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雄工冷凍空調科分數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李永然,林蔓禎寫的 法律特有種：李永然律師不一樣的普法之路 可以從中找到所需的評價。
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國立臺中教育大學 科學教育與應用學系環境教育及管理碩士在職專班 白子易所指導 江卉如的 住宅建築通風、空調設備與室內空氣品質課程對國小六年級學童教學成效之研究-以台中市大雅區某國小為例 （2021），提出雄工冷凍空調科分數關鍵因素是什麼，來自於室內空氣品質、通風空調、環境教育、環境素養。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李達生所指導 王健嘉的 節能專利領域運用到 AI 演算法之趨勢研究分析 （2021），提出因為有 節能專利、AI 演算法、自然語言處理、主題模型、關鍵字、趨勢分析的重點而找出了 雄工冷凍空調科分數的解答。
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法律特有種：李永然律師不一樣的普法之路
為了解決雄工冷凍空調科分數 的問題，作者李永然,林蔓禎 這樣論述：
這是名律師李永然盡述其三十年來法律志業、人生哲學與「普法」之路的傳記文本。書中呈現李永然律師不一樣的成長、學習歷程，律師事業開創的跌宕起伏，經營哲學的變與不變，關係企業成立的初衷，投入人權保障的堅持，人生信念等多元面向，是憧憬法律之路的年輕後輩或想一窺名律師生命情境的讀者，必不可缺的酣暢淋漓之作。 特有種，代表典型，也意味著與眾不同。 ．他，以吊車尾的「劣勢」進入台大法律系；但畢業那年，善用時間管理與掌握輕重緩急原理的他，一舉通過了錄取率極低的台大法研所考試與律師高考。 ．他，是律師，但又不只是律師；因為他將志業極大化，以「普及法律」為軸心，從事務所經
營、演講、寫作，到創立出版社、研究中心、基金會，無不秉持初衷，繞軌而行。 ．李永然身經百戰後淬煉出的人生智慧──沒有行動就沒有結果，期待「未來」最棒的方法就是去「創造」它！ 血汗堆疊的經驗不藏私，法律「特有種」──李永然律師誠摯分享。
住宅建築通風、空調設備與室內空氣品質課程對國小六年級學童教學成效之研究-以台中市大雅區某國小為例
為了解決雄工冷凍空調科分數 的問題，作者江卉如 這樣論述：
國人每人每天約有80~90%的時間處於室內環境中，室內空氣品質與人體健康之間有著密切的關係，而相較於成人，兒童更易受到室內空氣污染的危害。本研究目的在發展一套以住宅建築通風、空調設備與室內空氣品質環境教育課程，實際進行課程教學，並於課程實施後分析課程對學生其環境覺知(awareness)、環境知識(knowledge)、環境態度(attitudes)、環境技能(skills)、環境行為(participation in activities)環境教育五大面向目標的成效變化。本研究採取量化的研究方法，研究對象為臺中市大雅區某國小六年級學童共100人，分為「實驗組」及「對照組」兩組，實驗組實施住
宅建築通風、空調設備與室內空氣品質課程教學，對照組則無。發展以環境教育五大面向相關議題之問卷作為研究工具，問卷初稿完成後邀請專家審查檢核，並於預試問卷施測後，針對難易度、鑑別度、決斷值、相關係數來進行問卷效度分析，發展成一份完整且具有信、效度的問卷。緊接接著進行學童問卷前測作業，再針對實驗組學童進行自編教案課程，時隔一週後進行後測。最後將收集之兩組學童問卷資料以經由SPSS統計軟體，以描述性統計、獨立樣本t檢定與成對樣本t檢定，進行前後測資料分析。茲將研究結果說明如下：實驗組的覺知、知識、態度、技能、行為的各項後測平均數為72.80、17.54、71.20、66.58、49.74分，均分別高於
對照組的各項後測平均數61.22、15.00、61.32、48.76、38.68分，達到顯著差異。參與住宅建築通風、空調設備與室內空氣品質課程教學之學生，實驗組前後測之覺知、知識、態度、技能、行為各個向度顯著差異雙尾顯著性，顯著雙尾值(0.000、0.000、0.000、0.000、0.000)
節能專利領域運用到 AI 演算法之趨勢研究分析
為了解決雄工冷凍空調科分數 的問題，作者王健嘉 這樣論述：
Artificial intelligence（AI）隨著數據運算速度的提升，發展出許多演算方法。而在節能技術中用到的數據運算，亦發展出各項AI演算法應用於不同節能場域。其中，在節能專利技術開發上，更能顯示出AI演算法對於能源利用的價值與技術發明的獨創性。因此，為了評估AI演算法用於節能技術是否有其適用性與發展性，本研究從2014～2021年度之間超過15,000篇節能專利中，對於AI演算法與節能領域進行趨勢分析。透過撰寫Python程式以及自然語言處理Natural Language Processing（NLP）邏輯，使用隱含狄利克雷分佈(LDA)做為建立主題模型的方法，將大量節能專利資
料進行主題分類，並且輔以AI演算法關鍵字做為節能專利的標籤，用來加強AI演算法應用於節能領域的相關性。歸納這些AI演算法以及各種領域的節能專利後找出發展趨勢，說明了節能專利使用到的各種AI演算法其逐年間的消長趨勢做探討分析。進而統整出AI演算法對應於節能場域的適性，做技術應用的探討，以作為AI演算法應用於節能專利之開發參考。經過分析所有節能專利後，可以歸納出用於節能專利的AI演算法趨勢，早期以神經網絡Neural Network（NN）、機器學習Machine Learning（ML）、基因演算法Genetic Algorithm（GA）為主，近年隨著各項技術與應用的發展，深度學習Deep L
earning（DL）與強化學習Reinforce learning(RL)在應用數量上有大幅增長。在近年疫情的催化下，人們行為模式的改變為遠距離交流、居家辦公等，對於能源的需求反映在能源優化、通訊網路以及電動車相關的主題，並延伸出智慧工廠、智慧家居、智慧醫療和綠能環保等主題內容，可以預見以AI為主軸的應用，會圍繞在日常生活之中。