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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

為了解決水冷電腦換水的問題，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）  

水冷電腦換水進入發燒排行的影片

公共危險物品室外儲槽火災風險研究-以中油○○煉油廠為例

為了解決水冷電腦換水的問題，作者張憬汯 這樣論述：

石化業是我國的重要基礎民生工業之一，而石化業儲存油品方式主要以儲槽作為儲存方式，尤其以室外儲槽最為大宗使用。而石化業的特性又是長年不停機的運轉，當發生儲槽或管線外洩時，往往是發生災害的時候，且這類災害因可、易燃物儲量大，不易在短時間控制、撲滅火勢，容易形成延燒造成周邊更為嚴重的損害。國內石化業主要以中油及台塑為主，其中中油規模又比台塑更大，中油主要儲槽重鎮位於高雄，故本研究主要研究高雄的中油室外儲存油槽，探究其火災風險，藉由相關文獻回顧，實地勘察及修正式德爾菲法將相關領域專家學者、政府機關、業界意見、第一線從業人員協助問卷訪談來整併文獻回顧所得相關危害因子並將整併後的危害因子代入層級分析法計

算相關權重藉以分析、探討其場所火災風險因子，並以ALOHA(Areal Locations of Hazardous Atmospheres)擴散模擬軟體模擬場所儲存易燃性及可燃性液體室外儲槽不慎發生破孔洩漏時延燒可能影響區域之範圍、並加入大數據(Big Date)資料分析影響之區域電信信令人流數、戶籍設籍人口數等相互比較分析，最後將研究分析較為危險的場域儲槽利用FDS(Fire Dynamics Simulator)火災模擬軟體實際模擬儲槽發生危害導致形成火災災害時，鄰近周遭的溫度及相關的輻射熱危害，並蒐整相關數據換算所需消防救災能量，藉以供場所或類似場域做為規劃消防能量及避難疏散人流的參考

依據。研究結果顯示專家學者再利用修正式德爾菲法及層級分析法後再儲槽火災風險中主指標的排序為儲槽本體與防火避難設施占比(0.305)、危險物品及場所易燃物管理占比(0.211)、消防安全設備占比(0.205)、防火(災)管理制度占比(0.168)、勞工安全衛生管理占比(0.112)顯示專家學者在室外儲槽火災風險的因子中認為儲槽本體及防火避難設施的安全在整個儲槽火災風險中為最重的因素，在儲槽本體與防火避難設施中又以防火區劃(0.661)占比最大，表示專家學者一致認為防範儲槽火災風險的各項因子中均難以保障儲槽不發生意外狀況，最根本的儲槽火災預防之道係利用防火區劃的方式如具有1小時以上防火時效的防火區

劃將其區劃起來或者利用防火牆、防爆牆的方式去阻絕災害抑或利用防液堤、分隔堤將儲槽洩漏物侷限於某一區域避免擴大延燒形成更大災害。在室外儲槽火災風險研究中利用擴散模擬軟體ALOHA輸入相關環境參數及模擬危害物的化學物質狀況後可發現儲槽火災風險的模擬研究中位於上風處的儲槽在發生意外時其危害範圍比位於下風處的儲槽較為危險，研究結果發現儲槽代號D-206、D-208、D-209三座儲槽倘若不慎洩漏或肇生火災、爆炸可能會造成鄰近周邊的儲槽設施及住居民均陷入危害之中，因此在上風處的儲槽可以參考層級分析法的專家意見加強其防火區劃的侷限與阻隔方能確保災害發生時侷限住災害避免擴大。利用電信信令人流數及戶籍設籍人口

數去套疊儲槽火災風險大量洩漏(WCS)的危害區域，藉由地理資訊系統ArcGIS pro 2.9來分析可能影響的電信信令人流數及戶籍設籍人口數可以發現在儲槽洩漏危害中60%燃燒界限影響的區域為鳳森里、鳳興里影響的電信信令人流數為132,172人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、2,036人)，10%燃燒界限影響區域為鳳森里、鳳興里、龍鳳里影響的電信信令人流數為132,172、49,572人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、2,036、3,345人)、套疊戶籍設籍人口數資料為60%燃燒界限影響的區域為鳳森里、鳳興里影響的戶籍設籍人口數為2,455、3,368人、10%燃

燒界限影響區域為鳳森里、鳳興里、龍鳳里影響的區域為鳳森里、鳳興里影響的戶籍設籍人口數為2,455、3,368、3,455人倘若不慎發生火災爆炸其影響的危害區域包含鳳森里、鳳宮里、鳳興里、龍鳳里，暖區包含鳳森里、鳳宮里、鳳興里、龍鳳里、林家里(林園區)、龔厝里(林園區)、中門里(林園區)，冷區包含鳳森里、鳳宮里、鳳興里、龍鳳里、林家里(林園區)、龔厝里(林園區)、中門里(林園區)，小港里、店鎮里、山明里、坪頂里、王公里(林園區)、頂厝里(林園區)、港埔里(林園區)其影響的電信信令人流數為132,172、49,572人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、19,837、2,036、3,3

45、2,457、2,354、2,150、4,625、3,345、14,922、15,765、1,638、1,609、980人)，套疊戶籍設籍人口數為:2,455、3,074、2,790、3,455、1,430、2,200、2,808、2,555、6,501、13,741、7,196、4,859、5,310、2,034人。在模擬較可能情境(ACS)的危害可以發現儲槽洩漏危害中60%燃燒界限影響區域熱區為鳳森里，暖區為鳳森里、鳳興里影響平日夜間電信信令人流數132,172人次(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598、2,036人)、套疊戶籍設籍人口數熱區為2,455人，暖區為2,455、3

,368人，若產生火災爆炸影響的區域為鳳森里，套疊電信信令人流數為132,172人(利用面積佔比換算電信信令人流數為17,598人)，套疊戶籍設籍人口數為2455人，在資料取得部分因電信信令人流數資料無法取得進一步較為細緻的資料因此在模擬的結果會較為粗糙，在較小的統計區塊部分可以參考戶籍設籍人口數來估算當災害發生時其預計疏散撤離的人數數量。最後利用火災模擬軟體(FDS)來估算儲槽火災風險時消防力須介入去做火災搶救需要多少消防量能方能搶救此類火災，在模擬結果發現當儲槽發生儲槽大量洩漏形成防溢堤燃燒比油面燃燒，在不考慮爆炸現象如沸溢、濺溢等，需要消耗更多的消防力介入，在估算由ALOHA擴散模擬軟體

所模擬結果較為危險的儲槽共計3座均可以發現儲槽防溢堤火災均需要動員16個分隊以上前往支援救災，因此在室外儲槽火災風險防範中可以見到最不樂見整個儲槽大量外洩形成火災，但在模擬火災過程中也發現防液堤可以有效的阻絕洩漏物危害以及輻射熱危害，因此呼應到層級分析法中所得的結論在室外儲槽火災風險防範中防火區劃、危險物品的區劃隔絕在室外儲槽火災防範中應為非常重要的一個環節。

圖解奧妙的人體結構：零概念也能樂在其中!探索身體的組成&運作機制

為了解決水冷電腦換水的問題，作者大和田潔 這樣論述：

DNA、睡眠、免疫、感情、細胞、腦…… ＼人體充滿了謎團！！／   　　什麼是「酒醉」？ 　　骨骼是由什麼構成？ 　　發胖為何對身體有害？  　　「死亡」是什麼樣的狀態？ 　　「感染病毒」是什麼樣的狀態……？   　　滿足上述問題的所有解答，本書以輕鬆易懂的插圖與文字來介紹「人體構成」！   　　每個人的身體組成都不相同，只有相似， 　　因為沒有統一的答案，所以人體有胖有瘦、有高有矮， 　　這正是探究人體的樂趣所在。 　　本書介紹89個關於人體之「為什麼？」的案例， 　　裡面充滿許多讓人驚嘆造物主創造人的創意與巧思， 　　不妨參考這些問題，規劃並打造出自己理想中的「好身體」吧！   　　★

明天就想暢聊的人體話題 　　將人腦數位化？大腦有可能人工化嗎？   　　大腦有辦法以人工方式製造出來嗎？ 　　目前除了大腦外，幾乎所有器官都有以人工方式製造的替代器官、人工器官，並且也都還在不斷地持續研究當中。被製造出來的人工器官只能單純用於醫療目的，然而製造出複雜的大腦至今仍是一項遙不可及的夢想。   　　話雖如此，只要使用能夠分化成任何細胞的iPS細胞（→P64），理論上是有可能製造出大腦的。目前研究人員已從iPS細胞製造出豆子大小的人工腦「類人腦」，正在進行應用在治療腦部疾病上的研究。   　　另外，隨著電腦的進化，也有研究人員提出將人腦數位化的想法。究竟將大腦替換成機器那樣的人工製品是

有可能的嗎？   　　人的大腦中有神經細胞和神經膠質細胞（神經細胞以外的腦細胞），不僅創造出無數突觸，而且每天都不斷地在產生變化。憑現在的技術，要複製如此複雜的大腦，然後讓大腦在電腦上徹底重現應該是不可能的。況且，即便真的能夠製造出一模一樣的大腦，最大的問題還是我們的「意識」。至今，我們仍無法釐清人是如何產生意識，以及其中的機制。就算真的能夠製造出和自己一模一樣的大腦，我們也無從得知該意識是否屬於自己。   　　只不過，也有人提出了這樣的想法。澳洲哲學家查默斯想出了一個名為「fading qualia」的思想實驗〔下圖〕。假如在大腦有意識的狀態下，一個一個慢慢地將大腦神經細胞替換成矽製人工神經

細胞，屆時會發生什麼事？他認為，大腦不會發現神經細胞遭到替換，人的感質（感覺意識體驗）還是會維持原樣。「人的意識存在於何處」這個命題，是窺探哲學深淵的問題。

結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立

為了解決水冷電腦換水的問題，作者徐笠仁 這樣論述：

建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之

間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建

築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因

演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線

序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。