出國之民眾為研究對象，以便利抽樣方式進行網路問卷之調查。以描述性統計、信度分析、因素分析與效度分析、相關分析及簡單線性迴歸等方式

進行分析。研究結果發現，各構面之間都有著正向且顯著之關聯性，旅客對於ONE ID臉部辨識系統都持有良好的評價及態度，會願意去嘗試使用。

四技二專統測英文應考必讀攻略+5回模擬試題-試題本+詳解本

為了解決ic產業英文的問題，作者賴世雄 這樣論述：

　　針對108課綱導向，搞定統測必考5大題型！ 　　除了試題練習，更提供解題攻略， 　　幫助你釐清誤區，考前看這本就夠！ 5 大題型攻略 + 5 回全新模擬試題，考前衝刺一本上手！ 本書特色 　　＊模擬試題最仿真！ 　　依據官方最新題型及近年統測試題編寫，涵蓋多元素材與時事內容，應考遊刃有餘。 　　＊重點複習最精準！ 　　彙整統測高頻單字片語及文法、對話常見情境、文章題材及考點並附解析，獲取高分易如反掌。 　　＊攻略最詳盡！ 　　針對統測五大題型歸納解題攻略，迅速掌握答題關鍵。 　　＊單元練習最有效！ 　　研讀完攻略立即測驗，快速整合運用所學知識與答題技巧。 　　＊素

養題最多樣！ 　　針對 108 課綱素養導向設計試題，啟發閱讀理解與邏輯推論能力。 　　※本書部分內容取自《I02 四技二專超精準四合一統測英文練習》  

應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究

為了解決ic產業英文的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：

　　工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。　　本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo

st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。