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超高效自主學習法：資訊蒐集X時間控管X決策實行，從資格考試準備到提升工作效率皆適用的五大守則

為了解決解析度定義的問題，作者坂本翔 這樣論述：

　　一個高中畢業的樂團成員， 　　竟搖身一變成了老闆和暢銷作家!? 　　著作累計發行12萬冊的［自學天才］傾囊相授 　　使你人生軌道一百八十度轉變的自學法！！ 　　★以週為單位設定目標              　　★捨棄紙本行事曆 　　★刪除手機裡多餘的APP 　　★建立自學專用帳號，跟私人生活做出區別 　　★逐步打造一個適合自學的環境 　　工作、證照考試、各種檢定都適用！ 　　用低成本又快的速度，發揮絕佳效益取得成果！ 　　打造自學腦的「五大能力」 　　①「資訊蒐集力」：資訊輸入要精簡凝練！ 　　②「決策實行力」：明確定義自己的決策準則！ 　　③「時間管控力」：設

立每週一天的「調度日」！ 　　④「自制意志力」：藉「量變質變律」，把數量變成盟友！ 　　⑤「訊息輸出力」：充分運用社群網站激發動力！  

解析度定義進入發燒排行的影片

基於深度學習框架之衛星圖像人造物切割

為了解決解析度定義的問題，作者陳忠揚 這樣論述：

遙測(remote sensing)是近年來影像處理熱門領域之一，該技術被廣泛應用於水土監測、環境監測、以及軍事類活動監控等多項應用，囿於衛星資料取得成本相對較高，致使提供學術研究的公開資料與相關研究之應用起步較晚，眾多研究中可以發現，針對衛星影像的語意切割(semantic segmentation)整體表現上仍然不佳，本研究將衛星影像分為同質性與異質性兩種資料，前者的訓練與測試資料，皆來自相同衛星及成像條件的影像，後者則是訓練和測試資料集隸屬於不同區域及季節之影像，分別探討如何透過影像增強與深度學習框架的方式，提升衛星影像的物件切割表現，以及透過「無監督域適應(unsupervised

domain adaptation, UDA)」的技術，使模型面對更加複雜的衛星圖資，於跨域任務的影像分割仍保有一定的適應力。同質性衛星影像的應用，本研究透過訓練資料的前處理，使用深度學習中遷移學習之概念，載入預訓練模型，搭配模型再訓練、Mixed Pooling Module (MPM)模組應用以及相關參數調校後，找到最佳搭配組合，提升衛星影像之切割效能；前處理包括影像增強、高頻強化、邊緣銳化等方式，目標鎖定人造物體的建築與道路，提升整體影像切割校能的mIoU指標。最終，透過資料前處理、特徵強化模組、骨幹網路選擇之搭配，獲得83.5%的mIoU效能表現，與原始效能相比大約精進3%。異質性衛星

影像的應用，本研究依序驗證Source Only、現有UDA技術以及域轉換與強化網路(Domain Transfer and Enhancement Network, DTEN)架構，透過調整其中的關鍵參數設定，試圖讓模型更有效執行跨域影像分割任務，最終超越UDA最佳效能mIoU指標3.6%，達到45.3%之表現。

西德尼.布瑞納：基因巨擘的科學人生

為了解決解析度定義的問題，作者LewisWolpert 這樣論述：

　　布瑞納證明訊息核糖核酸（mRNA）的存在，而mRNA的重要性歷久彌新，拜新冠肺炎疫苗的創新突破所賜，現在連一般大眾也能很自然地隨口說出「mRNA」這個字眼。 　　西德尼．布瑞納（Sydney Brenner，1927-2019）是2002年諾貝爾生醫獎的獲獎者。他參與解開基因編碼、證明訊息核糖核酸（mRNA）的存在、線蟲的全基因體解析等重大生物學事件，同時建立發育遺傳學的「線蟲模型」，對多細胞生物的「細胞命運」（cell fate）研究，打下至為關鍵的基礎。多位重量級之生物學家甚至認為，布瑞納這些突破性的發現與創見，使其足可與孟德爾、達爾文等人並列，可被譽為史上最偉大的生物學家之一。

　　本書綜觀布瑞納的大半生，從他童年時期在父親鞋店後方的房間做實驗，到成為英國重量級醫學研究所的主任，其間不論學思歷程與生活點滴，都有生動活潑地描繪與自剖。本書內容以布瑞納的錄影訪談為基礎，除了基因、遺傳等專業觀念的論證外，字裡行間處處展現出布瑞納的獨到見解、機智幽默、科學堅毅等精神。當然，絕對不乏他廣受大眾喜愛的「反傳統」獨到思維。閱讀本書，你不但可以了解這位「基因巨擘」的科學人生和風範，更能與其共同親炙從事科學之純真，保證深獲啟迪。 　　【布瑞納的金句】 　　•只有閱讀並不夠，但有時思考也不夠，因為最終的重點在於實作。因此，實作才是科學界真實的意義所在。 　　•在生物學中『別擔心

假說』非常重要──相信為達成某事，總是會有可行的方法，那麼當下你就不需要太擔心，而能實在地繼續做事。 　　•我認為，那些不受標準方法牽引的外行人，才能夠以不同的方式看待事物，並且邁出新的步伐。……這就是無知取勝之處！ 　　•選擇實驗對象依然是生物學中一件最重要的事，我認為也是從事創新工作最好的方法之一。……你需要做的，是要找到哪個是可以透過實驗解決問題的最佳系統。 　　•我親手進行這所有的實驗。原因很簡單，因為我喜歡培養生物。我一直都覺得非常有趣的事，就是把研究的計畫做到其他人可以接手的階段，並開發所有各式相關的技術（little tricks）。 　　•我一直都覺得推動科學向前發展的

最佳人選，就是科學領域之外的人。也許對文化來說也是如此。移民永遠是探索新發現的最佳人選！所以當有人對我說：『你們實驗室的組織是什麼性質？』我只想得到一個答案，那就是：『不被束縛的一群人！』 　　•我在1979年成為（MRC實驗室）主任。回顧起來，我認為那是個天大的錯誤，擔任這種職位的人會變成窗口。也就是說，上位者會透過他們監看底下的人，於是你將成為兩種迥異群體的調解人，一種是上位的怪物，另一種是下位的白痴。 　　•西洋棋有開局（opening game）、中局（middle game）和殘局（end game）。我發現在科學中最美妙的是開局。因為這時候什麼都還沒有，才有大量運用明智選擇的自

由。 　　•保持一點無知是絕對必要的，否則你就不會去嘗試任何新的事物。我想我真正的技能是讓事情有個起頭，我一輩子都是如此。事實上，開局是我最喜歡的。 　　•有些人想要發表作品，刊登在像樣的期刊上。人們大打出手，高聲尖叫，只為了把成果發表在不知何故變得流行的期刊上。但實際上，科學的偉大之處在於能夠真正解決問題。

具單晶片電極和全數位次取樣延遲鎖相迴路的低功耗VEGF濃度感測系統

為了解決解析度定義的問題，作者鄭人瑋 這樣論述：

致謝 I摘要 IIIABSTRACT IV圖目錄 VIII表目錄 XII第一章 緒論 11.1. 研究背景與動機 11.2. VEGF換能器平台系統設計挑戰 41.3. 論文組織 5第二章 系統簡介暨VEGF換能器製造流程 62.1. 電化學感測器 62.1.1 光學法 72.1.2 壓電懸壁 72.1.3 場效晶體管 82.1.4電化學適體感測 92.1.5結論 92.2. VEGF電容式換能器設計 102.2.1 VEGF癌症指標蛋白 102.2.2 VEGF指標感測原理 112.2.3 水溶液感測分析模型 132.2.4 指叉電極雜訊及高靈敏度突

破 152.2.5 VEGF指叉式電容設計與模擬 172.2.6 VEGF電容變化量測結果 19第三章 電容式感測讀取系統設計 223.1. 換能器雜訊 223.2. 讀取系統雜訊來源 233.2.1 熱雜訊(Thermal Noise) 233.2.2 閃爍雜訊(Flicker Noise) 243.2.3 散粒雜訊(Shot Noise) 253.3. 雜訊處理技術介紹與選擇 263.3.1 斬波穩定(Chopper Stabilization) 263.3.2 自動歸零(Auto-Zero) 263.3.3 相關雙取樣(Correlated Double Samp

ling) 273.4. 電容數位轉換器架構 293.4.1 類比式電容數位轉換器[38] 293.4.2 週期調變式電容數位轉換器[39] 303.4.3 鎖相迴路式電容數位轉換器[40] 323.4.4電容數位轉換總結 333.5. 時間數位轉換電路所面臨的挑戰 343.5.1 PVT變化對延遲單元的影響 343.5.2 限制延遲單元偏移方法 363.5.3 結論 37第四章 VEGF低雜訊電容數位轉換系統 384.1. 系統架構及分析 384.1.1 讀取系統挑戰 394.1.2 讀取系統設計概念 394.2. 低雜訊低功耗取樣保持 424.2.1 放大器設

計 444.2.2 規格設計 454.2.3取樣保持電路雜訊分析 464.2.4取樣保持電路模擬結果 494.3. 壓控振盪器 514.4. 二階段時間數位轉換器 544.4.1 二階段時間數位轉換器解析度定義 554.4.2 粗調快閃時間數位轉換器 554.4.3 時間電壓轉換器(Time to Voltage Converter) 584.4.4 細調SAR ADC 644.5. 全範圍時間延遲校準電路 684.5.1 次取樣延遲鎖相迴路雜訊分析 694.5.2 次取樣延遲鎖相迴路實現 714.5.3 次取樣時間延遲鎖相迴路小訊號分析 72第五章 晶片佈局與量測

765.1. 介紹量測環境 765.2. 量測環境建立及實現 765.2.1 晶片佈局和晶片照 775.2.2 PCB設計和佈局 805.3. 量測結果 815.3.1 適體表面修飾及鍵結步驟 815.3.2 VEGF換能器量測結果 835.3.3 讀取系統量測結果 88第六章 結論與未來展望 986.1. 結論 986.2. 未來展望 98參考文獻 99