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一本完全讀懂命理風水的奧秘：圖解手相、面相、命理、解夢、風水600問

為了解決沒有螺紋的問題，作者南宮雅嵐 這樣論述：

　　人們總是對未來的事情充滿猜測與想像，總是希望預知自己的運勢，所謂運勢，就是人一生的運行軌跡、生存狀況、禍福凶吉等，包括健康、財富、婚姻、學業、事業、父母、子女、壽命等各種資訊。 　　 　　古有「三分命，七分運」之說。人生命運中的「命」是不可改變的，但「運」卻是可以調節的。傳統經驗教你趨吉避凶，現代科學幫你開運轉運。本書圖解密碼，一目瞭解，通俗易懂，內容全面，一本皆通，你想知道的都不會遺漏，讓你輕鬆成為「運勢達人」，一看就懂，一學就會，把握命運就這麼簡單。 編輯推薦 　　手相+面相+命理+解夢+風水一本通，600個你最應該知道的人生運勢常識， 400餘幅图解，一看就懂

，一學就會，一用就靈。

沒有螺紋進入發燒排行的影片

可重製摺剪造型適應型態研究

為了解決沒有螺紋的問題，作者呂治佳 這樣論述：

　　透過文獻研究，歸納自適應性可分為Auto-adaptation自動適應性與Self-adaptation自身適應性兩種。在建築折板系統領域中，摺疊是建築產生適應性的其中一項方法，目前使用參數化軟體Grasshopper的摺疊模擬並沒有固定的標準操作，在模擬不同形態的折疊顯得不便利。對比相關文獻後，發現可重製的形狀記憶材料適合用來執行這種自身適應的需求，在整個可動式折板系統中，將其設定為鉸接材料，可以產生特定的功能性。因此，本研究想系統化模擬摺疊的方法，並以此基礎配合形狀記憶材料，發展出一個可重製的摺疊實體作品。　　本研究可分為「切割平摺紙之動態構造模擬」與「實際應用形狀記憶聚合物於自身適

應摺疊構造」兩個部分)。第一部分，探討如何系統化切割平摺紙之動態模擬。參考Daniel Piker利用Kangaroo Physic進行摺紙模擬的方法，以既有剛性平摺紙模擬演算為基礎，優化程式架構並額外延伸探討切割摺疊演算，簡化過去需要數十種輸入條件才能完成網格面生成的限制，在模擬不同狀態時無需重新編寫程式架構。第二部分，藉由紙張摺疊測試分析摺疊面的機構組合方式，藉此找出後續成品的摺疊樣態發展方向。思考不同設施與開口尺度對空間使用者感受的影響，同時對於開口的功能及形式做出分析。最後藉由形狀記憶環氧樹脂聚合物SMEP材料，以此為材料成為實體作品。　　本研究利用形狀記憶環氧樹脂聚合物SMEP來做出

多種變形，以此來達成使用者的需求產生可重製適應性，以同樣的形態發展出四種不同的可重製狀態。研究總結Grasshopper的摺疊模擬方法，比對其他模擬相關文獻，發現Kangaroo Physic能模擬力學互動，但模擬出的型態只會是近似值，若是追求精確，建議直接使用幾何關係來模擬摺疊；若是要追求效率，推薦使用本研究之方法。此外，本研究方法是直覺化的摺紙演算過程，特別與董泓慶〈自由曲面之摺紙模擬〉的逆向工程之演算法拿來對比相異之處。再者，本研究產生了割縫拉伸摺疊，可以破壞原表面的結構組成；配合形狀記憶材料的使用，可以直接硬化保留較為真實的摺疊型態，使彎摺處能自己產生固定的力量，同時提供彎摺時的自由性

以及硬化時維持形狀所需的強度。從建築適應性而言，認為面對自身適應性Self-adaptation課題時，可以嘗試利用記憶材料來完成，使其成為一種可回收重啟、可重製的設施。

命運好好玩之手相篇

為了解決沒有螺紋的問題，作者南宮雅嵐 這樣論述：

本書特色 勘破掌中秘密，把握命運軌跡 　　你相信命運嗎？雖說命運掌握在自己的手中，個人命運靠自己努力爭取才能改變，但是有的時候事情的巧合卻又讓人不得不相信命運。經過多年的職業沉浮以後，我得出的答案是：天生的+後天努力+機遇+本錢=成功。 　　荀子曾說：與其順從天命而敬畏它，不如掌握自然規律而利用它；與其盼望著天命而等待它帶來的幸運，不如遵循天道而運用天時創造機會。由祖先傳承下來的命運之學博大精深，可以幫你洞悉命運的奧秘。雖然我們依舊無法擺脫生、老、病、死的宿命，卻能夠提高現有的生命品質，贏得最佳的天時、地利與人和，從而擺脫購屋、擇業等迷茫問題，活得越來越吉祥、順利、幸福。 　　人生中有的時

候是可以做到因勢利導，趨利避害的，自己根據手相、面相、命理、風水、解夢等問題來總結出一些變化規律，然後在生活中稍加注意，那麼接下來發生的事情的結果可能會有很大的改變。 　　在“手相篇”中，講得很通透，也很有人性化。我們介紹手掌的形狀、結構，手指的長度、形狀等對我們生活、事業、健康的影響。瞭解了手相，我們就可以獲知自身或家人的生命資訊，真正做到把命運“掌”握在手中。 　　本書內容全面、通俗易懂，實用性非常強。此外，本書配以大量生動、活潑的文字，以及清晰的圖片，更方便你的閱讀和理解。翻開本書系，相信你對自己，對生活，對身邊的一切都會有一個嶄新的認識！ 作者簡介 南宮雅嵐 　　命理專家

基於改良Mask R-CNN結合轉移學習於銑刀表面缺陷檢測

為了解決沒有螺紋的問題，作者林冠儒 這樣論述：

端銑刀製造商於製程中因砂輪不當磨削，螺旋刃處易產生缺角、刮痕等缺陷，由於端銑刀特殊的螺旋結構缺陷不易被檢出，且人工檢測結果受工作人員主觀判斷影響，品質檢測難有一致性標準，使良率與準確度不穩定，因此開發可以在生產線中使用的自動化光學檢測系統顯得至關重要。雖已有相關論著利用面掃描相機擷取銑刀螺旋刃邊影像，再使用深度學習與傳統影像處理方法量測缺陷大小，但針對不位於刃邊上的缺陷與線上即時檢測，此方法實用性仍受到限制。因此，本研究提出了基於Mask R-CNN架構的缺陷檢測系統，將深度學習電腦視覺演算法導入AOI系統，用於檢測端銑刀製造商製程中磨削不當造成的端銑刀表面缺陷。本研究首先提出利用Line-

scan擷取銑刀螺旋刃邊影像，此影像資料集用於Mask R-CNN模型訓練；隨後，結合ResNet-50和Depthwise separable convolution優化原特徵萃取層，命名為DS-ResNet50，在模型精確率不降低的要求下減少了模型參數量；最後，使用Microsoft COCO dataset預訓練DS-ResNet50，解決缺陷影像資料量不足的問題。為了客觀分析缺陷預測的結果，以mean Average Precision (mAP)錯誤評估指標為首，評估模型的優劣。本研究實驗結果表明，與沒有使用轉移學習和原始ResNet-50的基礎模型相比，經過預訓練的DS-ResNe

t50獲得更高的0.921 mAP，DS-ResNet50將模型mAP提高4.5%，同時使模型參數量減少68.2%，與Mask R-CNN改良前相比，缺陷檢測模型達到更精準更輕量的效果。因此證實該方法可用於銑刀具紋理複雜紋理背景影像中，且能有效的檢測微小缺陷等異常問題，提升金屬製造業之附加價值。