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你是哪一型人?最受歡迎的人格測驗MBTI大揭密

為了解決熱電偶 C Type的問題，作者莫薇.安姆瑞 這樣論述：

●特別說明　本書第一版書名為《「性格」販子》， 本版（第二版）主要再行修潤與校對，內容沒有增加，建議毋須重複購買。 你可知道，報章與網路上經常提供的趣味性格測驗， 有不少都是根據「MBTI測驗」變形而來？ 這個知名工具其實極富爭議，但又確確實實幫助了許多人。 為什麼？ ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 　　邁爾斯―布里格斯人格類型指標（MBTI）主要關注四個領域： 　　（1）心理能力的走向：你是「外向」﹙E﹚還是「內向」﹙I﹚？ 　　（2）認識外在世界的方法：你是「實感」﹙S）還是「直覺」﹙N）？ 　　（3）倚賴什麼方式做決定：「思考」﹙T﹚還是「情感」﹙F﹚？ 　　（4）生活方式與

處世態度：你是「決斷」﹙J）還是「感知」﹙P）？ 　　由這四大問題得出的配搭，可歸結為16種人格類型： 　　（1）ESTJ大男人型　（2）ESTP挑戰型　（3）ESFJ主人型　（4）ESFP表演型 　　（5）ENTJ將軍型　（6）ENTP發明家　（7）ENFJ 教育家　（8）ENFP記者型 　　（9）ISTJ公務型 　（10）ISTP冒險家　（11）ISFJ照顧型　（12）ISFP藝術家 　　（13）INTJ 專家型　（14）INTP學者型　（15）INFJ作家型　（16）INFP哲學家 　　這個受到榮格啟發而發明出來的人格測驗，現在不只大眾經常用來探索自己的個性，教育界、人力招聘與培訓等

專業領域亦經常運用。MBTI的分類法不僅是這個領域的始祖，還啟發了後續許許多多人格測驗，以及媒體刊載的形形色色心理遊戲。但是，發明它的其實不是專業心理學家，而是一對「素人」母女。 　　凱薩琳．布里格斯與女兒伊莎貝爾．布里格斯．邁爾斯都是認真的家庭主婦、小說作者兼業餘心理分析師。一九二○年代，她們設計這份測驗的目的，是為了把榮格的學說介紹給大眾。這份測驗後來快速發展，在二十世紀中葉風行全美，從煙霧瀰漫的紐約會議室到加州柏克萊，都有它的蹤跡。二十世紀眾多知名企業中創造力強大的腦袋，都接受過MBTI測驗，以釐清發展適性。後來，MBTI測驗走出美國，進一步擴散至倫敦、蘇黎世、開普敦、墨爾本、東京與台

灣。最後，就連小學、修道院、療養渡假村，以及黑暗的政治顧問公司與社交網絡上，都能輕鬆找到MBTI測驗的影響。時至今日，它已是全球最受歡迎的人格測驗。 　　MBTI測驗廣為流傳後，甚至成為每年獲利高達二十億美元的產業。然而，此領域專家們至今仍無法證明，這項測驗結果是否可靠………。本書作者安姆瑞以原創報導及從未公開過的文件為基礎，檢視這樣擁有文化代表性的人格類型，引導讀者省思「自我」的定義。很多人堅信人格類型能夠理解我們是誰：我們為何選擇現在的工作、為什麼愛我們愛的那些人、為什麼會做出明顯矛盾的各種行為。本書試圖找出這種堅定不移的信念從何而來，探討兩位發明者又是如何為人格類型成為大眾文化現象鋪路

，以及這現象背後蘊含的深意。（更詳盡的內容介紹，請參見網頁中目錄的各章引文。） 名人推薦 　　人格特質分析專家　王凱琳 　　臨床心理師　丁郁芙 　　精神科醫師　吳佳璇 各界好評 　　►作者用偵探般的眼睛，詳細挖掘橫跨整個二十世紀，發生在這對母女身上的事蹟……作者問道：「為什麼MBTI具有這樣的魔力？」我想，是因為它把心靈的問題及個人救贖的追求，用有形世界所能理解的方法表述出來。藉由發現及培養真實的自我，進而推展出一個人與人之間能更容易互相了解並體諒的世界。——王凱琳，組織心理學博士，MBTI®心理學人格類型分析及諮商師認證，著有《新版30分鐘破解性格密碼》等書。 　　►歷史、研究與第

一手觀察編寫流暢，無論讀者對MBTI是真心相信或懷疑，都會被這本書打動。安姆瑞以既生動又具說服力的敘事手法，說明人格測驗如何成為一股文化力量，影響力至今不滅。——娜塔莉亞．霍特（Nathalia Holt），《紐約時報》暢銷書《送火箭上太空的女孩》（Rise of the Rocket Girls）作者 　　►優秀的傳記。主人翁不只是兩位非凡女性，也包括她們發明的人格評估工具。莫薇．安姆瑞巧妙揭露MBTI測驗不為人知的起源、人格類型的魅力與致命缺陷。——亞當．格蘭特（Adam Grant），著有暢銷書《給予》（Give and Take），並與雪柔．桑德伯格（Sheryl Sandberg）

有合著《擁抱B選項》（Option B） 　　►風格精彩、活潑，時而展現直接了當的詼諧……捧讀時津津有味。——《旁觀者》雜誌（The Spectator） 　　►敘事技巧高超、絲絲入扣……凱薩琳．布里格斯與伊莎貝爾．邁爾斯的一生，以及她們充滿爭議卻影響深遠的人格測驗，都是相當精彩的故事。——《新政治家》雜誌 　　►引人入勝、影響深遠。安姆瑞發揮偵探、文化評論、歷史研究、科學與傳記作家的本領，調查發明與推廣MBTI的兩位女性……安姆瑞在前言中說這本書是為人格類型的懷疑者、信徒和不疑也不信的人而寫，此言不虛。——《華爾街日報》

熱電偶 C Type進入發燒排行的影片

新型冠狀病毒(COVID-19)疫情對公車空氣污染改善效益影響研究

為了解決熱電偶 C Type的問題，作者王勢雄 這樣論述：

公車為受民眾喜愛且經常搭乘的交通工具，推廣大眾運輸工具能夠產生顯著的環境品質改善效益，當搭乘公車的民眾愈多，每人平均的空氣污染排放量愈低，則環境效益愈高。然而，2019年底開始新型冠狀病毒 (COVID-19) 全球肆虐，此次疫情更使得世界各地的公共交通運輸受到了嚴重的影響，大眾運輸客流量的降低使大眾運輸工具所帶來的環境效益產生了一定的影響。為此，本研究檢視臺中市公車之民眾社會行為 (交通方式選擇) 及環境效益 (空氣污染排放)，透過研究結果掌握疫情期間所引起各種公車搭乘變化情況及對污染排放的影響，預做因應以作為未來調整營運模式或決策參考。本研究使用車載排放量測系統 (Potable Emi

ssions Measurement System, PEMS) 進行公車、汽車及機車排氣污染物檢測，建立空氣污染物的實車道路測試排放係數，並進一步計算人均排放係數，最後利用實測數據比較使用不同交通工具疫情前與疫情發生後空氣污染排放變化。研究結果顯示在疫情發生 (2019年12月) 之前，公車搭乘率介於12% ~ 25%之間，且每個月的公車搭乘率皆非常平均。而疫情影響最嚴重的時間分別為2020年3月與2021年5月，此期間公車搭乘率降至最低點，分別降至10%與5%以下，顯示公車搭乘率確實受到疫情影響。值得注意的是部分公車搭乘率在第一次疫情 (2020年3月) 緩解後並沒有明顯提升，推測可能原因

為疫情期間民眾可能減少了戶外的活動或原先搭乘公車外出的民眾轉向私人交通工具，藉以避免與他人接觸，民眾逐漸改變了原有的生活習慣。本研究針對公車、汽車與機車進行實車測試，並將CO、THC、NO、CO2之結果進一步透過假設三種車輛皆為正常載客量的情況下所估算之參考人均污染排放量，公車、汽車及機車CO參考人均排放係數計算之結果分別為24.9、270及143 mg/Pa-km，公車、汽車及機車THC參考人均排放係數分別為0.53、26.7及5.34 mg/Pa-km，公車、汽車及機車NO參考人均排放係數分別為201、27.4及11.6 mg/Pa-km，而公車、汽車及機車CO2參考人均排放係數分別為9,

096、97,605及23,445 mg/Pa-km。分析結果顯示在假設公車搭乘率為100%時，大部分的公車的人均排放係數會低於汽車與機車，而NO排放係數除外，NO的人均排放係數公車最高，其次是機車和汽車。值得一提的是，當公車搭乘率低於100%時，公車的人均污染物排放係數將可能比汽車與機車還要高。台灣受到新冠肺炎疫情的影響使公車搭乘率大幅下降，連帶使得公車人均空氣污染物排放量低於私人交通工具的環境效益降低。在疫情高峰期，本研究分析的公車人均污染排放係數大多高於汽車和機車。根據本研究的結果顯示，若僅考量空氣污染問題，相關單位可以考慮減少公車班次或改變公車路線設計，並採取措施提高公車的搭乘率，以確

保公共交通方式之人均空氣污染物排放量低於私人交通工具。在疫情尚未緩和的背景下，確保在疫情期間採取足夠的預防措施和保持社交距離可能有助於改善公車的搭乘率並減少公車的人均排放量。

AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決熱電偶 C Type的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

高功率電競筆電晶片之最佳化散熱組合分析

為了解決熱電偶 C Type的問題，作者陳清隆 這樣論述：

本研究乃找出電競筆電晶片之最佳散熱組合，實驗結果與FloTHERM模擬系統之熱阻值比較，差異約2.3%，溫度為0.5°C，對於雙熱源系統的模擬分析，非常具有參考性。經由田口方法分析出最佳參數，得出各因子之最理想配合水準組合，即A-2(銅鰭片)、B-2(鰭片底座厚度0.3mm) 、C-1(鰭片厚度0.1mm)、D-3(模組type3)、E-3(風扇入風孔開孔率80%)、F-(搭接銅板厚度0.8mm)，與原始case比較結果顯示，熱阻值下降0.055 °C/W，約為4.7 °C。在最佳化組合參數中，計算出因子參數對於熱阻值的貢獻程度，設計因子模組Type(37.6%)、鰭片厚度(32.9%)，兩

者之貢獻度對於參數設計影響最大，影響高低依序為D(模組Type)>C(鰭片厚度)>F(CPU/GPU搭接銅板)>A(鰭片材質)>B(鰭片底座厚度)>E(風扇入風口開孔率)。獨立鰭片厚度0.1mm、0.2mm、0.3mm模擬分析結果中，得知在鰭片厚度增加的同時也使流道變窄而增加風阻，風扇的靜壓變大也使得流量隨之變少，導致流體經過鰭片之間的速度變慢而不利於對流熱傳。晶片與熱管間的銅板增厚雖可使橫向截面積增加而有利於將熱源快速均溫至熱管，但是受限熱管與銅板上下接觸面積不變，熱源傳導至熱管的增加幅度有限，且將增加成本。