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教養，從改變說話口氣開始：開啟孩子「正向人生」的31個教養關鍵句【暢銷全彩改版】

為了解決齒輪油好 壞的問題，作者若松亞紀 這樣論述：

★父母最有共鳴的親子教養書‧年度暢銷全彩改版★ 改變一個口氣、一句話，就能讓孩子變得不一樣！ 開啟孩子的創意開關、勇敢向前的動力 孩子12歲前，父母一定要知道的「成長引導句」   　　★當幼教老師變成媽！？發現「魔法一句話」的神奇力量 　　身為一位無敵喜歡小孩的幼稚園老師，亞紀認為自己應該可以當個稱職溫柔的媽媽，然而，事情跟她想的完全不一樣！亞紀生了兩個孩子儂儂與偉偉，兩個年幼無知的孩子，經常讓亞紀處於崩潰狀態。等她回過神來才發現，自己每天都在聲嘶力竭地吼小孩，離溫柔媽媽的形象越來越遠。直到有一天，儂儂因為一句話破涕為笑，亞紀看見「魔法一句話」的威力。   　　儂儂和小朋友一起玩，因為摔倒

所以號啕大哭。我立刻跑到她身邊。 　　「不是早就跟妳說過不要跑！」聽我這麼一吼，她哭得更厲害。 　　然而，和她一起玩的小朋友媽媽，卻很溫柔地對儂儂說： 　　「一定好痛喔！」 　　那個媽媽同時露出一臉「好痛」的神情，然後，儂儂點點頭、淚汪汪地說： 　　「嗯，真的真的好痛喔！」 　　但她這句話才剛說完，就立刻帶著一張燦爛無比的笑臉又去玩了。 　　 　　亞紀說的話，讓儂儂除了「膝蓋的疼痛」，還加上「心裡的疼痛」。然而，另一個媽媽說的「一定好痛喔」使儂儂產生共鳴，所以連膝蓋的疼痛也減輕了。因為這件事，亞紀深深感受到「言語具有魔法般的力量」。自此她開始觀察其他爸媽對孩子說的話，定期舉辦「陽光沙龍」親子聚

會，蒐集各種「魔法」。   　　★爸媽最常說的口頭禪，會影響孩子未來的人格發展 　　「快點、快一點！」───「催促」只會讓孩子慌慌張張、半途而廢！ 　　「等一下、快好了！」──「敷衍」會養成孩子浮躁、莽撞的個性。 　　「再吵就不理你喔！」──「警告」只會讓孩子更加粗心大意！   　　▍父母一直以為自己在「教」，但孩子就是做不到！於是孩子越來越挫折，用直覺回應爸媽，變得哭鬧不休、愛頂嘴、搗蛋、粗心、畏畏縮縮……演變成父母最頭痛的教養問題。   　　★現在，只要改變一句話，孩子就會變得不一樣！ 　　「慢慢來就好囉！」──替孩子建立自信，輕鬆完成任務！ 　　「等我把碗洗好。」──說出具體時間，消除小

孩內心的焦躁不安。 　　「保持安靜喔！」───直接鼓勵，孩子才會勇氣百倍！   　　▍每天一再罵孩子的話，只要轉變成魔法一句話，教養效果就能產生一百八十度大轉變。爸爸媽媽可以變得非常輕鬆，還能使孩子活力四射，充滿光芒！   　　★我的家庭真可愛，父母小孩都有高EQ！ 　　【當孩子動作慢、總是拖拖拉拉】以「慢慢來」代替「快一點」！ 　　【當小孩纏著爸媽吵著要唸故事】以「具體時間」代替「等一下！」 　　【當孩子做事粗心大意時】以「怎麼做」代替「為什麼」 　　【當小孩的玩具、作業四處散落】以「先接納＋收拾」代替「給我收好」 　　【當孩子們為小事吵得不可開交】以「怎麼了」取代「不過是這點小事」   　

　▍講不聽、愛吵架、調皮搗蛋、沒禮貌，父母總是用「為什麼」來質問孩子，但是質問卻會讓孩子選擇「說謊話」，只要說出「諒解」的一句話，孩子就變身成熟小大人！   　　★爸爸媽媽不設限，「向日葵小孩」養成魔法 　　【讓孩子感覺被愛、有自信】以「為什麼」代替沉默 　　【培養孩子起而行的行動力】以「來做……吧！」代替命令句 　　【失敗也不輕言放棄的孩子】以「我就知道你做得到」代替「看吧！我早就說了」 　　【啟發好奇寶寶無限可能性】「反正機會難得」代替「反正……」 　　【讓小腦袋的創意自由飛翔】「選擇性問題」之後，以「開放性問題」延伸   　　▍一個口令、一個動作，會讓孩子更加害怕與依賴，變成沒想法的機器

人，學會與孩子一同分享喜悅，善用讚美、別吝嗇給予肯定，就能讓孩子大步向前，開創美好人生！   本書特色   　　1. 「一句話」引導式教養──教養不必責罵，只要改變一句話、一個口氣，就能看到孩子不一樣的改變。 　　2. 有趣的情境插畫── 62幅令人會心一笑的四格漫畫，教養真的沒那麼嚴肅。 　　3. 豐富的現實情境剖析──最貼近生活的實例，親人、朋友、鄰居絕對說過，他家小孩做出一模一樣的「好」事。 　　4. 幼教老師化身體貼媽咪──非學術理論派，憑著專業幼教經驗及認真養小孩的熱忱，向同輩學習、蒐集實用魔法，以親切的口吻與讀者分享。 　　5. 最聚焦的「言教」指南書──父母對孩子說的話，是影響成

長的關鍵。擁有豐富教養經驗的幼教老師告訴你，對孩子說哪些話，可以創造有意義的教養。   名人推薦   　　王宏哲  天才領袖感覺統合兒童發展中心執行長   　　安佐的媽  親子天下嚴選部落客　 　　許皓宜  人氣親子諮商心理師　

齒輪油好 壞進入發燒排行的影片

齒輪嚙合機檢測機構改善之研究

為了解決齒輪油好 壞的問題，作者林嘉政 這樣論述：

「齒輪」是機械產業中最倚賴的傳動主要零件。減速機家族中，行星減速機以其體積小、高輸出扭矩、傳動效率高、回程間隙小等優點被大量運用在自動化設備中，因此齒輪的精度等級相對需求高，精密齒輪精度的好壞是影響行星式減速機品質的最重要關鍵。由於齒輪高精度的特性使得加工流程較為複雜，過程中清洗或搬運產生的碰傷無法完全避免。因此檢測碰傷的齒輪嚙合機如何快速操作及檢測有效性極為重要。目前齒輪嚙合機檢驗時需要手動旋轉工件，且僅單單憑藉量表的跳動值來判斷檢驗件的品質，因此耗費人力、檢驗品質不穩定、無法自動提供齒輪偏擺檢測數據。本研究針對傳統齒輪嚙合機檢驗上的缺失，並經由問題調查，需求規劃、設計改善、成果驗證等四大

階段，提出新穎性、進步性的設計。利用專家會議、特性要因圖、SWOT分析、TRIZ理論、QFD品質機能展開、專利分析等系統性的問題解決方法，設計出新型的齒輪嚙合機。改善後的齒輪嚙合機，透過實驗驗證，可達到提升檢測效率與品質、減少人工操作、降低減速機的重工率。

中堅實力4：外部結盟、內部革新到數位轉型，台灣中小企業突圍勝出的新契機

為了解決齒輪油好 壞的問題，作者中租迪和股份有限公司,台灣經濟研究院 這樣論述：

在台灣1150萬就業人數中， 約有905.4萬人任職中小企業，占比約78.7% 台灣中小企業堪稱支撐台灣一大基力， 中小企業面對現今競爭態勢與未來市場走向， 如何以跨國數位化、策略聯盟及技術傳承， 創造競爭優勢，再度推動台灣經濟全面升級！ 本書分別以台灣中小企業的數位轉型、策略聯盟與傳承接班為主軸。從不同企業的數位轉型模式、合作動機、目的與聯盟，以及傳承接班過程來分析，內容涵蓋46家中小企業在不同面向上成功的經驗。 中小企業如何數位轉型？ 成功的數位轉型需要於顧客體驗、商業模式、營運模式、行銷與業務、輔助功能，找到新的方式提供價值、提升效率並創造營收。數位轉型必先釐清優先順序，不急

於做巨大變化；在改造的過程中，必定有人反彈、觀望，可於本書13間企業中，看見在轉型中協調和成功的實戰案例。 中小企業如何進行策略聯盟？ 中小企業做為大型企業之衛星或外包廠商，多與大型企業有契約式合作，藉聯盟的力量分攤開發風險及降低營運成本，利用彼此間的相對優勢，提升國際競爭力。可於本書16間企業中，看見對於策略聯盟型態的各式動機。 中小企業如何傳承接班？ 台灣中小企業大多為家族企業，接班傳承被視為企業發展的關鍵點，將會面臨維持現狀或擴大規模的問題。若企業無法順利完成交班，必然面臨衰敗的風險。可於本書17間企業中，看見對產業定位、關鍵技術資源，以及培養資深經理人等個別方針。 本書一一分析中

小企業動機、模式與困境，無論是想創新變革，還是突破困境，這些範例都極具參考價值，也可以提供一些中小企業進行自我提升，並創造自我優勢以達永續經營之目標方向邁進。 專文推薦 政治大學會計系講座教授│吳安妮 東海大學企業管理學系教授兼系主任│黃延聰 中租控股董事長│陳鳳龍 台灣經濟研究院董事長│王志剛 專業讚賞 經濟部中小企業處處長│何晉滄 中華民國全國中小企業總會理事長│李育家 臺灣數位企業總會理事長│陳來助 中華民國全國商業總會理事長│許舒博 中華民國東亞經濟協會理事長│黃教漳 國立臺中教育大學EMBA執行長│楊宜興 「46個企業成長的蛻變歷程，象徵台灣企業蘊藏的豐厚活力與韌性，骨子裡刻畫

著不屈的精神與樂觀態度，即使艱苦當前，亦能迎難而上。有心一窺台灣中小企業發展之堂奧者，本書非常值得細細品讀，收穫必當豐滿！」   ──政治大學會計系講座教授│吳安妮 「您在閱讀了本書的46家中小企業在成功案例經驗之後，相信您對於中小企業如何數位轉型、如何進行策略聯盟與如何傳承接班，會有更深的瞭解。若您同樣也是中小企業的經營者，相信這些成功案例經驗，對於您未來的事業經營、創新突破、甚至轉型升級，極具啓示意義與應用價值！」   ──東海大學企業管理學系教授兼系主任│黃延聰

基於機器學習和SCADA資料的風力發電機異常事件可預測性分析

為了解決齒輪油好 壞的問題，作者張家豪 這樣論述：

風力現在是各國發展可再生能源的主要選擇之一。隨著風力發電的發展，風力發電機的維護成為一個主要問題。目前的維護方法有主要為預防性維護，也稱為定期維護，根據原廠建議或實際經驗週期性的更換尚未損壞的組件，但定期維護會造成資源浪費和低效率的問題。資料採集與監控系統(Supervisory control and data acquisition, SCADA)，被用來監控風力發電機的運作狀況，風力發電機運作時產生大量的感測資料，如風機液壓油壓力、高速端軸承溫度、即時風速等運作參數，為了克服預防性維修的弊端，利用資料探勘(Data Mining)，建立風力發電機的狀態監測和早期故障檢測近來已成為研究熱

點。本研究中使用台電公司位於彰化濱海工業區的風電場採集的SCADA數據。風力發電機在發電過程中，會有數百種可能的異常狀態發生，希望利用實際的SCADA資料與維修紀錄，預測未來異常發生的可能性，如果是毫無徵兆而突發的異常則無法事先得知。透過這些實際發生的故障資訊，利用資訊增益選出最相關的特徵。利用三種不同的機器學習模型，KNN、隨機森林和支持向量機找出哪一些異常能夠被提前預測。根據實驗結果，故障嚴重程度較高的異常事件有較高的預測效果。利用Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) 擴充樣本數較小的異常事件，能取得更好的預測效果。最後整理提出

最可能被預測的異常事件。