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18吋拍拍氣球2入+5吋珠光氣球4入

為了解決18吋的問題，作者世一文化編輯群 這樣論述：

　　純天然乳膠製作，材質強韌，不易爆破。繽紛鮮豔的顏色與多變的造型，是派對、婚宴、畢業典禮……等各種場合，布置場地、營造歡樂氣氛不可或缺的好幫手。 　　＊每包含18吋拍拍氣球2入及5吋珠光氣球4入，顏色、圖案隨機出貨。 本書特色 　　‧純天然乳膠製作 　　‧材質強韌，不易爆破 　　‧營造氣氛的好幫手 　　‧節慶派對最佳選擇  

18吋進入發燒排行的影片

具備供酸系統及馬達監控的8吋單晶圓旋轉濕蝕刻設備開發研究-D公司個案研究

為了解決18吋的問題，作者王芷姸 這樣論述：

中文摘要我國的台灣積體電路公司是專業晶圓代工產業的龍頭，台灣半導體產業更是領先全球。雖然我們被稱為半導體王國，但是晶圓設備自製率目前僅達到5%左右，關鍵材料大部份受制於國外廠商，整體產業鏈發展並不均衡。本研究個案D公司營運主要在於提供半導體廠濕蝕刻設備之移裝機、改造、維修等服務。隨著對濕蝕刻設備維護知識的累積，D公司擬開發擴充功能的8吋單晶圓旋轉濕蝕刻設備，包括擴充「具供酸系統」及導入「馬達監控裝置」，讓晶圓旋轉濕蝕刻設備運轉更為穩定，同時也硬軟體設備進行更優化的整合，提升晶圓代工生產的效率。D公司已於2016年12月11日獲得「馬達監控裝置」新型專利，2017年5月21日獲得「環狀液體收集

裝置」發明專利，可以有效保護本項研發之創新。開發結果顯示本研究研發的設備可以提升晶圓代工製程效率，其提供的大數據分析也可以作為良率改善的依據，整體的生產效能與目前的12吋晶圓設備相當，對晶圓代工廠的擴產及成本節省帶來很大的效益。關鍵字：8吋晶圓、晶圓代工、供酸系統、馬達監控、濕蝕刻設備

半導體製程設備技術(2版)

為了解決18吋的問題，作者楊子明,鍾昌貴,沈志彥,李美儀,吳鴻佑,詹家瑋,吳耀銓 這樣論述：

　　半導體(Semiconductor)是介於導體(Conductor)與絕緣體(Insulator)之間的材料。我們可以輕易的藉由摻質(Dopant)的摻雜(Doping)去提高導電度(Conductivity)。其中二六族及三五族是為化合物半導體(Compound Semiconductor)材料，大部分是應用於光電領域，如發光二極體(Light Emitting Diode, LED)、太陽能電池(Solar cell)等。而目前的積體電路(Integrated Circuit, IC)領域，主要還是以第四族的矽(Si)為主的元素半導體，也就是目前的矽晶圓(Silic

on Wafer)基底材料(Substrate) 。 　　在未來的日子，我們可預見晶圓廠裡將有可能全面改為自動化的運作，到那時將不再需要大量的操作人員。而主要的人力將會是工程師(含)以上的職務，所以希望能以此書與各位以及想轉職的朋友們提供一個分享，讓大家都能對於常見的機台設備及其製程技術，有一個全觀的認識，以提升職場的競爭力。

以計算流體力學(CFD)建立管線氣體洩漏之煙霧影像及其識別成效之研究

為了解決18吋的問題，作者周華平 這樣論述：

大型化學事故以石化產業為例，屬於洩漏事故類型的比例佔據一半，其中製程管線洩漏更佔據30%-40%。製程管線是廠區各設備之間內容物的傳送通道，而與壓力容器、儲槽等設備相比，製程管線在巡檢、管理與維護上的困難度更高。實務上廠區的氣體意外洩漏偵測方式，以固定式光學攝影機拍攝再將影像傳回中控室由人工進行監控，此法使監控人員負荷過大無法即時發現洩漏會釀成大禍。綜合以上，石化工廠管線氣體意外洩漏需要一個可以“即時”偵測辨識洩漏煙霧與找出洩漏位置的技術。目前正在研究發展中的氣體洩漏即時偵測辨識技術以固定式攝影設備配合人工智慧影像辨識技術是目前新興的方法。本研究以深度學習影像辨識之物件偵測(Object D

etection)技術建立實驗場域管線氣體洩漏煙霧之即時偵測模型。但是，訓練影像辨識模型需要有大量的影像數據提供給學習模型訓練，以現今擁有資料庫並沒有足夠數量的洩漏煙霧影像支撐進行影像訓練。因此，為了克服沒有真實煙霧進行訓練的困境，本研究提出以計算流體力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)模擬真實煙霧影像，藉由ANSYS FLUENT獨有CFD的物理模型設置場域環境進行試驗，嘗試各種不同條件與環境，模擬各種不同空間裡煙霧洩漏後的擴散形態，將繪製的CFD煙霧暫態影像，經由影像合成技術帶入本研究實驗場域的背景，將其影像彙整成數據資料庫用於YOLO_v4學習模型訓

練，最終訓練出72組模型，並於現場實測釋放煙霧影片進行測試，並各別列出Precision、Recall及AP三項數值，研究中AP最高的模型達到89.22% (Model59)、Precision最高可達89.38% (Model24)、Recall最高可達84.89% (Model57)，證實虛擬煙霧影像用於深度學習模型的可行性與未來發展性。