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日本買房大哉問：在地專家為你解答投資者最關心的50個疑問

為了解決機車種類介紹的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房大哉問》內容詳細分析在日本購買房屋時，會有哪些稅金需要支付；選屋時，要注意到物件的哪些細節；東京的大輪廓長得怎樣；從泡沫時代至今，日本房市經歷了怎樣的循環...等。同時，本書也詳細介紹買房時，

一定要有的正確心態。 　　本書總共七大篇，50個問與答。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、啟蒙篇　～你以為簡單，但其實不簡單的日本買房Q&A 　　日圓打七折，就等於房價打七折？什麼時間才是最佳買點

？ 　　日本房子只會折舊？本篇為你破解各種似是而非的迷思！ 　　二、現況篇　～了解日本房市趨勢，鑑古知今 　　泡沫時期，日本房市跌得多慘？新一波的房市循環又如何上漲？ 　　疫情對日本房市帶來了怎麼樣的衝擊？本篇以時間序列，帶你遨遊時光！ 　　三、觀念篇　～買房技巧與投資策略 　　買房，日本人跟你想得不一樣。把台北那招搬到東京，不一定就適用。 　　房價會漲會跌？賣屋如何定價？建立正確觀念，才能贏在致勝起跑點！ 　　四、東京篇　～用在地眼光，帶你探索大街小巷 　　外國人想買的地方，日本人可能避之唯恐不及。買在哪裡才是上上之選？ 　　作者長居東京超過十年，走遍大街小巷，為你揭開各地區的神秘面紗

！ 　　五、選屋篇　～這樣條件的房子，就是好屋 　　怎麼樣的房屋，才是好屋？怎麼樣的物件，盡量少碰？ 　　本篇告訴你挑選個別產品以及觀察社區時的各種訣竅！ 　　六、稅金篇　～日本買房會碰到的稅金問題，算給你看 　　日本萬稅萬萬稅，各種持有成本也比你想像中的高出許多。 　　搞懂複雜的稅金、善用節稅技巧，才是賺錢致富的關鍵！ 　　七、精算篇　～教你用數字，算出房子值不值得買 　　真實投報率是多少？量價之間有何關係？投資移民是否可行？ 　　一間房屋是否物超所值？全部舉實際的例子，算給你看！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎稅制・地段・市場趨勢，精準分析！ 　　◎專

家帶路，教你避開地雷與誤區。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有台日多年房地產投資經驗的房市專家TiN，教你錢進日本時，該怎麼趨吉避凶！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）

機車種類介紹進入發燒排行的影片

運用8D與田口方法改善車床軸徑加工誤差-以CNC工具機為例

為了解決機車種類介紹的問題，作者李慶森 這樣論述：

工具機相關產業是台灣三大出口產業之一，2021/1~12工具機累計出口金額27.83億美元，其中車床出口金額5.9億美元，占總出口金額21.2%。台灣CNC車床工具機在COVID-19的劇烈衝擊和全球化的時代之下，在各國防疫措施和邊境管制下，從製造生產端延伸到全球供應體系，企業都必須克服斷鏈與自動化設備生產模式轉型的考驗，1發展韌性製造系統2零接觸的自動化人機協作，才能在日益嚴峻的產業競爭環境下永續經營(IEK產業情報網(2021/1/29)。為了提高產品價值與企業的競爭力以及擴大市場佔率及營業收入，透過改善CNC車床的軸徑加工品質是最有效的方法。因此，本研究使用8D問題解決法、田口方法、魚

骨圖分析法與Minitab 16軟體數據分析，來改善CNC車床軸徑加工精度不穩的問題。透過田口方法使用低等級零件、低廉的設備，降低成本與環境影響，維持高品質。最終的實驗結果驗證，將關鍵 4 因子主軸溫度，主軸馬達溫度，油箱溫度，油壓缸溫度，應用L9(3 4 )直交表進行實驗，以65mm軸徑規格測試，預期棒材軸徑加工改善前範圍值為u6 0~+117um，改善後提升到h5等級0~-13um，而成本預計可以減少40萬費用的91%去修改結構木模設計。

日本買房關鍵字：日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決機車種類介紹的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時，有怎樣的產品可以選擇；交易過程時，會遇到怎樣的問題；房屋與土地有怎樣的法令限制；買房時，如何選擇建商以及房仲業者...等。同時，本書也詳細介紹投資時，不可

不懂的一些基本財務知識。 　　本書總共五大篇，50個關鍵字。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、自住篇～我在日本有個家 　　有土地的透天厝比較好？塔式住宅比較炫？ 　　本篇告訴你，日本有錢人喜歡哪種產品，你

又適合哪種產品！ 　　二、實務篇～交易過程全攻略 　　如何慎選幫你服務的業者？日本又有哪些口碑優良的大建商？ 　　筆者為你破解，怎樣的格局才是好屋，交易流程有哪些細節需要留意！ 　　三、算計篇～財務知識不可少 　　投報率越高越好？如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富？ 　　投資並不像你想得這麼單純，有些小知識，你不能不懂！ 　　四、法令篇～法條規則很重要 　　權力關係怎麼看？法令限制知多少？ 　　買房，一定要了解這些「你以為你懂，但其實你不懂」的法條與規則 　　五、投資篇～日本置業當房東 　　投資產品百百種，哪種產品會賺？哪種產品必賠？ 　　本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中，挑選出

最適合自己的物件！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎產品・法條・財務計算，詳細剖析！ 　　◎達人親授，教你選間理想的房屋。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN，告訴你買日本房該怎麼買！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）  

以深度學習預測混合車流的車隊紓解時間

為了解決機車種類介紹的問題，作者吳易蓉 這樣論述：

交通車隊的紓解已被廣泛研究與交通號誌、工作區操作和匝道儀控有關。文獻中介紹了量測交通路口車隊長度和紓解時間的各種方法，包括使用模擬跟車模型、GPS的車輛軌跡、衝擊波理論、車流模式的統計估計和人工神經網絡（ANN）。然而，大多數此類方法無法解釋不同車種類型之間的相互作用及其在車隊長度中的空間分佈對初始紓解時間和由此產生的總紓解時間的影響。因此，本研究提出了一個名為 TrafficTalk 的系統，該系統應用基於深度學習的方法來可靠地擷取混合車流的車隊特徵，並為設計最佳號誌控制時制計劃提供紓解時間的穩健估算。本研究所提出的 TrafficTalk 能有效地將串流影片中之交通狀況轉換為車輛密度圖，

並且已在廣泛的真實資料評估中證明了其性能。例如，與文獻中的基準模型 XGBoost 相比，它已將 MAPE 從 25.8% 降低到 10.4%。如果紓解車流中包括機車(即混合車流)，則從 31.3% 降低到 10.4%。