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發光白鳥的洞穴

為了解決爬山機缺點的問題，作者姚若潔 這樣論述：

　　疫情時代隔離處境下，最好閱讀的故事 　　蔣勳專文推薦 　　科普翻譯家姚若潔個人首部長篇小說 　　一部融合科學與心靈、理性與浪漫的動人作品 　　當你進入這發光的洞穴 　　得知自然律與演化的因果， 　　是否就能看清楚人類心靈的迷霧？ 　　遠眺英吉利海峽美麗的白崖上，飛翔著一群還沒被生物學家界定種屬的白鳥，據聞牠們的棲息地僅存在這座白堊地質為主的島嶼，有緣人才能窺見這群白鳥自體會發出不思議的光。 　　島上居民自給自足，鮮少與外界往來，卻發明出神奇的生物能源科技，不會產生有害廢棄物，似乎能為人類發展與環境保護的失衡問題，帶來突破性的智慧解方。 　　露曦，一個論文卡關失去

自信的台灣學生，受到「我想親眼看到海鴿」的意念驅使，冥冥中被牽引到島上參與鳥類研究，並因此讀到十九世紀自然學家李文斯敦留在島上的生活手記，裡面有豐富的科學思考，對「海鴿」詳細近身觀察，但卻隱匿了一段不欲人知的洞穴探索經歷，近乎某種超然的靈性體驗。 　　當露曦終於隨著白鳥進入到洞穴裡，她是否有機會知道自然律與演化的因果，看清楚人類心靈的迷霧，然後開啟通往未來的時空之旅呢？ 　　雜糅生態學、演化論、海嘯反撲、環保主義、柏拉圖洞穴、共時性、古典樂等知識，作者以細膩的文筆賦格出這部視野奇異、思考深邃，兼具科學理性與文學浪漫之作。  

爬山機缺點進入發燒排行的影片

應用於太陽能發電系統之擾動觀察法的改善方法

為了解決爬山機缺點的問題，作者艾昂明 這樣論述：

此論文改良了應用於太陽能光電(PV)的擾動觀察法(P&O)以及最大功率點追蹤(MPPT)方法，並且稱之為改良後的擾動觀察法(IP&O)及最大功率點追蹤。這個新的演算法在 MATLABSIMULINK 環境下建立模型模擬. 改良後的擾動觀察法與原本的方法在不同的氣候下去模擬比較，其結果驗證了改良後的方法在追蹤遮陰效應、穩態、或劇烈的天氣變化下的最大功率點時，都能有更好的效率以及結果. 改良的擾動觀察法最主要的目的是要減少原本方法所造成的三種明顯的缺陷，這些缺點包括在穩定狀態下最大功率點的震盪現象；因為天氣劇烈變化，或著是在遮陰效應下擾動觀察法無法準確的觀察到最大功率點，使得工作點偏移最大功率點

。改良後的擾動觀察法藉由融合了兩種其他的演算法來解決這樣的問題 : 最佳化的爬山演算法(Hill Climbing)以及搜尋演算法.關鍵詞 : 太陽能光電，最大功率點追蹤，最大功率點，擾動觀察法， 遮陰效應，穩態.

樹木教我的人生課：遇到困難時，我總是在不知不覺間，向樹木尋找答案……

為了解決爬山機缺點的問題，作者우종영 這樣論述：

「只要閱讀一次，就會愛上樹木， 閱讀兩次，就會熱愛自身的生命。」 ★療癒韓國人民的年度之書 ★15萬冊作者的最新力作，入選韓國最大連鎖書店「上班族必讀書籍」 ★療癒推薦 詹鳳春/日本樹木醫 第1899號 胖胖樹王瑞閔/植物科普作家   樹木，是信仰，更是人類的心靈慰藉。 古有祭祀巨木的習俗，特定樹木的榮枯更暗示了當朝國運的興衰；古代文人為樹木賦詩作歌；竹、梅的不畏風雪象徵君子，桃、松則象徵延年益壽。由此可知，「樹木」除了是自然界不可或缺的資源，從遠古時代開始即是一種信仰，也是人們的心靈慰藉。 「努力、厚實實力，才能成功」——杉樹 你知道嗎？小杉樹要長得跟其他大樹一般，需要經歷百年的漫長歲

月。但它們並未放棄，仍然在漆黑的土地中生根發芽，因為它們知道唯有等待並厚實根部的力量，才能有長高的事實。 ——如果是人類，也許有人早已放棄，但也有人如同小杉樹般，為了獲得成就，在別人不知道的幾千個日夜中努力。 「想獲得什麽，就得付出什麽」——樺樹 因為強風而無法向上長高的樺樹，取而代之的是往下深深扎根。而比起其他樹木，樺樹需要更多陽光才能生存，為此，它們放棄一起成長的朋友，選擇獨自在高聳的岩石上成長，這樣才能盡情獨享陽光。 ——人也是如此，許多人都貪心得想要擁有全部，但兩全其美並非易事，需要取捨，才能獲得，如果糾結於失去，最終只會兩頭空。 「與樹木學習如何漂亮地退場。」——紅豆杉 樹木的空隙是

老病樹木的傷口。古老的紅豆杉，隨著歲月的流逝，體內的空隙越大。而空隙就成為了被寒冬折磨得疲憊不堪的動物們之藏身處。如今已邁入人生下半場的作者，在一次與年輕後輩前往救治樹木時，學會了老樹戰勝傷痛，擁抱微小生命的人生智慧。 ——無論是誰，到了某一瞬間，都要在該退後時退後一步，漂亮地讓出自己的空位。   作者照顧樹木已超過三十年，與樹木的相處遠比與人的相處還多，身為治癒樹木的樹木醫生，作者卻總說「是樹木治癒了我。」他相信樹木給予的力量，爲了和更多人分享樹木的智慧，於是寫下這本書。而人類身處於世界中，為了生存總是竭盡全力，正如同生長在條件惡劣中的樹木，不畏風寒，仍然在每一瞬間向下扎根，開拓它的生命。

樹木，世界上最古老且最有智慧的人生哲學家，它們用生存智慧教會人類生命的真諦。

增進分佈估計演算法模型正確性的小生境技術

為了解決爬山機缺點的問題，作者許博竣 這樣論述：

本論文探討在分佈估計演算法中取代方式對於假相關性數量的影響，且提出一個新的小生境技術。限制競爭式取代法是一個在分佈估計演算法領域中被廣泛使用的小生境技術。然而，限制競爭式取代法引發了變數間的假相關性，這項缺點會降低分佈估計演算法的成效。本論文使用以建構模塊為基礎定義了新的距離函式「單一小生境距離」（one-niche distance）。對於部份提供明確連結群組的分佈估計演算法，如延伸式精簡基因演算法，單一小生境距離可以直接應用於限制競爭式取代法。實驗結果顯示，在延伸式精簡基因演算法上，單一小生境距離成功地為限制競爭式取代法減低了假相關性的生成。修改過後的限制競爭式取代法仍然在族群中保留了足

夠多具差異性的體。使用修改過的限制競爭式取代法的延伸式精簡基因演算法比起使用傳統限制競爭式演算法能處理更大規模的問題。另外，在具高度欺騙性的問題上，實驗顯示修改過的限制競爭式取代法從貪婪爬山演算法獲益更多且表現優於限制競爭式取代法。對於沒有提供明確連結群組的分佈估計演算法，如階層式貝式最佳化演化法，本論文提出了相關性結構矩陣限制競爭式取代法（DSMRTR）。此取代法建立一個相關性結構矩陣，藉由互補差距（differential mutual complement）估計單一小生境距離。實驗顯示，對於階層式貝式最佳化演化法，相關性結構矩陣限制競爭式取代法比起限制競爭式取代法引發較少的假相關性，同時

保持了足夠的多樣性。本論文顯示出，在某些狀況下，當取代法有考慮模型建構時，可以讓分佈估計演算法有更好的表現。因此，比起依循為傳統基因演算法所做的設計，為分佈估計演算法發展新的運算子是有前景的。