人造皮革保養的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

人造皮革保養的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦森岡弘寫的 西裝的鐵則(暢銷版) 成功&有型,從穿對西裝開始! 和森岡弘的 西裝的鐵則:成功&有型,從穿對西裝開始!都 可以從中找到所需的評價。

另外網站「pu合成皮保養」+1 人造皮好清潔不吃色|蘋果新聞網 - 藥師家也說明:「pu合成皮保養」+1。PVC、PU製的人造皮表面因無毛細孔,所以不會滲水、吃色。(左圖)...在清潔保養上,以PVC材質最好保養,可用溼布擦拭。若特別髒污,可沾少量的 ...

這兩本書分別來自雅書堂 和美日文本所出版 。

明道大學 企業高階管理碩士班 楊士慶所指導 蔡銘榮的 針織機械產業成功經營策略之研究 (2018),提出人造皮革保養關鍵因素是什麼,來自於針織機械、模糊德菲法、模糊層級分析、相似性整合法。

而第二篇論文國立清華大學 工業工程與工程管理學系 張瑞芬所指導 張捷中的 以資料倉儲技術為基建構大型工程資產故障診斷系統-以大型電力變壓器為例 (2014),提出因為有 工程資產管理、故障診斷、變壓器、資料倉儲、資料探勘、MDX的重點而找出了 人造皮革保養的解答。

最後網站商品保養| 永續發展| CHARLES & KEITH 集團則補充:商品保养须知. 皮革、人造材质及金属制品需避免久置阳光直射、 液体或潮湿环境,以免造成商品永久性耗损。 减少过度摩擦、与化妆品等油性化学物质直接接触,避免造成 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了人造皮革保養,大家也想知道這些:

西裝的鐵則(暢銷版) 成功&有型,從穿對西裝開始!

為了解決人造皮革保養的問題,作者森岡弘 這樣論述:

西裝,屬於男士的正式服裝。 可休閒,可貴氣,能花俏繽紛,也能正經嚴肅。 但首先你需要知道的是──如何正確的穿著西裝!     無論你是社會新鮮人還是資深社會人,你真的穿對西裝了嗎?   一樣是平凡的襯衫、領帶、西裝,為何有人穿起來精神抖擻,有人卻宛如學校制服?     本書作者森岡 弘活躍於日本時尚媒體數十年,長年為藝文人士、政治家、企業家量身打造形象,深知如何以服裝造型展露自信風采、博取好感。面對充滿競爭、機會轉瞬而逝的商業戰場,若能在見面之初,就以簡潔得體的形象增添成功的籌碼,何樂而不為呢?     本書沒有各種眼花撩亂的穿搭組合讓人照樣買買買,而是提供清晰明確的西服選購概念,讓讀者熟

知,如何挑選真正適合自己身型的「尺寸」,與各單品搭配時需要注意的「比例」。     基本的款式、基本的顏色搭配,不強調名牌,但注重質感,作者森岡先生以商務菁英的風範為目標,積極的為讀者打好關於穿著「西裝」的基礎。掌握了正確的穿法,瞭解材質與質感的差異之後,才能在發展個人風格品味的嘗試期間依然不失禮數!   本書特色     ◎ 十大單元,從西裝、襯衫、領帶、配色、花紋&材質、夏季涼感穿搭、冬季防寒穿搭、配件挑選、重複穿搭、衣飾保養,作者一一指明藏在西裝服飾裡的細節,讓各種體型的男士都能穿出一身「西裝筆挺」。     ◎ 一樣是西裝,為什麼我看起來哪裡不太對?實例說明各種常見卻不得體的西服錯誤穿

搭,讓讀者清楚問題出在哪裡?      ◎ 將男士服裝禮儀基本中的基本,整理成34條貫徹商務西服的穿搭鐵則。實用至上的中規中矩不代表老成土氣,低調配色也能成為有品味的紳士。   ◎ 獨家「森岡流!西服穿搭風格表」衣飾花樣偏向商務或休閒,表格化讓你一目瞭然。看場合裝正經、耍時尚,再也不出錯!   ◎ 達人心得不藏私。作者歸納多年來的小訣竅,讓你知道時尚達人為什麼這樣穿,又為什麼不那樣搭!

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針織機械產業成功經營策略之研究

為了解決人造皮革保養的問題,作者蔡銘榮 這樣論述:

摘要針織產業發展歷史悠久,針織機械由手工針織,演變成機械式傳動,近幾年隨著科技及機電整合創新,藉由步進或伺服電機來控制花樣之變化,機械式傳動再進步至電子式)傳動;這些演變讓針織產業產品之品質及生產效能大大提升。隨著工業4.0之發展風潮,把原來必須由高度人工操作之機械生產推向低人工,高效率的生產效能。使針織行業高密度勞力生產的問題得到很大的改善。針織機械是屬於機械工業之產業機械,而在產業機械業中又隸屬於紡織機械工業下之針織機械業。在國內,針織機械產品包括圓編織機、經編織機、橫編織機、織襪機、毛巾機、手套機、合縫機及其他針織機械等;使用範圍擴及紡織,製鞋,建築,運動休閒,工業及醫療等行業。面對日

益競爭的市場,產業不僅要提升本身產品品質,而且品質及服務必須滿足客戶的要求,讓顧客獲得意想不到的價值,如此才能讓企業在面對超競爭與微利之環境下,能永續經營立於不敗之地。目前對於針織機械成功經營策略之研究非常缺乏,無法得到相關參考之準則,故本研究對於針織機械產業成功經營略進行分析,根據資深管理者、經營者及學者專家觀點,整理得到可靠的市場重要準則,使用模糊德菲法(Fuzzy Delphi Method;簡稱 FDM),總結出三條主要準則以及十二項次準則,再以模糊層級分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process;簡稱FAHP)和相似性整合法(Similarity Aggr

egation Method;簡稱SAM),找出「產品」、「市場」及「競爭優勢」之主要則及所有相關次要準則之權重順序,並總結歸納與分析其經營管理意涵。此結果能作為針織機械產業經營決策之重要參考,使針織機械產業之高層管理及經營者能精確做出市場經營方針,使企業能成功經營。關鍵字:針織機械、模糊德菲法、模糊層級分析、相似性整合法

西裝的鐵則:成功&有型,從穿對西裝開始!

為了解決人造皮革保養的問題,作者森岡弘 這樣論述:

西裝,屬於男士的正式服裝。 可休閒,可貴氣,能花俏繽紛,也能正經嚴肅。 但首先你需要知道的是──如何正確的穿著西裝!   無論你是社會新鮮人還是資深社會人,你真的穿對西裝了嗎?   一樣是平凡的襯衫、領帶、西裝,為何有人穿起來精神抖擻,有人卻宛如學校制服?   本書作者森岡 弘活躍於日本時尚媒體數十年,長年為藝文人士、政治家、企業家量身打造形象,深知如何以服裝造型展露自信風采、博取好感。面對充滿競爭、機會轉瞬而逝的商業戰場,若能在見面之初,就以簡潔得體的形象增添成功的籌碼,何樂而不為呢? 本書特色   ◎十大單元,從西裝、襯衫、領帶、配色、花紋&材質、夏季涼感穿搭、冬季防寒穿搭、

配件挑選、重複穿搭、衣飾保養,作者一一指明藏在西裝服飾裡的細節,讓各種體型的男士都能穿出一身「西裝筆挺」。   ◎一樣是西裝,為什麼我看起來哪裡不太對?實例說明各種常見卻不得體的西服錯誤穿搭,讓讀者清楚問題出在哪裡?   ◎將男士服裝禮儀基本中的基本,整理成34條貫徹商務西服的穿搭鐵則。實用至上的中規中矩不代表老成土氣,低調配色也能成為有品味的紳士。   ◎獨家「森岡流!西服穿搭風格表」衣飾花樣偏向商務或休閒,表格化讓你一目瞭然。看場合裝正經、耍時尚,再也不出錯!   ◎達人心得不藏私。作者歸納多年來的小訣竅,讓你知道時尚達人為什麼這樣穿,又為什麼不那樣搭!   本書沒有各種眼花撩亂

的穿搭組合讓人照樣買買買,而是提供清晰明確的西服選購概念,讓讀者熟知,如何挑選真正適合自己身型的「尺寸」,與各單品搭配時需要注意的「比例」。   基本的款式、基本的顏色搭配,不強調名牌,但注重質感,作者森岡先生以商務菁英的風範為目標,積極的為讀者打好關於穿著「西裝」的基礎。掌握了正確的穿法,瞭解材質與質感的差異之後,才能在發展個人風格品味的嘗試期間依然不失禮數!

以資料倉儲技術為基建構大型工程資產故障診斷系統-以大型電力變壓器為例

為了解決人造皮革保養的問題,作者張捷中 這樣論述:

對於許多組織而言,工程資產管理已是日常管理中最重要的一部分,將會直接影響組織的生產力與可持續發展性,乃是競爭能力的重要關鍵,而在電力供應系統中,大型電力變壓器一直是最受重視的工程資產之一,若變壓器在運轉期間由於故障造成電力中斷,對經濟與民生將造成極大的影響,因此著重於提前預防與即時診斷來維護大型變壓器,早已成為企業的營運要素。然而隨著用電量的俱增大型變壓器的設置量也隨之攀升,導致變壓器相關監控歷史資料量的快速增加,故本研究提出以資料倉儲技術建立故障診斷系統,期望使用資料倉儲技術管理如此大量、即時與多變的資料。本研究以變壓器油中溶解氣體以及各項監控參數等資料建構故障診斷系統,該系統包含前端三種

診斷模組與後端資料倉儲系統,於資料倉儲系統內建立多維度資料方塊使變壓器相關的歷史數據更能彈性的被利用,並且根據不同的資料類型結合多維度運算式(Multidimensional Expressions, MDX) 在資料倉儲中進行OLAP分析後送往前端模組分析,前端模組包含數據監控模組、故障診斷模組與智慧診斷模組,於後端利用MDX語法查詢多維度表格在參數監控模組提供多維度報表以及視覺化統計圖形,在故障診斷模組中整合Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 、International Electrotechnical Com

mission (IEC) 還有日本電氣協同所制訂共五種國際油中氣體分析法,並且根據各法則診斷步驟搭配MDX語法計算之統計數據,快速限縮出有故障可能之時間點有助於資產管理者提升分析速率,最後則以MDX語法查詢之多維度資料表做為投入參數,結合倒傳遞類神經網路建立智慧診斷模組,提供交叉比對之診斷分析,前端模組結合MDX語法多維度特性取代傳統關聯式資料庫SQL語法二維度資料,讓變壓器相關歷史資料達到最佳之運用。本研究著重於資料倉儲技術整合故障診斷系統之應用,該技術適用於處理大量以及多維度類型資料,並且強調從歷史資料挖掘出有價值之資訊以提供未來決策所需,適用領域如: 製造業、行銷業務以及能源相關領域。