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減法訓練 減去不適合的方式 科學化高效體能訓練

為了解決扭力 板 手 型 錄的問題，作者廖歆迪 這樣論述：

喜歡「運動」到認真「訓練」，有多少似是而非的想法？ 科學化訓練產出的數據，就能轉換、提升訓練效益？ 擅長健身器材操作，就能達到好的訓練？   「訓練」不只是肢體的運動，認識與理解訓練內涵才是關鍵—— 好的訓練設計往往不在於「我要練什麼」，而是在於決定「我先不要練什麼」！!   在訓練上，沒有最好的方法，只有最適合你的方法。       本書從國外眾多運動科學研究開始，結合作者廖歆迪自身多年實際訓練運動員的寶貴經驗，帶你了解如何減去不適合的方式，達成科學化高效體能訓練。書中還邀請各類專項運動專家一同審訂：讓你學會健身、攀岩、自行車、跑步和技擊等5大熱門專項體能訓練技巧與應用指引。      

無論你是體能訓練的初學者，或是經驗豐富的運動員、教練，都能透過本書深入淺出的圖表與文字內容，領略出不同的訓練方式和技巧；打破傳統運動方式的迷思，幫助自己找到最是適合、精準的訓練方法，讓運動訓練更有成效。   ■本書特色   1.以實證突破傳統訓練框架   透過了解訓練的意義，與市面上眾多衝突訓練方式的認知，快速的了解「精準訓練」的概念與邏輯。   2.分析體能三大元素與訓練的關聯   運用國內外研究與分析報表，解說體能三大元素與訓練成效之間的關聯性，讓 你了解「力量訓練」、「速度訓練」與「耐力訓練」的定義與重要概念。   3. 剖析運動專項性的需求   帶你了解運動專項的定義與基礎體能和專

項體能的差異，並了解週期性訓練理論與課表的設定技巧，讓專項運動的訓練能更加的有效率。   4.常見的專項運動訓練與應用   無論是專業運動員、教練或是一般運動愛好者，都能透過不同運動專項概念，了解該如何設定方向、破解迷思與改變觀念。   5.專章內容獲得專業審訂、推薦   【CHAPTER 08攀岩專項應用】攀岩專業定線員．宋子然   擁有15年運動攀登資歷的專業定線員，任職於國內頗負盛名的「原岩」攀岩    館，負責私人課程教學與定線工作。喜歡鑽研高品質的路線與動作之設計，希望能讓各種不同程度的攀岩者都能在這項運動中獲得滿足。   ‧生涯最佳成績：兩度國內賽甲組冠軍、2016香港 Just

Climb Cup 公開組第四     【CHAPTER 09自行車專項應用】公路車奧運選手．黃亭茵   里約奧運選手，台灣史上首位受歐洲女子職業車隊（2016 Servetto Footon）青   睞、加盟旅外的自行車運動員。曾參與女子「環義大利多日賽」與「環法蘭德斯」等頂級公路賽事，現職楠梓高中自由車隊教練。   ‧生涯最佳成績：2016環崇明島總排第二（兩度單站冠軍）、亞洲場地錦標賽   生涯總計八金、全國運動會生涯總計七金、全國錦標賽公路個人計時八連霸     【CHAPTER 10跑步專項應用】田徑中長距選手．李奇儒   中長跑愛好者，曾獲2021年全運會5000公尺冠軍，是國內少

數從國中、高中、 大專到社會人士階段，都持續在最高層級賽是奪金的田徑中長距離選手，以打破全國紀錄為最終目標的奇人。   ‧生涯最佳成績：3000公尺障礙8分53秒76 (歷年第三)、1500公尺3分51秒  29 (歷年第十)     【CHAPTER 11技擊類專項應用】綜合格鬥選手．仁飄零   本名 Emmanuel Mbondo，擁有喀麥隆血統的瑞士籍綜合格鬥好手，肩負能源工程師/綜藝節目明星 （藝名：麻努）擁有格鬥技教官與裁判等多重身份，並曾遠赴中國修習詠春與陳式太極等傳統武術。職業生涯戰績三勝一負。   ‧專長項目：泰拳/柔道/桑搏/角力         《減法訓練》不是一個新的訓練

學派，而是要傳達一個運動訓練的重要觀念。 好比人體的「專項適應」就像你越常載貨、引擎的扭力就變越大；越常跑長途，每公里的油耗就越低；越常開去賽車場衝刺、殺彎，剎車底盤和懸吊就越強化。       所以訓練不該像是計程車的開法（每天累積大量里程，走走停停、高速低速隨機分布，載重量也因乘客人數而經常變換），反而要如同電影「賽道狂人」裡面那種打造高性能跑車的講究！       計程車開多了並不會變成跑車；同理，如果你整天漫無目標地瞎練，就算累積了很多訓練量，也不會因此成為高層級的運動員。因此，你除了要知道哪些訓練對自己有幫助，更需要知道哪些訓練必須要先「減掉」！     ■好評熱情推薦（按姓名筆劃排

序）   復健科醫師 卓彥廷 世界棒球12強中華隊體能教練 林衛宣 UFC Gym Taiwan 負責人 吳怡翰 自由教練暨物理治療師 李永逸 台灣登山王及極限鐵人冠軍 范永奕 KFCS總教練 徐國峰 國立體育大學教練研究所所長 湯文慈 「吃老不認老」粉專板主 葉偉明 動一動 博威運動科技 總編輯 鄭匡寓

扭力 板 手 型 錄進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決扭力 板 手 型 錄的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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樹木的身體語言

為了解決扭力 板 手 型 錄的問題，作者ClausMattheck 這樣論述：

　　目視樹木評估法(VTA)創立者克勞斯．馬泰克(Claus Mattheck)博士獨家授權中文繁體版，是樹木風險評估的重要入門書。 　　目視樹木評估法(Visual tree assessment，VTA)不僅是應用於世界各地的樹木診斷方法，甚至德國數個邦政府也將VTA列為官方指定的林務工作項目。 　　樹木傾倒壓傷人車事件頻傳，透過生物特性與力學技術來檢視樹體結構安全等風險評估極有其必要性。樹木的形狀鐫刻著它命運的痕跡，透過觀察其外形、內部缺陷、腐朽、裂縫、修復後的外在損傷以及增生組織等各種自我修復機制，可讓我們接收到樹木所表達出來的警訊與線索。 　　本書涵蓋了作者

多年來所累積的樹木研究成果、早期文獻中的重要發現，以及其畢生在樹木生物力學領域中的研究和樹木生物危害診斷、治療等相關知識。現在，就讓我們一同進入探索樹木身體語言的奇妙世界，透過內容中的各種實證，將有助於更精準的評估樹木結構安定性，做出對樹木最佳的處理方案。 本書特色 　　￭深入淺出、結合照片與插圖來解說關於樹木的生物結構力學。 　　￭透過觀察樹木的長勢來判斷健康狀況，避免過度修剪。 　　￭從認識樹木的基本結構開始，建立正確修剪枝觀念，避免錯誤修剪而傷害大樹。 　　￭詳述各種真菌的常見宿主、腐朽位置、子實體樣貌、檢查方式及木材感染後的變化。

模內氣體反壓應用於PP/CF複合材料微細發泡射出成型纖維配向與成型品品質之研究

為了解決扭力 板 手 型 錄的問題，作者簡民原 這樣論述：

射出成型品若於高分子基材中混練其他導電添加物則有助於成型品某些特殊性質之提升。但由於一般射出成型過程中熔膠波前流動有噴泉流效應以及熔膠在薄壁膜腔間隙的非等速流動，使得纖維等導電添加物形成某特定些排向或不均勻性分布，致使其性質提升效果有限。因此若能於成型中運用特殊成型技術或搭配控制機制來控制導電添加物的配向與分布，將可增進產品包括導電性等性能之提升。本研究運用氣體反壓控制技術，應用於含導電高分子複合材料的射出成型中，利用混練20wt%與30wt%不同比例之PP/CF碳纖維進行超臨界微細發泡射出成型，對纖維排向、穿透導電度以及拉伸強度進行研究與觀察。並對不同反壓壓力、持壓時間及模具溫度等製程參數

之影響性做有系統之探討。研究中也期望在成型過程中除利用微細發泡達成輕量化以及氣體反壓提升成品表面品質的同時，也可藉由微細發泡的產生與氣體反壓來控制纖維排向，藉以提升成型品之導電性能。 研究結果顯示模內氣體反壓導入超臨界微細發泡射出成型，搭配適當反壓壓力、持壓時間以及模具溫度，使高分子流動行為由噴泉流轉換成柱塞流，讓氣泡成長之膨脹現象用以推擠纖維，讓纖維配向張量升高以抑制氣泡大小提升產品厚度方向的穿透導電度，而碳纖維含量的增加也有助於在傳統射出與超臨界微細發泡射出之穿透導電度改善，並在氣體反壓製程相互影響作用下更讓穿透導電度有大幅度之提升。模內氣體反壓壓力與持壓時間的增加，會降低超臨界微細

發泡射出之減重比影響試片延展性，但對於成型品之拉伸強度有正面提升，並有效改善成型品表皮層厚度達到最更佳表面品質。