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2023機械製造完全攻略：圖像+表格系統歸納，好讀易記有效搶分

為了解決智慧製造的問題，作者盧彥富 這樣論述：

　　◎圖像+表格系統歸納，好讀易記有效搶分！ 　　◎雙色編排，名師獨到見解，有助實務運用！ 　　◎單元彙整各類考題，主題統整全面攻略！ 　　全書依據最新公布之108課綱標準編寫，主要目的為協助同學於最短時間完成「機械製造」之複習，達到事半功倍之成效。近年來「機械製造」考題命題方向主要為各種加工的基本方法與過程、各種加工機械之功能與特性、機械製造的演進及發展趨勢。主要考試內容包含機械製造的演進、材料與加工、鑄造、塑性加工、銲接、表面處理、量測與品管、切削加工、工作機械、螺紋與齒輪製造、非傳統加工、電腦輔助製造等。在108課綱中將原有之13單元整併為12個單元，在第4單元塑性

加工加入「塑膠模具設計與加工」、第6單元加入「電鍍原理與設備」、第11單元加入「積層成型」與「雷射加工」，尤其在第12單元加入「車銑複合與五軸機械加工」與「智慧製造與先進技術」，都是符應目前國內外機械製造方法及產業發展趨勢，幫助學生提升國際視野，並能主動探索新知。 　　「機械製造」內容非常複雜，學科要得高分，不外乎多看多寫，選定好書後，加以精讀與融會貫通，拿高分並不困難，整體而言，未來考題仍是以「專業知識」為主，「計算題型」為輔的命題方式，相信日後的試題依然會以此方式呈現，期勉各位考生皆能金榜題名。全書主要以最短時間完成同學複習「機械製造」課程而編寫，期盼同學勤加研讀，敬祝各位金榜題名。

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智慧製造進入發燒排行的影片

黃金血糖試片的導線設計及量測方法與智慧製造之研究

為了解決智慧製造的問題，作者郭欣怡 這樣論述：

摘要 iABSTRACT iiiACKNOWLEDGMENTS viCONTENTS viiLIST OF TABLES xLIST OF FIGURES xviiChapter 1 Introduction 11.1 Research Objectives 11.2 Research Background 2Chapter 2 Literature Review 62.1 Current Problems of Blood Glucose Monitoring Systems 62.2 Recent Advances of BGMS.112.3 Future Trend

s to Design and Manufacture Blood Glucose Monitoring Systems 152.4 Electrochemical Reaction 182.5 Gold Test Strips Made of Printed Circuit Board 23Chapter 3 Experimantal Methods 263.1 Experimental Materials and Instruments 263.1.1 Enzyme Preparation 263.1.2 Gold Glucose Test Strips 263.1.3 Ad

hesive tape 273.1.4 Glucose Test Strip Positioning Fixture 273.1.5 Electrochemical Analysis Fixture for Gold Glucose Test Strips 283.1.6 Precision Balance 293.1.7 Constant Temperature Stirring Tank 293.1.8 Ultrasonic Cleaning Machine 303.1.9 YSI Glucose Analyzer 313.1.10 Electrochemical Analyze

r 323.1.11 Dispensing Machine 333.1.12 Other Accessories 353.2 Principles of Electrochemistry and Sampling of Experimental Data 373.3 Studies on the Effect of Electrode Width and Length 393.4 Studies of the Effect of Electrode Spacing 423.5 Studies on the effect of Pulse Width 473.6 Studies o

n the effect of Sample Interval 493.7 Studies on the Effect of Dwelling Time to Perform CV Measurement after Dispensing 513.8 Studies on the Effect of Gold Thickness 533.9 Effect of Surface Cleaning of Gold Test Strips 553.10 Studies on the Effect of Applied Voltage 583.11 Effect of Measurement

Time 60Chapter 4 Results and Discussion 624.1 Effect of Width and Length on Electrode Electrical Resistance for Gold Test Strips 624.2 Effect of Electrode Spacing, Working Electrode Width, and Gold Thickness 1184.3 Effect of Pulse Width 1454.4 Effect of Sample Interval 1724.5 Effect of Dwell

ing time to Perform CV Measurement after Dispensing 1844.6 Effect of Gold Thickness of Test Strips 1864.7 Effect of Surface Cleaning 1884.8 Effect of Applied Voltage 1924.9 Effect of Measurement Time 2064.10 Apply Cyber Physical System Architecture Concept to Design and Manufacture Blood Glucose

Monitoring Systems 2094.10.1 5C Architecture to Design and Manufacture BGMS 2094.10.2 Smart Connection Level 2094.10.3 Data to Information Conversion Level 2114.10.4 Cyber Level 2124.10.5 Cognition Level 2124.10.6 Configuration Level 212Chapter 5 Conclusion 216Future Studies 218References

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輕鬆學量子程式設計|從量子位元到量子演算法

為了解決智慧製造的問題，作者江振瑞 這樣論述：

　　‧由程式設計出發，無須高深數學與量子力學知識，可輕鬆學習量子程式設計 　　‧所有範例程式皆詳細逐行說明，方便理解量子程式設計細節 　　‧提供程式語言精簡介紹及量子程式原始碼下載 　　本書以IBM Qiskit為基礎，引導讀者以Python語言為基礎輕鬆設計量子程式，並直接在IBM Q量子電腦上執行。可以循序漸進學習量子位元、量子疊加、量子糾纏、量子遙傳、量子閘、量子線路以及量子演算法等觀念。 　　本書內容淺顯易懂，適合初學者入門學習及進階讀者參考使用。以量子程式設計為切入點，基於「做中學」的理念，直接展示範例程式，引導讀者透過程式執行結果，不需要高深的數學與量子力學

知識，也能學習量子計算理論與技術。 　　全書以大量範例程式貫穿所有章節，每行程式碼具有詳細解說，附錄中並有Python程式語言基本介紹，方便讀者完全了解量子程式設計概念。每章習題均附完整解答，讓讀者具有良好學習案例。所有量子程式原始碼均於線上提供，方便讀者直接下載執行。

使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例

為了解決智慧製造的問題，作者張翔淨 這樣論述：

以往設備維護的方式是設備壞了才修，以此降低維護成本，又或是計畫性維修，維修人員依照過往經驗，到了機器運行的一定次數或是時間來定期更換，但這樣的方式無法考量到環境及不同元件造成的差異，仍會造成設備損壞，而非預期的停機，讓不管是產能還是維修等費用都大大的損失。工業 4.0 的興起帶起全球邁向智慧製造，製造業結合物聯網、大數據及 AI 等技術，讓現在設備維護的工作可以透過收集機器的電流、溫度及其他機台參數資訊，進一步進行數據分析來做到機台的預知保養，提早進行機台保養、維修，避免非預期的停機，影響產線運行。本論文將以 TFT-LCD 面板零組件製造業作為實驗場域，實作透過 Azure 雲端服務平台來

建置 TFT-LCD 機台預知保養系統，透過皮爾森相關性等分析，找到適合本實驗場域使用的參數，利用 PySpark 提高資料處理的速度，並利用分區方式優化資料表，Operator Cost、I/O Cost 和 CPU Cost 分別提升了 98.77%、98.78% 和 98.74%，且在面對不同機台數據會有差異的情況下，每一個機台建置一個隨機森林模型來進行數據的分析，模型準確率為 0.99，且將模型部屬至 Azure Kubernetes 來進行即時的評分，最後也將數據以及模型分析結果視覺化，讓工廠的維修人員能夠透過數據以及分析結果來調整製程參數、提早了解機台健康狀況，達到預知保養的工作。