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讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力

為了解決空 壓 機有油的問題，作者張祥斌 這樣論述：

「不懂遊戲的人就不懂生活。」   發現科學的祕密，感受科學的魅力 科學可以啟發人的智慧，遊戲會帶來心靈的愉悅， 當科學與遊戲撞出智慧的火花時，科學遊戲就誕生了！   生活科學╳自然科學╳地理科學╳生物科學 偵探科學╳密碼科學╳魔術解密╳騙術揭祕 本書將以問答方式帶你來一趟奇異魔幻的科學之旅──   　　【生活科學】 　　把問題當成一種遊戲，把思考當成一種樂趣， 　　懂得生活科學就能科學生活，你的生活IQ就會越來越高！   　　▎萬能溶液 　　一個年輕人想要到大發明家愛迪生的實驗室裡工作。 　　年輕人說：「我想發明一種萬能溶液，它能溶解一切物品。」 　　愛迪生聽完以後，笑了笑便提出有關「萬能

溶液」的問題， 　　年輕人瞬間啞口無言，你知道愛迪生提出問題是什麼嗎？   　　▎盲人分衣 　　有兩個盲人一起去買衣服，兩人各自買了一件黑衣服和一件白衣服。 　　他們回家後發現衣服已混在一起，四件衣服的質地、大小是一樣的。 　　你能區分黑衣服和白衣服，讓他們每個人都各有一件嗎？   　　【自然科學】 　　從原始社會到現代社會，人類都在享用化學成果， 　　快跟著遊戲，在物理、化學的世界裡盡情遨遊吧！ 　　 　　▎筆直的煙 　　輪船以每小時10公里左右的速度航行， 　　輪船煙囪冒出的煙是筆直上升的。 　　你認為這種情況可能發生嗎？   　　▎用兩根吸管喝汽水 　　口含兩根吸管，一根插到一個裝有汽水

的杯子裡， 　　另一根露在杯子外面，你能從吸管中喝到汽水嗎？   　　注意：不要用舌頭堵住露在杯子外面的那根吸管， 　　也不要用手指堵住這根吸管的另一頭，否則算犯規！   　　【偵探科學】 　　犯罪行為的實施必然和一定的時間、空間人和事物有關聯， 　　指紋、鞋印、血跡、毛髮、纖維……在犯罪現場留下痕跡。 　　懂科學，你也能成為偵探，用雙眼和大腦將罪犯繩之以法！   　　▎千慮一失 　　寒冷的冬夜，一名出診的內科醫生被人開車撞死了。 　　肇事者將屍體和出診的皮包一起裝進車子裡，快速逃離現場。 　　肇事者在路上轉了很長時間，由於車內太熱，再加上作賊心虛， 　　他大汗涔涔，嚇得半死，冷靜下來後，他便

把屍體扔在池塘裡。 　　「這個屍體在被扔入池塘之前，一定是在24℃的環境中待過。」 　　警官檢查了溼透而冰冷的屍體和皮包後，一眼看出肇事者的破綻。 　　你能夠解釋這位警官是怎麼知道的嗎？   　　【密碼科學】 　　無論是犯罪分子或偵探都將密碼作為達到目的的重要手段， 　　字謎更是當仁不讓！用字謎破案不是神話，中國自古有之。   　　▎無自家書 　　一個在外謀生的人託同鄉帶給妻子一封信和一包銀子。 　　同鄉偷看信，看到裡面只有一幅畫── 　　畫上有一棵樹，樹上有八隻八哥、四隻斑鳩。 　　他一想，信中並沒寫多少銀子，於是便將銀子偷偷扣了一半。 　　誰知見到其妻子後，她拿著信說：「為什麼只剩五十兩了

？」 　　你能猜出她如何知道原來有銀子一百兩嗎？   本書特色   　　本書精選了實用且有趣的科學思維訓練遊戲，參照通行的科學分類體系，根據訓練遊戲的實際情況，將全書分為八章並詳細的分析、講解及揭祕。本書集科學性、知識性、實用性和趣味性於一體，能使讀者在遊戲中學習科學，在遊戲中收獲樂趣，成為「科學達人」。

空 壓 機有油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

為了解決空 壓 機有油的問題，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。

犯罪現場：李昌鈺刑事鑑識教程

為了解決空 壓 機有油的問題，作者HenryC.Lee 這樣論述：

犯罪現場的勘察，只有一次機會， 一旦錯失，真相就永難水落石出。 李俊億  臺灣大學醫學院法醫學科暨研究所教授  譯   李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授  導讀 孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任 侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長 顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長 聯合推薦   鑑識科學突飛猛進，但唯有勘察人員能夠正確處理犯罪現場，它才能發揮效用。   曾參與美國九一一恐攻案、美式足球球星辛普森案，以及臺灣桃園縣長劉邦友血案、彭婉如命案、白曉燕命案、三一九槍擊案、蘇建和案等的國際鑑識權威李昌鈺，在本書為犯罪現場勘察提供獨到的系統化方法，循序漸進講解：

處理犯罪現場的基本觀念 犯罪現場的管理 犯罪現場初步勘察的步驟 犯罪現場紀錄 物證搜索 物證採取與保存 引導成功偵查的邏輯樹 現場檢驗試劑的調配與使用 特殊現場的勘察技術 犯罪現場重建     現場勘察工作關係著犯罪偵查的成敗，但卻少有專書提供這類知識，本書正是現場勘察人員最重要的參考資料。 ——顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書從犯罪現場基本觀念介紹、現場勘察、物證蒐集及處理，乃至於證物運用價值及現場重建，均有極為深入的介紹及講解，對於我國未來刑案現場勘察技術之提升將有極重要的影響。 ——侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書或將與《洗冤集錄》在我國偵

審歷史同佔重要地位，各自展現不同時代的科學家為公平正義奉獻智慧所留下的不朽足跡。 ——孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任   本書的內容精實，一再強調「犯罪現場」是證物的寶庫，是案件成敗的關鍵，所傳達現場保全、採證、鑑定觀念的寶貴之處，是想瞭解勘察人員在「犯罪現場處理與採證」的重要入門寶典，無論是警察、調查官、憲兵、檢察官、法官、律師等司法實務人員，均應人手一本。 ——李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授   本書為犯罪現場處理提供了一種獨到的系統化與邏輯性方法。 ——《執法科技》（Law Enforcement Technology）   編撰精良、易於閱讀與理解、透徹而洗鍊的著作

……可培養出優秀的犯罪現場偵查員。 ——《鑑識科學網路期刊》（Internet Journal of Forensic Medicine） 本書為《犯罪現場：李昌鈺刑事鑑定指導手冊》改版

以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態

為了解決空 壓 機有油的問題，作者陳柏辰 這樣論述：

隨著科技進步與工業技術的大躍進，高科技與工業技術涵蓋之機械精密度與系統的完整性日益漸增。為滿足設備元件於操作的可靠性與顧及工作人員的安全，需要對元件進行完整的監控，以提升安全性與降低維護成本。本研究將建立牙科手機的健康狀態診斷模型，以加速規擷取振動訊號，透過特徵工程的方式，取得三軸振動訊號中重要的特徵，以建立診斷系統的數據集，再透過深度學習中具有空洞因果卷積與殘差連接的時間卷積網路(Temporal Convolution Network)作為診斷分類模型之核心。研究顯示TCN於切削前三軸空轉訊號的訓練準確率為74.51%、95.99%、88.88%，較LSTM (68.97%、86.29%

、68.08%)與1DCNN(73.47%、92.03%、81.72%)表現優異，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的80.09%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果90.01%、90.82%最佳。測試準確率的部分，TCN於切削前三軸空轉訊號的準確率為70.78%、94.83%、87.94%，優於LSTM (69.00%、86.11%、68.28%)與1DCNN(70.44%、91.50%、79.28%)，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的77.61%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果89.00%、85.28%最佳。本研究以建立人工智慧的學習方式，即時偵測與診斷牙科手機

當前之使用狀態，可避免牙醫師使用異常的牙科器械，進而造成病患的不適與添上心理陰影。