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CNN主播為你開的英語聽力課(全新增修版)【書+朗讀MP3(可掃描QR CODE聆聽或線上下載)】

為了解決APEX 印刷的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：

　　英語老師、教授一致推薦 　　聽CNN練英語聽力最有效率！ 　　影片學習 CNN新聞影片原音教學 　　實戰測驗 每個單元安排多項英語聽力訓練題組 　　聽力技巧 反覆練習，按部就班找出英語聽力進步訣竅 　　想說道地的英語，聽不聽的懂才是關鍵！ 　　不論是出國留學、外派出差或是移民，語言能力是首要的必備生活能力，除了一般基礎的食衣住行生活英語之外，想要再進階能與外國友人隨心所欲暢談各種主題，總是要先能夠聽的懂對方說什麼，才能有適當的回應，否則也只是雞同鴨講。因此想開口說的像母語人士，必須要先學會怎麼聽的懂，進而理解對話的結構，以期能達到真正對答如流的英語能力。 　　最真

實生動的又貼近生活的對話，都在CNN新聞裡！ 　　本書設計的目的在於幫助讀者，真實理解日常生活中的對話結構，能夠流利且貼切的用英語表達想法或是日常英語的交談。精選10篇主題，涵蓋多元主題的CNN真實報導，提供既有趣且生動的進階真實對話，藉由這些生活化的實際例子，有效訓練英語聽力，還可以增加在社交場合的聊天話題。 　　CNN原文影音完整收錄，有效提升聽說能力！ 　　本書將新聞內容完整收錄於互動學習軟體中，如此一來將能夠加深讀者的學習印象，進而增進學習效率，跟著新聞的原音報導MP3音檔，只要持續不斷地反覆聆聽、練習，絕對可以輕鬆掌握英語節奏、語調及英文句構。另外本書也支援點讀功能(點讀筆需另加購

)，讓你可以隨點隨聽，增進學習效率，使您的聽力技巧達到全新境界。

APEX 印刷進入發燒排行的影片

使用印刷電路板設計與實現注入鎖定式振盪器

為了解決APEX 印刷的問題，作者鍾季勳 這樣論述：

本論文主要目的是在研製12 GHz注入鎖定式壓控振盪器，為了實現該電路本論文所採用的架構是回授式振盪器。由於注入鎖定式壓控振盪器主要應用在自我注入鎖定雷達上，是該雷達的核心電路。為了提高雷達的感測靈敏度，本論文將設計重點著重在振盪器的注入鎖定範圍，嘗試各種實驗將振盪器的品質因子降低以提高鎖定範圍。 首先為了確定回授式振盪器的架構可以實現在12 GHz，並且擁有較高的注入鎖定範圍，所以先以2 GHz的頻帶作嘗試。為了瞭解回授式振盪器各個元件的關係，實驗的過程中皆以使用商用元件組成之振盪器為前置實驗。之後再將各個元件組合起來成一體化振盪器。 為了可以有效的提升注入鎖定式壓控振盪器的注

入鎖定範圍，本論文針對相位雜訊與鎖定範圍的關係進行研究，在實驗中嘗試改變諧振器與電路的設計，以此改變諧振器的品質因子。最後藉由實驗的數據驗證振盪器的等效品質因子與相位雜訊、注入鎖定範圍的關係。

肉食密碼：回歸人類本能的飲食法

為了解決APEX 印刷的問題，作者PaulSaladino 這樣論述：

　　改善自體免疫疾病，減輕發炎症狀 　　破解植物性飲食益處的迷思，用全肉食找回身體健康！ 　　讓健康回到正軌的真正「祖傳」飲食！ 　　潰瘍性結腸炎、克隆氏症、狼瘡、甲狀腺疾病、牛皮癬、多發性硬化症、類風濕性關節炎、憂鬱症、躁鬱症、焦慮症……許多病症都將獲得改善。 　　保羅‧薩拉迪諾醫師在這本開創性的書中，揭示了一個令人震驚的事實，那些我們以為對健康至關重要的食物，如全穀物、植物和綠葉蔬菜對身體並不如你想的有益處！ 　　我們的祖先希望能夠以動物性食物作為飲食的核心成分，只在生存的危急時刻才仰賴植物性食物，透過模仿他們的飲食模式，我們就能從深層滋養自己的身體並達到健康狀態

的巔峰，例如能夠減少發炎、改善睡眠、減少關節疼痛、體重下降，頭腦也更清晰。 　　薩拉迪諾醫師結合了科學、歷史以及自己身體力行驗，破解了植物性飲食益處的迷思，並揭示了全肉飲食的治癒潛力，提出這才是最符合我們的身體的飲食方式。 　　通過分步指導、示例膳食計劃和常見問題，《肉食密碼》是體驗這些令人難以置信好處所需的唯一指導。 本書特色 　　1.首部提倡全肉食飲食的健康飲食書，挑戰傳統食用植物才能獲得健康的飲食觀念。 　　2.人類學+醫學+生物學告訴你「為什麼我們就應該吃肉」！ 　　3.本書的飲食法對於強化自身免疫和炎症具前所未有的功效。 　　4.從科學角度提出紅肉、膽固醇對你沒有壞處且有益、

植物弊大於利……打破傳統觀念，有理有據！ 專業推薦 　　保羅是位傑出且別出心裁的思想家。在科學方面，他做過詳盡地研究，並提供令人信服的論證，來挑戰「食用植物才能達到最理想的健康狀態」——這道傳統營養學信條。-----多次紐約時報暢銷作家，Mercola.com創辦人 梅爾科拉 醫師 　　保羅建立在科學根據之上，頌揚肉食主義的好處。他做足了功課，查好資料，好幫你省時省力。作為一名功能醫學醫師，他從各個角度來關切人類健康。在《肉食密碼》中，他徹底倡明了他的論點。-----刀槍不入（Bulletproof）與生物駭客（Biohacker）領導人 大衛・阿斯普里

AN AUTONOMOUS SYSTEM DEVELOPED WITH INTEGRATION OF SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING FOR DETECTION OF DEFECTS IN PRINTED CIRCUIT BOARD

為了解決APEX 印刷的問題，作者安艾尼 這樣論述：

背景：PCB 在日常電子產品中幾乎無處不在，不僅用於商業用途，也可用於國防和太空探索等敏感應用。在生產過程中，應對這些 PCB 進行檢查和質量驗證，以發現任何問題。大多數電子公司都專注於其商品的質量。一個電子設備（如 PCB）的製造或質量檢查過程中的微小誤差可能導致災難性的結果。已經使用了許多不同的方法和方法過去在質量檢查過程中發現PCB中的缺陷。結果，製造業務正在經歷一場巨大的變革，對象檢測方法如 YOLO-v5 成為包括電子行業在內的眾多行業的遊戲規則改變者。方法：我們設計了一個 2 級自主 PCB 缺陷檢測系統。最初，我們提供了一種新的無監督學習方法來檢測印刷電路中的缺陷使用學生-教師

特徵金字塔匹配作為預訓練圖像的板分類模型來學習沒有異常的圖像的分佈。這種無人監督學習方法以 3000 張好的圖像開始。第二階段，我們使用了YOLO-V5，這是最先進的算法，我們使用了 23,000 個有缺陷的 PCB 圖像。據我們所知，監督學習需要更多的數據，並且很難收集數據和檢測使用較少數據的缺陷。首先，知識被提取到一個學生網絡中與教師網絡相同的架構。這一一步轉移保留了盡可能多的關鍵線索盡可能。系統還添加了多尺度特徵匹配技術。一種混合來自特徵金字塔的多層次知識通過更好的監督流動，稱為分層特徵對齊，允許它被學生網絡接收，允許用於識別不同大小的異常。評分函數表示發生的異常。結果：正如我們開始使用

無監督學習方法一樣，我們已經部署了無監督方法的兩種模型。在第一個模型中，我們使用了 SGD學習率為 0.04 的優化器，對於無監督學習中的第二個模型，我們有使用學習率為 0.001 的 Adam 優化器。我們已經達到了平均準確度學習率為 0.04 的 SGD 優化器和 Adam 優化器分別為 94.63% 和 97.43%學習率為 0.001。在第一階段之後，我們進入第二階段，一個有監督的已經測試了 3 個模型的方法：小型、中型和大型。小的平均精度，中、大分別為 97.52%、99.16% 和 99.74%。結論：我們對無監督的 STPM 幾乎達到了 97.43% 的準確率學習和監督學習的 9

9.52%。將兩種算法結合在一起將它們作為兩階段自主 PCB 缺陷系統實施 我們開發了一個完全實施已部署在質量檢測環境中的自主系統。仍然，必須實施和執行持續集成和持續部署，這將引導我們進入一個連續形式的完全自治系統。未來，我們希望開發一種可以在行業中實施的連續形式的完全自主的方法在不遠的將來。