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天使數字：來自天使的背後訊息與涵義

為了解決r計算個數的問題，作者凱爾．葛雷 這樣論述：

　　～解答天使密語的神諭之書～ 　　★美國亞馬遜4.7星，超過2600條至高好評！ 　　★增加直覺力的數字序列實踐練習   　　【翻開這本神諭之書】 　　✦當你需要指引或支持，請天使聆聽，並透過這本書傳達訊息 　　✦透過冥想、靜思，用深長的呼吸讓自己安穩接地，在心中對天使與上帝祈禱 　　✦憑直覺翻開書的某一頁，全心相信你看見的第一個數字序列 　　✦相信你的天使永遠在一旁守候，等著幫助你，等著帶你邁向自由與愛   　　「你就是奇蹟。你就是魔法。此刻的你擁有點石成金的強大力量。」──天使數字307   　　專屬自己的生日、 　　不經意查看時鐘總是看到相同的數字， 　　並非偶然， 　　一切都是天

使傳遞的訊息， 　　天使永遠都有答案！   　　看見時鐘出現一樣數字，特別是具有「內在的宇宙生命力」的11：11，必會有天使意涵； 　　覺察到連續數字如56、67必有揚升意義包含其中。   　　《天使數字》帶來38組靈性時間數字與0～999數字意涵， 　　每一組數字都蘊含著天使帶來訊息與神諭力量。   　　本書是一本神諭書。 　　當你需要指引或支持，請天使聆聽， 　　祂必會透過天使數字， 　　帶領你回歸愛的頻率。 　　提醒你無論何時、身在何處， 　　天使與揚升大師時時刻刻伴隨著你、看照著你， 　　引領你走向屬於你的生命的流。   本書特色   　　◎超過1000組具有神諭功能的數字，帶領你找到

天使訊息 　　◎天使數字解碼對照表讓你更直覺找到每個數字意義之方向 　　◎無意識或有意識查找，每日練習觀察數字訊息，增加直覺力 　　◎全美最富盛名的天使專家，以最直覺、靈性與正能量的天使言語，幫助你找到警訊   靈性推薦   　　Ricky Otis／塔羅公癒心創空間 　　王莉莉／《祕密》系列譯者 　　米薩小姐／占星師   　　◎感受到天使的存有，是從很小的時候就有許多經驗與感應，尤其對於忽然飄落於眼前的羽毛更是讓我無法自拔的收藏成冊，深深地相信這就是天使翅膀掉落的羽毛，每每撿到一根羽毛都會帶來一個幸運的好消息，或許如此的深信天使的存在，不論是時間、車牌、掛號……等等，都會瞬間讓我發現天使數字

，因此，只要您能相信天使的存有，天使將會時時刻刻展現於生活周遭守護著您，用那暖心的天使數字提醒著我們該前往何方，若您無法理解這些天使數字的意涵，這本書將是您最美好的選擇，記得下次見到飄落的羽毛，請溫柔地將幸運收藏起來！──So Good 塔羅牌館 Ricky Otis   　　◎當收到「天使數字」這主題的邀請時，我知道天使力量確實與我同在。我算是半麻瓜，雖不是靈媒，但我確實在翻譯《力量》時因提到留意「祕密象徵物」，開始把「連號數字」設定為其中一項，這段時間也很頻繁在路上看到連三、連四重複數字的車牌，那其實是我和宇宙溝通的通關密碼，甚至在社團也吸引了一些讀者和我一起記錄天使的足跡。   　　◎凱

爾．葛雷這位靈媒、靈性導師透過療癒的文字，讓我感受到就算身處風暴，仍有被天使羽翼保護、承接的溫柔，不只一起慶祝迎接每一次的勝利，也可以在每一次試飛不小心跌落時再次被扶搖而上，一起承風飛翔。──《祕密》系列譯者  王莉莉   　　◎這是一本溫柔的書，將數字能量翻譯成與心貼近的文字，在任何情況下都能撫慰人心。──占星師  米薩小姐   　　◎無論是已經踏上靈性道途的人，或是剛開始探索靈性的新世代，凱爾．葛雷都是不可多得的靈性媒介與導師。──《通往幸福的奇蹟課程》暢銷作家、新時代靈性運動領袖嘉柏麗．伯恩斯坦（Gabrielle Bernstein） 　 　　「在《Woman’s World》每週的專

欄裡，凱爾．葛雷幫助讀者了解天使帶給他們的神聖訊息。在《天使數字》這本書裡，凱爾用同樣直白、簡潔的文字，帶領我們探索生活中反覆出現的數字序列，揭開天使藏在其中的訊息。這是一本充滿驚奇、啟發人心，甚至能改變一生的好書！」──女性生活雜誌《Woman’s World》   　　「凱爾．葛雷具有可貴的靈性天賦，是全球數一數二的天使溝通師。我看過他從事天使工作，他自然不造作、展現通達的靈性智慧，以及深刻的慈悲心。我非常推薦凱爾以及他的所有著作！」──國際暢銷神諭卡專家柯蕾特．拜倫里德（Colette Baron-Reid）   　　「這本書讓我全身起雞皮疙瘩！凱爾．葛雷是時下最潮、最紅的靈媒，他用充滿

溫柔關愛、直白易懂的文字，帶我們理解天使的智慧。他美妙的靈性天賦絕非三言兩語能形容。」──《Mary Magdalene Revealed》作者梅根．沃特森（Meggan Watterson）   　　「我非常喜歡凱爾．葛雷。他能幫助你發現內心蓄積已久的一切，引導你敞開心胸，接受早已圍繞身邊的關愛支持，並溫柔釋放你不再需要的一切。」──《啟動內在光能神諭卡：連接宇宙靈魂與智慧的源頭，發現你的內在之光》作者芮貝卡．坎貝爾（Rebecca Campbell）   　　「凱爾．葛雷改變了許多人的生命。」──英國日報《The Sun》   　　「凱爾．葛雷現在是全英國享譽盛名的天使牌卡解讀師。」──英

國心理學雜誌《Psychologies》   　　「凱爾．葛雷是一位天賦異稟、自然真誠的通靈師。我認為他的見解非常正確。他與靈性的連結更是驚為天人。」──暢銷書《預見療癒：藥物研發專家證實情緒想法對健康的影響關鍵》作者大衛．漢密爾頓博士（David R. Hamilton PhD）   　　「凱爾．葛雷是業界的一流專家。」──英國靈性占卜雜誌《Spirit & Destiny》   　　「你會感覺被凱爾暖心的文字，和你身旁的天使柔柔接住，他們會與你一起慶祝每一個突破。」──暢銷書《Mind Calm》作者珊蒂．紐比金（Sandy C. Newbigging）    　　◎時下最炙手可熱

的靈性大師！──英國暢銷生命教練雜誌《Soul & Spirit》

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氧化鎳負載於鋯酸稀土金屬氧化物Ln2Zr2O7(Ln= La,Nd,Gd,Ho)對於乙醇氧化蒸氣重組反應之影響

為了解決r計算個數的問題，作者謝育平 這樣論述：

本研究以Glycine-nitrate Combusion法合成Ln2Zr2O7(LnZO)，Ln=La、Nd、Gd、Ho，La2Zr2O7(LZO)、Nd2Zr2O7(NdZO)為燒綠石結構；Gd2Zr2O7(GdZO)、Ho2Zr2O7(HoZO)為螢石結構，使用該法製備的粉體透過2種製程來製作壓碇及注漿2種載體。透過BET測量載體比表面積上，載體前趨物的粉體夠小，則2種製程對於比表面積的影響不大，比表面積大部分以壓碇載體大於注漿載體，數值都介於一個數量級之間。效率測試部分，本研究以氧化鎳為觸媒，含浸在2種壓碇及注漿載體上，個別進行乙醇氧化蒸氣重組反應(OSRE)產氫，在C/O=0.7，

啟動溫度為500°C和GHSV=120,000h-1的條件下，在含浸絕對重量相同的氧化鎳在4種LnZO的壓碇及注漿載體上，2種載體活性表現相似，且在NiO/GdZO有最佳氫氣選擇率121%(0.7)，乙醇轉化率為100%(0.5)。活性表現的因素有以下兩種可能：1. 載體的酸鹼特性會影響氣體的吸附表現，在NiO/GdZO上顯示，可以有效地吸附CO，並且促進WGS反應的發生。2. 載體結構有2種，燒綠石以及螢石結構，螢石結構因為金屬陽離子會共同填站在同一位置上，因此有較多的氧空缺生成，強化氣體的吸附，使得活性表現獲得進一步的提升。最佳的觸媒載體組合為NiO/GdZO，在100小時的長

時間活性測試後，氫氣選擇率為88%，乙醇轉化率為100%轉換。

魔數學習單 老師備課、學生自學、親子共讀的數學魔術推理書

為了解決r計算個數的問題，作者莊惟棟,王姈妃 這樣論述：

這一本專門寫給老師備課、學生自學、親子共讀的數學魔術推理書 從生活情境的小故事 引導反思、推理及解謎 不僅能從數學魔術中得到成就感 也能觸類旁通的學習到新知識 搭配有用、好用的魔數學習單 透過自修蛻變成魔數大師 找到數學學習的自信與興趣 ｜本書特色｜ ‧不只能與學科知識點結合，又能符合課綱精神，讓學生探究及思考數學中神奇的應用與樂趣。 ‧備有「學用版」與「教師版」的學習單，教師可直接下載授課，學生也能直接當作練習及紀錄，有效提升教學和學習效益。 ‧以引言小故事或生活情境為發想的數學科普書，讓師生、親子間透過思考、推理、解謎，共學習、共傾聽、共成長。 ｜各界好評聯手推薦｜ （依姓

氏筆畫排序） 宋怡慧 新北市立丹鳳高中圖書館主任 何權璋 明道大學副校長  林美惠 明道大學學務長 林國楨 國立彰化師範大學教育研究所教授 紀志聰 國立北門高中數學教師 洪雅惠 國立彰化師範大學特教系教授 洪萬生 國立臺灣師範大學數學系退休教授、研究院士 陳宏賓 UniMath總編輯、國立中興大學助理教授 許坤富 臺中市僑榮國小校長 許學政 雲林縣舊庄國小校長 張文銘 教育部閱讀推手、臺中市漢口國中主任 葉丙成 國立臺灣大學電機系教授 溫美玉 溫老師備課Party創始人 蔡淇華 惠文高中圖書館主任 劉輝龍 臺北市麗湖國小資優班老師 鍾麗文 國小閱讀磐石推手獎 嚴志弘 國立嘉義大學應用數學系副教

授 蘇恭弘 臺南市創思與教學研發中心專任研究教師

使用FPGA實現基於類神經網路之心電圖身份辨識系統

為了解決r計算個數的問題，作者林郁勝 這樣論述：

本論文提出使用現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA, Field Programmable Gate Array)實現使用心電圖進行身份辨識之系統。心電圖訊號由P、QRS、T波所組成具有因人而異的特徵。此系統以DNN為模型使用心電圖資料訓練，包含一層輸入層一層隱藏層一層輸出層，經軟硬體設計推論運算後與軟體驗算結果可得準確率約為99%，辨識率約為98%。之後將最後輸出層移除後即可得到具有提取心電圖特徵向量之類神經網路，將訓練集以內資料與訓練集外之資料進行特徵向量內積，與訓練集內資料相互特徵向量內積值所設之閥值(Threshold)進行軟體運算比對後可得準確率約為99%。 本論文首先將心電圖訊號進

行濾波，移除掉原始心電圖訊號中之雜訊，再將連續的心電圖訊號分切成每單位心率之分段資料，以R-peak為心率的中心點，對其取R-peak之前後180個採樣點，將每一個數據進行標準化至1到-1之間。最後將資料進行DNN之全連接層訓練。訓練完成後導出權重與偏置與輸入矩陣之參數以Matlab進行資料轉換為32位元16進制並以Quartus進行硬體結合Nios II軟體協同設計使用100M與50M雙時脈設計運算時間為1.09434ms。