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國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 (2021),提出ez書關鍵因素是什麼,來自於PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析。

而第二篇論文國立臺灣師範大學 光電工程研究所 廖書賢所指導 劉威辰的 桌上型中場核磁共振系統開發與組織檢測分析最佳化應用研究 (2021),提出因為有 中場核磁共振、肝臟切片生檢、細針抽吸、T1弛豫時間、靈敏度、特異度、機器學習、邏輯回歸的重點而找出了 ez書的解答。

最後網站我要找書則補充:書名:精進英文閱讀力: 從閱讀學會國中小必備60個文法重點; 作者:周昱葳; 叢書:(EZ叢書館) ; (EZ Talk). 5. 用親子共讀,玩出0-12歲英語力封面. 書名:用親子共讀, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ez書,大家也想知道這些:

別怕扣錯第一顆鈕釦:只要及時發現,永遠有機會重來一次

為了解決ez書的問題,作者唐納德 這樣論述:

別怕扣錯第一顆鈕釦 只要及時發現永遠有機會重來一次 重點不在於扣錯「第一顆鈕釦」,而是及時去將扣錯的「鈕釦」扣對……     當你好不容易在台中搭上了高鐵,但上了車之後,才發現自己竟然搭錯了方向,這時候的你,如果不及時下車,是不可能到達自己想要到達的目的地……   其實,當我們發現自己「搭錯車」,當我們發現自己扣錯「第一顆鈕釦」,只要能夠及時發現,永遠都有讓自己重新再來一次的機會。     因為,重點並不在於扣錯「第一顆鈕釦」,而是在於當你發現扣錯「第一顆鈕釦」之後,如何不執著自己的成見和想法,及時去將「鈕釦」扣對。   本書《別怕扣錯第一顆鈕釦》主要是想告訴大家,雖說,一旦扣

錯第一顆鈕扣,不論接下來如何扣,都不會是對的,但也不能因為怕扣錯「第一顆鈕釦」,就讓自己變得綁手綁腳,甚至遲遲不敢動手去扣「第一顆鈕釦」……   也就是只要我們能夠及時發現自己扣錯的「第一顆鈕釦」,就不用害怕自己會扣錯「第一顆鈕釦」!      本書特色   一、本書《別怕扣錯第一顆鈕釦》大膽顛覆經典語錄──「別扣錯第一顆鈕釦」的勵志邏輯來告訴讀者,雖然,一旦扣錯第一顆鈕扣,不論接下來如何扣,都不可能是對的,但也不能因此就讓自己變得綁手綁腳,甚至遲遲不敢動手去扣「第一顆鈕釦」……。   二、本書用100篇發生在我們周遭的人性小故事,來精彩詮釋為何「別怕扣錯第一顆鈕釦」,並且,告訴讀者在「

別怕扣錯第一顆鈕釦」之後,可以更能夠體會所有問題背後的問題。   三、本書精心繪製的100幅可以一目了然的「懶人圖解」,幫助讀者可以在最短時間,發現自己扣錯的「第一顆鈕釦」。

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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ez書的問題,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。

桌上型中場核磁共振系統開發與組織檢測分析最佳化應用研究

為了解決ez書的問題,作者劉威辰 這樣論述:

本研究使用自行開發之中場核磁共振系統以及ez-SQUID公司開發的中場核磁共振系統,進行肝臟切片生檢法與細針抽吸之組織重量模擬量測,量測20管的正常組織(Normal Tissue)與20管的腫瘤組織(Tumor Tissue)。測量肝臟切片生檢法檢體重量約0.075 g~0.125 g、細針抽吸檢體重量約0.009 g~0.012 g,不經任何組織染色處理直接測量,量測完訊號使用快速傅立葉轉換法(FFT頻譜)以及本研究提出的強度法(Power)來分析擬合出T1弛豫時間(Relaxation time),並比較使用這兩種分析方法所測量正常組織與腫瘤組織之T1弛豫時間的差異。利用T1弛豫時間來

驗證細針抽吸在微量的狀態下是否也能進行腫瘤分辨的可行性。最後測量結果發現使用強度法分析,穩定度以及準確度最好,也發現腫瘤組織的T1值大於正常組織,顯示確實能利用T1值來區分腫瘤組織。而在測量肝臟切片生檢法以及細針抽吸的靈敏度與特異度都相同,分別為85 %、100 %。說明了肝臟細針抽吸檢測上,能夠與肝臟切片生檢法有相同的檢測結果,因此證明本系統應用在細針抽吸也能清楚區分出腫瘤組織,可提供醫師們一個參考資訊。並利用AI機器學習邏輯回歸(Logistic Regression)模型將T1值用來分類並預測出正常與腫瘤組織可能的機率,提供一個區分腫瘤組織依據。關鍵字:中場核磁共振、肝臟切片生檢、細針抽

吸、T1弛豫時間、靈敏度、特異度、機器學習、邏輯回歸