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2023機械原理(含概要與大意)奪分寶典：大量圖表解說，提供更好的解題SOP[9版](國民營事業/台電/捷運/普考/四等特考)

為了解決以圖搜尋功能的問題，作者祝裕 這樣論述：

　　◎大量圖表解說，提供更好的解題SOP  　　◎簡潔易懂的課文重點，公式再難也能輕鬆學習  　　◎收錄相關試題解析，加強複習有效率  　　 　　依國考出題方向及重點分配章節編輯成冊，搭配詳細的解答與分析，並將機械元件設計與部份機構學有涵蓋到考試範圍的部份編進書本內容，一方面能更全方位的準備並且了解各單元出題的比重，另一方面節省了收集考題的時間，並能了解出題方向，掌握重點，高分達成，更有效率！    　　本書收錄選擇題型、計算題型，另精編精準模擬測驗及收錄歷年試題及解析，包含國營事業（台電、鐵路等）招考、普考與四等特考試題及難題解析，以供參考及演練，並採用豐富的圖解方式，利於對所有的機件特

性，更深入了解，不僅台電、捷運考生適用，對其他各類考試而言，亦為上榜的最佳助力！    　　高分準備方法    　　機械類國家考試中（四等考試），機械原理包含的範圍相當廣泛，包含了機械力學、機件原理、機械設計概要、部分機構學，其中與機械設計概要有一半以上之內容重複，所以你會發現機械設計概要與機械原理的歷屆試題有很多地方觀念是相同的，所以在準備時這兩科可一起準備，機械原理之準備方法可分成兩方面來說明：    　　一、申論問答題    　　每年約有40 ∼ 50 分的申論問答題，考生在準備時應熟讀各章機件定義及特性，尤其是優缺點比較與各機件功用、用途及主要的特徵，在作答時以條列式的方式搭配圖示來作

答，並配合機械設計概要之相關內容，補強不足的地方，有系統的整理與分類，更能收到事半功倍之效果。    　　二、計算題    　　可在機械力學（基本的材料力學及動力學）有點基礎後，再來熟讀本科。齒輪參數與輪系值的計算幾乎每年必考，其中常考題型為各元件之傳動功率、機件之速度分析及受力分析。一般而言，計算題型得分較容易掌握，很多都是代入公式即能求出答案，且範圍不會超出本書之所有章節，讀者應對各章節之計算題多加演練，才是本科能得到高分的重要關鍵。＊＊＊＊   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們

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以圖搜尋功能進入發燒排行的影片

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決以圖搜尋功能的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

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新一代 科大四技數學 B 決戰統測25回 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：詳解 ‧ 診斷 ‧ 評量

為了解決以圖搜尋功能的問題，作者簡美智 這樣論述：

　　1.設計25回數學B模擬試題，從小範圍到中範圍到全範圍，循序漸進複習。 　　2.題目除有基礎題型，增加素養題型，結合日常生活情境，幫助學生適應題型上的轉變。 　　3.目錄附有三次練習的分數欄，可記錄學習軌跡，幫助使用者明瞭學習狀況與需要再加強的單元。 　　4.MOSME行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可使用以下功能： 　　詳解：至MOSME行動學習一點通（www.mosme.net）搜尋本書相關字（書號、書名、作者），登入會員與書籍序號後，即可使用解析本內容。 　　診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練

度。 　　評量：多元線上評量方式（歷屆試題、名師分享試題與影音）。  

太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之改良型布穀鳥最大功率追蹤法及其發電量估測

為了解決以圖搜尋功能的問題，作者王冠文 這樣論述：

本論文主要目的在於研發太陽光電模組陣列(Photovoltaic Module Array, PMA)在遮蔭條件下之最大功率追蹤及其發電量估測系統。由於太陽光電模組陣列發生遮蔭時，太陽光電模組陣列之功率-電壓(P-V)特性曲線將會有一個以上的最大功率點（Maximum Power Point, MPP），若使用一般傳統的最大功率追蹤器可能只會追蹤到局部最大功率點（Local Maximum Power Point, LMPP），而無法追蹤到全域最大功率點（Global Maximum Power Point, GMPP）。因此，本論文首先提出一使用改良型布穀鳥搜尋學習最佳化演算法(Cucko

o Search-Learning-Based Optimization Algorithm, CSLBOA)進行太陽光電模組陣列之最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking, MPPT)，由模擬與實測結果證明所提之改良型布穀鳥搜尋演算法，較傳統之布穀鳥搜尋演算法具有較佳的追蹤速度響應。此外，亦提出一太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之發電量估測系統，首先使用Matlab軟體程式建立發電量估測系統並進行發電量模擬，同時亦使用Solar Pro軟體程式進行實際發電量模擬，再由兩者模擬結果進行比照，以驗證系統之發電量估測的可行性。