換盆的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

我的第一株多肉植物 715品種完全圖鑑

為了解決換盆的問題，作者田邉昇一 這樣論述：

　　～多肉專賣店主的十年培育心得～ 　　枝葉結成串的、葉片肥厚的、外形有如石頭的， 　　形形色色的多肉，該如何依植物特性順利養大呢？ 　　想在居家住宅、辦公環境、店鋪門面增添一分自然綠意， 　　卻又受限於盆栽的擺放空間不足，積水也可能引來蚊蠅孳生等等困擾， 　　那麼，要不要試著養一株多肉呢？ 　　外形可愛討喜的多肉植物，隨著社群媒體大量轉發，人氣始終懸高不墜。 　　一般以為多肉植物就像仙人掌，起源自極度乾燥、缺水的氣候環境， 　　所以不太需要澆水，照顧起來很輕鬆──但真的是這樣嗎？ 　　實際上，毫無經驗的新手第一次養多肉，很少能夠順利活過冬！ 　　同樣是根部腐爛、葉片脫落、整株枯萎……

等現象， 　　可是對不同品種的多肉來說，真正的病因卻可能大不相同── 　　►►蓮花掌屬的「黑法師」 　　不耐夏季高溫與日照，夏天放在室外可能會因陽光直接照射而曬傷。冬天為生長期，但也不耐低溫，因此寒流過境時，需要搬入日照良好的室內。 　　►►大受歡迎的伽藍菜屬「兔耳」家族 　　夏天為生長期，因此在夏季高溫、冬天溼冷的氣候裡，防寒、防曬對策都同樣重要，夏天時需要借助遮光網或電風扇，打造光造充足且通風的環境。 　　►►圓胖小葉群生的十二卷屬「姬玉露」 　　春秋季為生長期，養護重點在於避免盆土過乾，等土壤風乾後充分澆水；夏季與冬季的休眠期間要減少供水，以免水過多而爛根。 　　對於新手來說，多

肉植物似乎「很難養」、「嘗試種植幾次都不順利」。 　　然而，這其實是因為以「一般園藝植物」的栽培方式來照料，或是只在室內栽培的緣故。 　　擁有十多年販售與栽培經驗的多肉植物專賣店店主──田邉昇一， 　　將自身在店裡向客人說明的大大小小栽培知識彙整成冊， 　　包含澆水與選土、高低溫的因應對策、每日的管理工作、分株與混植訣竅， 　　並以圖表呈現各生長類型的全年度照護重點，幫助讀者更快掌握一年12個月的例事。 　　書中收錄圖鑑，分門別類，以精美圖片搭配栽培指引，一一陳列多達715種品種； 　　也從容易栽種的品種、到極具挑戰性的品種，廣泛挑選出高人氣的多肉植物， 　　不只從外表，更從多方特性切入，幫

助讀者成功尋到心目中最理想的一株！ 本書特色 　　◎新手起步從這本開始！從選購到溫溼度、分株管理，以簡練版面濃縮入門所需的知識，以較少的閱讀負擔累積最大量的基礎知識。 　　◎715款高人氣多肉植物全收錄，一次掌握流行品種，搞懂家族成員的細微差異，找到你最心儀的那一株多肉。 　　◎不只是圖鑑，更是栽培的攻略指南！依學名分門別類，提示培育難易度、生長季節，以及容易疏忽的澆水要點。  

換盆進入發燒排行的影片

園藝活動型式與植物種類對樂齡族效益之影響

為了解決換盆的問題，作者凃佩君 這樣論述：

臺灣面臨高齡社會的問題，高齡者生理機能衰退，進而導致高齡者生理與心理的負面影響。近年來園藝療蓬勃發展，研究指出藉著植物或從事園藝活動的連結，刺激感官活動、提升生理機能、增加幸福感及促進人際互動，且達到療癒功能。但目前的研究多為探討長期從事園藝活動後帶來的影響，且研究對象多為失能者為主，故本研究主要利用三個研究來探討園藝活動類型與材料的選擇對健康與亞健康的樂齡族效益之影響。並加入學生族群，探討不同族群對活動類型與植物種類的喜好及其影響。第三章節主要探討園藝活動類型對樂齡族之影響，招募27位樂齡族(60至76歲)參與草頭寶寶、手作苔球、滾石葉拓及香草聞香品嚐等四次的園藝活動。藉由測量心率變異數(

Heart rate variability, HRV)、血壓、脈搏、唾液澱粉酶(Salivary amylase activity, SAA)、園藝福祉效益問卷(Horticultural therapy evaluation form)、盤斯情緒量表(Profile of Mood State, POMS)，評估各個活動前後的生理與心理的狀態。結果表示，在參與滾石葉拓、香草聞香品嚐以及手作苔球後，SAA顯著降低。且於四次活動後，脈搏有呈現下降的趨勢。滾石葉拓的HRV參數LF/HF有較大的下降趨勢，香草聞香品嚐次之。從POMS量表顯示滾石葉拓、香草聞香品嚐顯著改善整體負面情緒(Total m

ood disturbance, TMD)。另外，從草頭寶寶與手作苔球兩個活動中，結果顯示，於短期園藝活動中，有接觸植物的活動效益較為顯著。第四章節延續園藝活動類型，透過換盆的方式探討植物種類對樂齡族從事園藝活動效益之影響與其喜好。本研究招募31位樂齡族(55至72歲)參與開花植物、觀葉植物、香草植物及蔬菜等四種植物種類的換盆，藉由全程配戴貼片式心電圖監測器(Electrocardiography, ECG)，評估四種植物種類換盆時HRV的變化。結果表示，換盆活動後的心率、標準化低頻功率(normalized LFP, nLFP)顯著降低，心跳間標準偏差(standard deviation

of the NN intervals, SDNN)有上升的趨勢。藉由各種植物種類間的分析，結果顯示，香草植物的SDNN上升比例較多，開花植物次之，而開花植物的nLF下降較多。並透過喜好度問卷結果顯示，本試驗的樂齡族喜好開花植物、觀葉植物及香草植物。綜合生理指標與喜好度問卷，在植物種類方面，園藝活動可增加開花植物、香草植物的使用頻率，有助於提升園藝活動的效益。第五章節增加學生族群，旨在探討學生族群與樂齡族對園藝活動類型、植物種類的喜好。本研究招募24位樂齡族(55至68歲)、37位學生(21至23歲)參與手作苔球、滾石葉拓兩次園藝活動。此外，透過苔球活動探討開花植物、觀葉植物兩種植物類型對兩族

群的影響。全程配戴貼片式ECG、腦電波(Electroencephalogram; EEG)感測器。結果顯示，樂齡族與學生從事滾石葉拓後，心率、nLF、低頻與高頻的比值(LF/HF)皆呈現顯著下降，且使樂齡族的SDNN顯著上升；而手作苔球則使學生的SDNN顯著上升。從植物種類喜好分數顯示，樂齡族喜好開花植物，學生則無顯著的喜好。

【限量】綠境：以四季為起點的觀葉養護日常(附贈：Yuty選物超值折價券)

為了解決換盆的問題，作者黃郁婷Yuty 這樣論述：

PLANT MORE PLANTS   植物風格師Yuty的植栽生活提案 掌握養護與佈置，找到自然與生活的平衡 室內種植 ‧ 換季佈置搭配 ‧ 當季推薦植物50款 特別裝幀設計：書頁邊刷色，創造整體綠境氛圍～   　　打開五感，細細體會四季的更迭、光線的角度、溫度與濕度的變化，讓植物真正走入你的日常，會發現我們與植物間比想像中還相似，就從每個季節最該注意的關鍵字開始，讓綠植將陪你度過舒心一年又一年。 　  　　「這是我一年中與植物相處的日常......自室外而入內講述自然與生活的平衡方式， 　　並以當季適合養殖植栽做室內佈置提案。」—— Yuty   　　

【一起領略四季與植物之間】   　　繁／夏至 　　經過路邊的欒樹林， 　　林間的葉色已不同於春季的新葉嫩透， 　　而是密不透光的厚實， 　　深濃的綠色提醒著我， 　　「這就是光合作用全啟的狀態」。 　　實／秋分 　　我開始提醒自己修剪並非只是單純的控制， 　　植物的意志是連動於土地與環境的， 　　它們原本就擁有判斷自己生長走向的能力， 　　人類的修剪行為僅是主觀的想與它連結的方式， 　　無關對錯但必須知道根源。   　　蓄／冬至 　　修女轉開話題又問：「你知道為什麼我只吃植物的根嗎？」Jep表示不解。 　　修女側過頭，直視他迷惘的雙眼，平靜且近乎虔誠地說：

「因為根本很重要。」 　　──電影《La grande bellezzai》 　　如果說生命體發號指令的器官即為其意志所在， 　　我會相信植物的靈魂必定在根部。 　　  　　初／春分 　　每年當太陽角度回歸於零度的時刻， 　　對於生活在北半球的人來說， 　　是春天正式開始，萬物漸復甦； 　　而對南半球的人而言， 　　則是秋天的第一天，萬籟轉俱寂。 　　能量在這一天完成了轉化、流動，極具神性。 　　  　　以四季的植物觀察為主幹，以更有脈絡系統地記錄一年當中的植物生長狀態，配以當季的養護建議，書中推薦超過50款適合台灣養殖的品種，及如何與空間搭配，更有相關的器具設備之運用等。

　　本書別於一般園藝書籍，而是一本兼具美麗與實用的生活風格質感書。將呈現植物風格照及更多接地氣的植栽資訊、硬核知識，讓大家從基本知識裡領悟植物對於人和空間的影響，再透過盆器的選配打造它的外型，從而掌握技巧，讓植物真正走入你的日常，營造美好生活。   　　【Yuty選物】限量優惠 　　作者不僅用植栽來打造空間，也精心挑選生活事物，兼具質感與品質，讓五感之美充滿日常。   　　● 柒木設計： 　　1.【Yuty聯名燈具】現金折抵＄1,000，限量150份，數量有限用完為止。 　　2.官網全品項95折優惠。   　　● 10/10 Hope：門市購物滿千折百抵用券2式   　　*詳細使用規定

與期限，請見隨書優惠卡片說明*   本書特色   　　1. 作者書寫親身的四季養殖過程，有故事、養殖心情、更有實用知識，讓人感受專屬台灣的季節變化與植物的關係。 　　2. 超過兩百張的植物與植物空間美圖，賞心悅目的同時也學習如何美化居家空間。 　　3. 根據種植經驗推薦適合室內養殖的植物，增加新手的成功率與樂趣。 　　4. 真正實用的知識科普、養護教學、輔助設備，讓植友的養護功力大增！

利用YOLOv3 建置蝴蝶蘭開花株分級系統: 以 大紅花及大白花為例

為了解決換盆的問題，作者蕭昱凱 這樣論述：

蝴蝶蘭是台灣農業主要出口產品之一(2019 占全農業出口值的5%)，必須經過層層把關才得以外銷。而外銷蘭花在開瓶後，依序會在盆栽長至1.7 吋、2.5 吋時進行分級及換盆，也就是兩次的分級及換盆到3.5 吋以上的花盆之後才會進行外銷，至於內銷蘭花甚至必須在植株長至3.5 吋時且進行催花後，再分級一次才可以銷售。由此可見，每次的分級及換盆都必須耗費大量的人力以及時間才得以完成，而透過最先進的科技─ 機器學習，達到智慧農業、利潤最大化的目的。此論文將會著重在開花後的分級部分。本論文使用同時兼具準確率及即時辨識的深度模─YOLOv3[1作為基礎模型，但因為存在不容易偵測小物體(如：花苞) 的問題，

因此針對前處理及原架構提出修正以提高準確率。在前處理部分，針對不同的anchor size 先做分群；在訓練方法方面，提高輸入的解析度至480x480 pixels，避免因過度壓縮而失去許多特徵，以及data augment 使資料集較能適應不同光照，以提升模型偵測的一般性；而本論文在修改架構方面，開發了兩種架構，第一種為原本的YOLOv3 將last stage 的convolution layer 換成DetNet body，此舉雖然相較基礎模型犧牲3.1% 的mAP，但也換來降低15%GPU 的占用率，所儲存的權重(.weights 檔)也降低43% 的容量，達到輕量化的目的。第二種架構

為加入SPP3 modules[2] 以提升model 對物體的receptive field；在主幹網路減少下採樣次數的方式，以降低在偵測時失去過多的資訊，但仍保持同樣的深度及同樣的維度大小(ex: 進行3*3、stride為1、channles 數相同的convolution)；融合淺層及深層特徵，避免因為不斷的卷積途中失去區域及細粒特徵；最後在三個偵測層各自偵測不同大小的物體。總體來說，mAP 達到86.8%，相較基礎模型提升9% 的mAP。本論文使用[3] 之源代碼。