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工業革命之父瓦特：最窮困的發明家，最富有的時代創造者

為了解決模型 船的問題，作者陳劭芝,胡元斌 這樣論述：

最窮困的發明家，最富有的時代創造者   　　一個人的偉大讓人類邁向偉大， 　　一雙能工巧匠的手將時代分割新舊， 　　工業每一次革新，都是對他的致敬。 　　以全人類的生活祭奠，以他的名完整生活！ 　　他是蒸汽機的改良者，一手推動工業革命的傳奇──瓦特   　　「它武裝了人類，使虛弱無力的雙手變得力大無窮，健全了人類的大腦以處理一切難題。它為機械動力在未來創造奇蹟打下了扎實的基礎。」 　　 　　▎美好的童年與變調、卻值得的青春   　　瓦特出生在海港村莊的富貴人家，開明的父母與豐富的資源讓能夠深入思索每一個問題，身為船工廠老闆的父親則帶領他進入工匠技藝的世界，嶄露了高度的學術天分與手作天分。

  　　一次失敗的出海，讓瓦特家瀕臨破產，母親又因病去世，瓦特不得不放棄自己的大學夢，開始用手藝討飯吃。   　　雖說原因辛酸，結果卻甘美。他在製造數學儀器的過程中找到成就感，並巧遇貴人，到倫敦學了一身技藝回鄉開業。沒有這些日子的歷練，就沒有偉大的發明家瓦特！   　　▎巧手開名店，成為大學御用工匠，重新接觸學術   　　瓦特的數學儀器店名氣漸大，被延攬進大學做專屬工匠，瓦特因緣際會下，重新開啟學術的大門，他與學生互相討論、交換不同領域的心得，探索尚未開發的領域，最後，他的腦袋閃過一個改變世界的念頭：   　　「如果，蒸汽可以做為動力呢？」   　　沒有什麼偉大的動機，靠著一顆好奇心與追根究柢

的科學精神，瓦特踏上了改良蒸汽機的偉大航道。   　　▎越挫越勇，窮困也無法抵擋的決心   　　回到研究發明的瓦特，經歷過無數失敗的嘗試，甚至為了研究資金，不得不向人借貸、尋找贊助人，每一次失敗的嘗試都是錢財打水漂，但他不氣餒，沒有找到答案前絕不退縮。皇天不負苦心人，瓦特遇見了贊助人博爾頓，透過傑出的製造工人與絕對的信任，兩人打造了史上第一臺改良蒸汽機，取得了空前的成功！   　　▎專利被當空氣，仿品紛紛出籠，給他們來一記正義之錘！   　　爭取到二十五年專利的瓦特，被指控「自私謀取暴利」，但瓦特看得清楚，這些人只是因為不想付權利金才無端控訴的，對錯在貪婪面前顯得微不足道，還好判決結果並未撤銷

蒸汽機的專利。   　　有人看見其中商機，開始製造山寨品──「看呀，瓦特蒸汽機，不用權利金！」製造的人多，用的人更多，和善的瓦特一紙告上法院，成功捍衛了自己的權益。   　　▎不就是件發明，怎料可以改變世界   　　蒸汽機最一開始設計給礦場抽水使用，隨著瓦特不斷改良，廣泛應用在各個產業，大量降低成本，勞動型態產生巨變。旁及歐陸，這股充滿蒸汽的革命席捲了全球，讓人類不再受限於自然條件，蒙昧的世界照進了天光，造就了現代的輝煌。   本書特色   　　瓦特改良了效率差的紐科門蒸汽機，以低消耗、高輸出為賣點風靡各大產業，成為新的能源。這股蒸汽熱潮從不列顛群島飄散到歐洲大陸，隨後是美國，接著影響了全世界

，改變了人類的產業與生活型態，成為科技發達的今日最穩固的基石。

模型 船進入發燒排行的影片

改良型無刷直流馬達無感測驅動器研製

為了解決模型 船的問題，作者陳仕軒 這樣論述：

本論文主要是研製一改良型無刷直流馬達無感測驅動器，本驅動器主要應用在車用無刷直流馬達風扇控制，輸入電壓範圍是10伏特~20伏特。本實驗控制核心是瑞薩電子公司RL78/F14數位訊號處理器R5F10PGG，用來實現無感測之馬達定位、啟動、驅動及保護等功能。為使無感測驅動器能達到可靠的啟動，在馬達開迴路啟動前藉判斷輸入電壓，給予所需的啟動參數。由實驗結果發現，模擬的霍爾訊號與原始霍爾訊號有角度誤差，因此使用軟體程式對落後訊號做相位超前補償。為使驅動波形在轉態時更加穩定，在相位未超前驅動波形轉態為相位超前驅動波形時，加入磁滯轉態銜接策略。最後針對馬達在驅動時若受到擾動，在軟體中設計保護判斷，經實驗

驗證能有效防止擾動造成的故障。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決模型 船的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

三維點雲建模應用於文資數位典藏之研究-以海功號研究船為例

為了解決模型 船的問題，作者楊書瑋 這樣論述：

Lidar由於精度高，目前廣泛用於對建築物的外觀進行掃描，並可以記錄目標物的三維座標，但地面光達依據建築物外觀的不同，會產生掃描死角，因此常安置於目標物四周的高處，以補足平面無法掃描之死角，若目標物周遭無適當高處，亦無法搭建支架使儀器高度提升，便會在上方產生破損。現今UAV攝影測量技術發展快速，也常作為點雲建模的方式之一，透過UAV進行攝影作業，可以對目標物上方構造進行較完整的拍攝，惟若目標物與周遭相鄰，在目標物的側面則容易產生破損，結合UAV影像及Lidar點雲的優點，可彌補單獨使用Lidar或UAV攝影測量在三維建模之不足。緣此，本研究將無人機攝影測量及地面光達所掃描之點雲結合，透過不同

掃描方式及比例進行比較及匹配，將兩者所獲得之點雲進行色階比對及座標修正，以補足地面光達掃描目標物高處構件點雲缺少不足之問題，將兩者之點雲資料同化後，可做為建築數位典藏、模型建置、長期監測等應用，並提供未來點雲資料掃描一種資料更完善且更可靠的做法。