空氣成分比例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

【從賽局思考到趨勢預測，全方位實戰課套書】(勝算：賭的科學與決策智慧+傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長)

為了解決空氣成分比例的問題，作者AdamKucharski 這樣論述：

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格，專業力挺！ 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神，更是股神》愛德華．索普， 　　博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋， 　　他們的研究成果，對於理解運氣和決策有何啟發？ 　　又點出我們解讀事物的哪些常見盲點？ 　　長久以來，各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引，他們不斷挑戰預測的極限，探究秩序與混沌的界限，以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧，都因「賭」而拓展了探索的疆界。 　　我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因，問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學，你將學會洞察普遍存在的判斷盲點，更睿智地權衡風險與報酬，從而做出優質決策，控制運氣的影響。 　　●懂博奕，你會更洞察盲點 　　○輪盤贏錢策略的演進，反映出機率科學近一世紀來的發展…… 　　○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客，為何效果適得其反？ 　　○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干？ 　　○為何有些投注公司反其道而行，樂於吸引精明賭客來投注？ 　　○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率，那是為啥？ 　　●懂博奕，你會更了解投資 　　○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」，反之亦然？ 　　○交易機器人崛起後

，金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀？ 　　○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」，用於賽馬時有何弱點？ 　　○購買不同產業多家公司的股票，投資組合多樣性為何仍然不夠？ 　　○投資領域的「基本分析法」，要注意什麼盲點？ 　　○購買擔保債券憑證時，要避免什麼錯誤假設？ 　　●懂博奕，你會更善於決策 　　○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」，如何有助於尋找隱含資訊？ 　　○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影，因為它試圖處理缺漏的資訊。 　　○賽局未達到最佳結果時，參與者的決定不會趨向平衡，而會大幅震盪。 　　○參與者易失誤或得在賽局中學習時，賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… 　　●懂博奕，你會更過

好人生 　　○為什麼選擇最簡單的解釋，往往反而明智？ 　　○為何最快的解決方法，有時像在走回頭路？ 　　○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面？ 　　○優秀的機器人程式不能只有蠻力，還要懂心理學才行。 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　最符合現今時局需求的著作，讀者異口同聲：「好看到讓你想『傳』給別人」！ 　　一種致命病毒蟄伏多年，於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開，隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」，致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…… 　　說到「傳染力」，我們往往聯

想到疾病傳播，然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學，更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究，他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手，探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼（哪個人或事件、地點），從而預測事態的後續發展，並且建議妥適的因應之道。 　　由於流行病學探究傳染力所得的成果，已廣泛應用至諸多領域，因此本書內容雖以疾病傳播起頭，以疫情控制做結，然而書中頭尾之間的篇幅，則切入相當廣泛的領域，像是： 　　●金融界普遍相信分散投資能降低風險，然而已有多項研究發現，隨著「金融傳染途徑」形成，分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。 　

　●從健康、生活風格，一路到政治觀點等，我們與熟人往往具備共同特徵，科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境？還是社會傳染所致？ 　　●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪，科學家發展出預測模型，除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源，亦可說服民眾配合甚至協力。 　　●網際網路創造了新形態的互動，本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象，也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 　　●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備，乃至程式碼共享難溯源等情形，一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展？ 　　……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察，乃至暴力事件等等，

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣，許多現象牽一髮動全身，「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭，想要解讀眾多現象與趨勢，擬出因應之道，你不能不知道！ 各界推薦 　　▎《勝算：賭的科學與決策智慧》 　　●庫查斯基以風趣的寫作，介紹必勝投注法的歷史和最新進展，讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 　　●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用，寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫，而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 　　●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 　　●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事，寫得相當成功。本書淺顯易讀，但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 　　●這本書用許許多多的故事，敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後，我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 　　▎《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》 　　►自古至今，從聖經中的瘟疫，到當前攻占新聞頭條的新冠病毒：疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事，探索「傳染」這一門學問。讀了之後，保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格（Jordan Ellenberg） 　　►本書充分展現科普魅力：筆法趣味橫生、清楚明確；主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家，涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學，以精采權威的論據，帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒，了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力，所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯（Alex Bellos） 　　►例證豐富，以務實角度切入，說明如何以數學幫助了解傳染，進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛，既談疾病大流行，亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機，本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特（Peter Piot） 　　►以數學角度切入，精采探討有些事物何以會快速傳播，而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說，他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用，檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡，並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 　　如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯，這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學，也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等，探討有些事物能快速「瘋傳」，有些卻欲振乏力，背後機制為何？作者是數學家，所以這本書不是生物學著作，但也非數學專書。這本書最精采的地方，在於呈現各統計模型中有多少未知因子，以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷，這也增加了論點的說服力。整體而言，讀起來讓人大呼過癮。  

空氣成分比例進入發燒排行的影片

廢棄織物 RDF-1~5 物理型態對燃燒效率影響之研究

為了解決空氣成分比例的問題，作者林志軒 這樣論述：

現今廢棄織物處理大多流向焚化爐進行焚化，根據行政院環保署統計，廢棄織物於2007到2020年從41,367噸增加至78,591噸。廢棄織物因其成分複雜，物理型態各異，在焚化過程中，無法有效完全燃燒，導致有害氣體排放，造成二次空污以及底渣問題，亟須尋求有效之解決辦法，以降低廢棄織物處理之問題。本研究以廢棄織物為原料，並將其分別製作成第1至第5不同物理型態之RDF，探討不同物理型態之廢棄織物RDF對燃燒效率、底渣產量及灼燒減量之影響。本研究之RDF-5添加PE塑膠廢棄物為塑型劑，以廢棄織物與PE塑膠廢棄物不同混摻比例：A(95：5)、B(90：10)、C(85：15)、D(80：20)、E(75

：25)共五組，以固定成型壓力150kg/cm2，及130℃、140℃、150℃三種不同成型溫度進行成型試驗。實驗結果顯示，成型溫度140℃之混摻比例C組成型條件較佳。為減少PE塑膠廢棄物之影響，將RDF-1~4分為未混摻PE塑膠廢棄物及混摻PE塑膠廢棄物(85：15)二組，進行比較。試燒實驗，取固定重量20克之各種不同物理型態之RDF進行試燒，每30秒記錄一次煙氣分析結果。依煙氣(O2、CO、CO2)數值將實驗過程分為四階段，第一階段-成長期：前期點火燃燒時，煙氣數值不穩定；第二階段-全盛期：煙氣數值已穩定，且無明顯波動發生；第三階段-衰退期：從全盛期末端下降至煙氣數值最低點；第四階段-回復

期：煙氣數值從最低點逐漸達環境背景值，等待數值穩定後，一分鐘後結束試燒實驗。混摻PE塑膠廢棄物之影響分析表示，混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4，燃燒效率皆優於未混摻塑膠廢棄物之RDF-1~4，混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4之底渣產生量分別為3.88g、2.20g、1.93g及1.79g，無混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4之底渣產量分別為7.15g、5.12g、3.75g及2.98g；混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4經燃燒II後之底渣灼燒減量分別為82.1%、72.6%、60.8%及54.1%，無混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4經燃燒後之底渣灼燒減量分別為98.1%、95.0%、88

.7%及77.5%。實驗結果顯示，混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4其底渣產量與經燃燒後之灼燒減量皆比無混摻PE塑膠廢棄物之RDF-1~4少，因此，廢棄織物燃燒過程中，添加適量之PE塑膠廢棄物進行焚化處理，有助於燃燒率之提升及減少底渣產量與灼燒減量。物理型態之影響分析表示，混摻PE(85：15)之RDF-1~5全盛期平均燃燒效率與衰退期燃燒效率差以RDF-5之3.7%為最小差距，底渣產量分別為3.88g、2.20g、1.93g、1.79g及1.32克，經燃燒後之底渣灼燒減量分別為82.1%、72.6%、60.8%、54.1%及12.0%。實驗結果顯示，混摻PE之廢棄織物製成RDF-5之物理型態

，有穩定燃燒、低底渣產量及低灼燒減量之優勢，以利後續焚燒處理，進而降低操作及二次空污處理成本，達到友善環境與永續發展。

凝香，手工純露的科學與實證 余珊的蒸餾教室，花草木果DIY精油、純露的萃取方程式

為了解決空氣成分比例的問題，作者余珊 這樣論述：

「從產地到瓶中，從陽台到廚房，在生活中自己種植、自己採收、自己製作自用純露與精油，是多麼美好的一件事！」──臺灣手工純露、精油蒸餾教學第一人．余珊 三月白柚花，五月香水蓮花，七月茉莉， 九月臺灣土肉桂、十一月杭菊、十二月玫瑰⋯⋯ 四季臺灣，遍地芳菲。 精揀花、草、木、果的枝葉、根莖與果實，去蕪存菁。 置入銅鍋以火純化，以水蒸取，靜心等候，且待時光。 透過時間轉化，萃取養分與芬芳——以五感凝香。 「精油與純露」的取材與蒸餾過程， 是一門靜心的藝術，也是引人入勝的迷人技藝， 展頁，取得不失敗的萃取方程式，提取萬物精華再非難事。 本書以最科學的方法，詳細解說蒸餾精油、純露

的各階段工藝， 並精選臺灣在地植材，認識種植環境、採收時間、保存方法、萃取方式， 讓讀者從0開始，一步步製作出高品質的精油與純露。 綜合紮實的蒸餾基礎理論、實作經驗、文獻印證與詳盡的植材資訊， 余珊老師細緻解析蒸餾技巧與疑難雜症， 無論是蒸餾新手或是老手， 都能順心應用、幫助蒸餾工藝更上一層樓。 讓臺灣第一本手工蒸餾專書， 帶領你體驗純露與精油的理性與感性。 本書重點： 1.臺灣第一本以在地植物蒸餾手工純露、精油的專書。 2.從產地到瓶中，和小農買材料；從陽台到廚房，一方土養一方人。 3.教你不失敗的蒸餾方程式，看得見也做得出來。 4.你最想知道的純露製作Q＆A，不藏私全解密。 5.基礎

理論＋實作經驗＋資訊整理＝不失敗的蒸餾方程式。

The Investigation of the Concentrations of Metals and Trace Elements in PM2.5 and the Possible Sources at Xiluo Township, Yunlin County

為了解決空氣成分比例的問題，作者胡氏芳妤 這樣論述：

顆粒物 (PM) 的大小和成分會隨著環境的差異而有所不同，這些顆粒物不僅會影響能見度並會給人們帶來暴露風險。尤其是特性複雜的細小顆粒長時間懸浮在空氣中，很難隨降雨沉降。本研究探討鄰近高速公路城鎮區域的 PM2.5 質量濃度及其元素組成特徵。研究中使用PQ200 採樣器收集粒徑小於2.5 µm的顆粒物，PM2.5質量濃度採用重量法測定。於2020年1月至2021年12月期間，每六天在雲林縣西螺鎮採集PM2.5樣本一次。然後，使用能量色散 X 射線螢光 (ED-XRF) 光譜儀和感應耦合電漿質譜儀 (ICP-MS) 對 40個PM2.5樣本上的顆粒物進行21 種元素（Al、As、Ba、Cd、Co

、Cr、Cs、Cu、Fe、Ga、K、Mg、Mn、Na、Ni、Pb、Rb、Se、Sr、V、Zn）的濃度比較。採樣分析結果顯示PM2.5 的年平均濃度為 19.8 µg/m3，超過了 WHO 空氣品質指南的 PM2.5 年度標準（10 µg/m3）。採樣期間，1 月份的PM2.5平均濃度最高（38.7 µg/m3），6 月份最低（7.3 µg/m3）。根據在 ED-XRF 和 ICP-MS 之間比較的結果，使用線性方程式計算兩年期間PM2.5樣本中15 種元素（Al、As、Ba、Cr、Cu、Fe、K、Mn、Na、Ni、Pb、Se、Sr、V、Zn）的推估濃度。結果顯示，15種元素佔PM2.5質量的0

.95%－11.71%。 元素平均濃度在 2 月份最高（1.19 μg/m3），其次是 1 月份（1.14 μg/m3），最低在 8 月份（0.37 μg/m3）。不同元素在 PM2.5組成中的佔比出現顯著差異。Na、K、Fe、Zn、Al、Pb、Mn、Cu是PM2.5貢獻比例較高的元素，在15 種元素中的佔比分別為39.8%、27.2%、14.1%、7.2%、6.7%、1.4 % 和 1.1%。其餘元素少於總元素佔比的 1.0%。利用PMF 確定的四個排放來源包括重油燃燒 (11%)、海鹽 (44%)、再懸浮的道路揚塵和鋼鐵製造(23%) 以及車輛排放和發電廠排放 (22%)。該結果有助於建立

PM2.5 質量濃度及其元素組成的數據庫。這些數據可用於削減污染的工作計劃，並為進一步研究該地區元素的健康風險有所助益。