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2023警專物理-滿分這樣讀：108課綱必備首選![警專入學考/一般警察消/防警察人員]

為了解決電流 電阻的問題，作者曾禹童 這樣論述：

　　「108新課綱」+「物理好難」恐怕是許多學生面臨的問題。108課綱強調的是培養學生多元的認知能力，而物理學是研究「大自然規律的知識」，數學公式則是大自然的語言，用來幫助我們普遍地、準確地表達物理定律。如何學好物理？重點在於「多思考」。學習物理學不能只是讀內容，死背定律和公式，或埋首於快速解題與技巧。尤其近幾年的命題傾向不僅重視基本概念的理解和簡單計算，另外也會開始出現生活話的題目，只要掌握學習要點，輕鬆拿分絕非難事。 　　在準備物理科時，首先了解物理學說的基本假設和名詞之後，再思考物理概念間的關連，運用數學工具推導出物理定律的公式並了解公式使用的時機與條件。在解物理題

目時，通常需要先思考的方向是： 　　(1)題目提供了哪些關鍵資訊。 　　(2)題目所需用到的物理概念為何。 　　例如：題目中若提到物體作等速運動，表示物體不受外力作用或所受合力為零。切記，用物理概念解題，而不是本末倒置地做許多題目來建立物理概念，不要懷疑自己的能力，不會解題經常只是缺乏練習而已。 　　如何運用好好的使用內容來取得高分？請見下方本書特色說明： 　　◎實用圖解表格‧108課綱必備首選！ 　　內容將單元概念圖像化，提升學習效率並快速複習，以條列式或表格式重點整理，內容循序漸進且搭配範例做即時的練習及評量。建議在讀課文內容前後，各看過一遍單元架構，學習上有事半功倍的效果。 　

　◎知識補給站‧強化素養快速搶分！ 　　書中除了提醒必背的專有名詞、公式、定律等。課文讀完之餘，各章末另有「知識補給站」和「精選試題」，知識補給站試提供一些進階的物理觀念，建議先熟讀後再開始寫題目、對答案，錯誤的題目亦可先自行思考，若真的沒辦法再參考解析，針對弱點加強複習。 　　◎收錄最新試題‧題題詳解 　　書末收錄109~111年（第39~41期）試題，透過最新試題及解析，掌握最新命題方向，搭配作者精闢的解析必能讓你對本科信心加倍！必能在考試中試試如意，金榜題名！ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能

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電流 電阻進入發燒排行的影片

二維材料於邏輯元件與記憶體內運算應用

為了解決電流 電阻的問題，作者鍾昀晏 這樣論述：

半導體產業在過去半個世紀不斷地發展，塊材材料逐漸面臨電晶體微縮的物理極限，因此我們開始尋找替代方案。由於二維材料天生的原子級材料厚度與其可抑制短通道效應能力，被視為半導體產業極具未來發展性材料。此篇論文為研究二維材料二硫化鉬的N型通道元件之製作技術與其材料的特性與應用。首先，我們使用二階段硫化製程所製備的二硫化鉬沉積高介電材料並使用X-射線能譜儀（XPS）與光致發光譜（PL）進行分析，量測二硫化鉬與四種高介電材料的能帶對準，參考以往製程經驗，可結論二氧化鉿是有潛力介電層材料在二硫化鉬上，並作為我們後續元件的主要閘極介電層。接著使用二階段硫化法製作鈮（Nb）摻雜的二硫化鉬，Ｐ型的鈮摻雜可提升載

子摻雜濃度用以降低金半介面的接觸電阻，透過不同製程方式製作頂部接觸和邊緣接觸的兩種金半介面結構，傳輸線模型(TLM)分析顯示出，邊緣接觸結構比頂部接觸結構的接觸電阻率低了兩個數量級以上，並藉由數值疊代方式得知層間電阻率是導致頂部接觸結構有較高接觸電阻率主因，並指出邊緣接觸之金半介面在二維材料元件的潛在優勢。在電晶體研究上，我們使用化學氣相沉積（CVD）合成的二硫化鉬成功製作出單層Ｎ型通道元件，將此電晶體與記憶體元件相結合，用雙閘極結構將讀（read）與寫（write）分成上下兩個獨立控制的閘極，並輸入適當脈衝訊號以改變儲存在電荷儲存層的載子量，藉由本體效應（Body effect）獲得足夠大的

記憶區間（Memory window），可擁有高導電度比（GMAX/GMIN = 50）與低非線性度（Non-linearity= -0.8/-0.3）和非對稱性（Asymmetry = 0.5），展示出了二維材料在類神經突觸元件記憶體內運算應用上的可能性。除了與記憶體元件結合外，我們亦展示二維材料電晶體作為邏輯閘的應用，將需要至少兩個傳統矽基元件才可表現的邏輯閘特性，可於單一二維材料電晶體上展現出來，並在兩種邏輯閘（NAND/NOR）特性作切換，二維材料的可折疊特性亦具有潛力於電晶體密度提升。我們進一步使用電子束微影系統製作奈米等級短通道元件，首先使用金屬輔助化學氣相沉積 (Metal-as

sisted CVD)方式合成出高品質的二維材料二硫化鎢 (WS2)，並成功製作次臨界擺幅（Subthreshold Swing, S.S.）約為97 mV/dec.且高達106的電流開關比（ION/IOFF ratio）的40奈米通道長度二硫化鎢Ｐ型通道電晶體，其電特性與文獻上的二硫化鉬N型通道電晶體可說是相當，可作為互補式場效電晶體。另一方面，深入了解二維材料其材料特性後，可知在厚度縮薄仍可保持極高的機械強度，有潛力作為奈米片電晶體的通道材料。故於論文最後我們針對如何透過對元件製作優化提供了些許建議。

電子儀表量測 - 最新版(第三版) - 附MOSME行動學習一點通：診斷

為了解決電流 電阻的問題，作者位明先 這樣論述：

　　本書章節編排循序漸進，由基本物理開始到整體電子電路的量測為止，讓學習者能對電子儀表量測有系統性的了解。並且在介紹各種量測之前，先就所需使用的儀表特性及操作做說明，配合測量的實例說明，能讓學習者有更完整的測量概念。每章後面附有重點重理與學後評量，期望能由教授者帶領，讓學習者藉由思考及討論題目的過程，對每一章節的內容能加以統合延伸。

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決電流 電阻的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。