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圖解物理辭典

為了解決電流英文縮寫的問題，作者奧斯朋出版編輯群 這樣論述：

　　內容充實全面，與現行國、高中物理教材知識不僅密切銜接，更能輔助讀者進一步複習歸納資訊，有效提升學習物理的效率！   　　物理學是研究物質和能量的學問，包括物質的各種性質和本質、不同形式的能量，以及物質和能量在我們周圍環境中互動的方式。本書涵蓋六大領域：力學、熱學、波學、電學和磁學、原子和物理學，以及物理學資訊，完整銜接現行國、高中物理教科書內容，是絕佳的課外補充教材。「辭典」形式讓求學中的孩子遇到不熟悉的專有名詞，能夠立即查找，搭配詳實的圖解，並且透過交叉檢索名詞，建立對物理學的正確認知。   本書特色   　　1. 簡明扼要的導言：每篇都有通論基本概念的導言

，幫助使用者建立整體架構概念。 　　2. 清晰易懂的定義：所有重要的名詞和概念都有簡潔明白的文字解說。 　　3. 精緻寫實的圖解：利用大量寫實的圖片和清楚的圖表，幫助解釋定義、澄清概念及闡明原理。 　　4. 廣泛的交叉檢索：可前後對照相關資訊，全面連結各學習領域。 　　5. 詳細周全的索引：提供易找易查的途徑，迅速進入書中每個主題。 　　※2019年新版 　　＊適讀年齡：9歲以上

電流英文縮寫進入發燒排行的影片

評估電解質溶液中鈷離子濃度對鈷氫氧基磷灰石磁特性之影響

為了解決電流英文縮寫的問題，作者林孟毅 這樣論述：

氫氧基磷灰石在生物醫學領域是廣泛被使用的材料，使用電化學沉積法合成的鈷氫氧基磷灰石（CoHA）是由奈米等級球狀結晶所構成，而鈷離子取代比例的適當增加，對於飽和磁化強度以及生物活性皆具有提升效果。 若使用以往的電解質溶液配方並直接增加氯化亞鈷添加量，會導致試片上淺色CoHA沉積粉體分佈量逐漸減少，並且產生大量的深色結晶物。 本研究中藉由測試F1及F2兩種不同的電解質溶液配方以及調整電解質溶液成份參數以改善試片上淺色CoHA粉體分佈比例，同時增加鈷離子濃度以合成出具有更高鈷取代比例的CoHA，並評估對於粉體樣本磁特性的影響。 EDS及ICP-OES測試結果顯示，所製備的F2 CoHA粉體之缺鈣結

構及元素分佈比例較為接近預期。 XRD測試顯示，當F1電解質溶液中鈷離子濃度遠高於製備CoHA所需求的比例時，會導至產生的沉積粉體中含有大量鈷粉，此為深色結晶物的主要成份。 SQUID測試結果顯示，F2-30 CoHA樣本具有較以往更高的鈷元素重量佔比以及較高的飽和磁化強度，可獲得良好的MRI影像對比度。 藉由數學模型所繪製的電解質溶液等效阻抗曲線，所計算出的正/反面電流密度及電場值，可說明試片上粉末沉積的模式。 生物降解測試顯示，粉體的酸性鈷離子釋出會影響磷酸鹽緩衝溶液的酸鹼度，進而影響鈣離子、磷酸根離子濃度以及磷酸鈣的沉積量。 以上結果顯示，F2配方具有較佳的鈷離子取代合成效果，而其中F2

-30 CoHA樣本之磁特性測試結果符合預期設計目標，可做為 後續 MRI 及CT影像驗證用樣本。

人為什麼要說謊?：FBI教你如何讀懂人心

為了解決電流英文縮寫的問題，作者趙逸民 這樣論述：

　　在今日商業社會中，擁有人脈就擁有錢脈，然而良好的人脈，是須要經過過慮的，對於一些損友以及交際中喜歡撒謊虛假應付的人，你就必須具備辦識的能力，如本書所提供的各種洞悉對方意圖的良方，就能讓你與對方交際時更加得心應手，進而達到了「制人攻心」的目的。 　　FBI是美國聯邦調查局的英文縮寫，是美國司法部的主要調查機構。目前世界上很多國家的員警機構，都模仿FBI使用的一些調查方法和工具，從某種意義上可以說，FBI的調查方法和工具是個範本。能幫助你在第一時間識破對方，看透對方。 　　如果有人說：「我從來就沒有說過謊話。」那麼，他就是正在撒一個彌天大謊。 　　人總是在不經意間撒謊

，無論你是否意識到，在生活中、工作中，甚至在戀愛中，你肯定有意或無意地說過謊言，也聽過謊言。當然，謊言有善意的，也有惡意的。 　　FBI深知，形體語言是下意識的，也是最真實的。通過測謊儀等設備測謊，可能在我們日常生活中不太適用，但我們可以向FBI學習觀察人們說話時的表情、動作的變化特徵來分辨他們心中真實想法。 　　在如今的社會中，很多時候人們選擇掩藏自己的真實想法，展現給別人另外一種形象。如何了解他人內心的真實想法，怎樣才能儘早認清一個人？是秉持著—―「路遙知馬力，日久見人心」的信念，還是不管不顧，以真心待彼心？ 　　心理學研究結果表明，從人們獲取資訊的管道來看，只有11％的資訊是通過聽

覺獲得的，83％的資訊通過視覺獲得；而精妙地表達一個資訊，應該是由7％的語言、38％的聲音，加上55％的表情和動作。 　　這樣一來，對方性格如何？內心深處有怎樣的欲望和渴求？在日常生活中看似不經意的行為、語言後面，究竟隱藏著怎樣的心理，全都可以通過身體語言的信號來加以解讀。 　　本書中FBI將教你如何洞悉人心，了解身體密碼，使你能夠得心應手地通過察言觀色去認識一個人，最終不僅能讓你在工作和生活中如魚得水，更將引導你走向終極的幸福！  

以互補式總體經驗模態分解法實現心阻抗描記術的設計與實作

為了解決電流英文縮寫的問題，作者劉昭廷 這樣論述：

心臟是人體的一個幫浦，驅動氧氣及養分的輸送來幫助人體完成血液循環，使各個器官可以正常運作，臨床上會藉由觀察心搏量(Stroke volume, SV)、心輸出量(Cardiac output)及左心室射血時間等血流動力學參數來瞭解心臟的健康情況。過去多採用侵入性的方式來量測血流動力學參數，Kubicek於1966年提出心阻抗描記術(Impedance cardiography, ICG)，ICG以非侵入式的方法來進行連續性量測及SV估計。傳統上，ICG系統是由巴特沃斯濾波器(Butterworth filter, BF)來進行ICG訊號處理，BF拆解過程會造成訊號的相位偏移(Phase sh

ift)，影響動態量測下SV估算的結果；經驗模態分解法(Empirical mode decomposition, EMD)是由黃鄂院士於1998年提出的訊號拆解法，此方法善於處理非線性、非穩態的訊號，且拆解過程不具有相位差的問題，為了改善ICG在動態量測所遇到的問題，我們將此方法應用在ICG訊號處理上。此研究中，實做出ICG系統並藉由BF及互補式總體經驗模態分解法(Complementary ensemble EMD, CEEMD)來進行ICG訊號處理的比較。本實驗共招募了5名受試者，實驗設計為三分鐘的基線量測，接著依序進行五分鐘不同頻率的Paced breathing，每分鐘6次、12次、

20次及30次的呼吸循環(每次呼吸循環包含吸氣和吐氣)，及騎乘腳踏車實驗，實驗過程中同步進行ICG、呼吸綁帶及都普勒超聲波(Doppler ultrasound, DUS)的量測，用以比對ICG系統在靜態、動態下的準確性並由呼吸綁帶獲得的呼吸訊號及呼吸率(Breathing rate, BR)來觀察心臟及呼吸調控之間的關聯性。結果顯示：(1)由ICG訊號處理結果可以看出，經BF拆解得出的ICGBF有許多小波動，而經CEEMD所得出的ICGCEEMD較平滑，可以更容易辨別出ICG的特徵點，且BF的方式還伴隨著相位偏移的問題，而CEEMD則具有零相位差的特性，足以證明ICGCEEMD的拆解結果更優

於ICGBF；(2) 將ICGBF及ICGCEEMD各別估算之SV和DUS估算之SV進行史皮爾曼等級相關的檢定，在相關性檢定的結果顯示，SVCEEMD與SVDUS在基線、12/20/30 cycle的Paced breathing及騎乘腳踏車各階段的相關係數rs分別為1.00, 0.90, 0.79, 0.80, 0.76，皆呈現高度相關，6-cycle的Paced breathing則呈中度相關；SVBF與SVDUS則僅有基線與6-cycle的Paced breathing呈高度相關，由此結果可以看出SVCEEMD與SVDUS具有較高的吻合姓；(3)為了驗證ICGCEEMD及DUS兩種方法的

一致性，使用Bland-Altman plot來進行分析，結果顯示，40筆數據中只有一筆數據落在一致性界線範圍外，故兩種方法是具有一致性的。另外，此研究進一步討論由BF與CEEMD從阻抗訊號提取呼吸成分的可能性，CEEMD選取的呼吸成分和呼吸訊號在交互相關檢定中，皆具有高度相關性；並由頻譜分析及HR/BR比率觀察到呼吸對於心搏量變異度的影響。總結此研究，在特定BR之呼吸調控與腳踏車騎乘的實驗中，透過自行設計之ICG量測電路來獲得原始數據，比較CEEMD和BF在訊號拆解上的差異，藉此觀察不同呼吸率下之SV並探討呼吸對於SV之關聯性。