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國立陽明交通大學 材料科學與工程學系所 柯富祥所指導 杜博瑋的 磁敏釋放控制微膠囊並應用於金屬離子螢光感測 （2021），提出V -kool V70關鍵因素是什麼，來自於微膠囊、雙乳化、釋放控制、熒光感測、磁性奈米顆粒。
而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 鄭辰仰所指導 林良韋的 以指針網路結合強化學習求解具隱性偏好之車輛途程問題 （2021），提出因為有 車輛途程問題、指針網路、強化學習、隱性偏好的重點而找出了 V -kool V70的解答。
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這些商務行話為什麼這麼有哏? 趣味解析301個內行人才懂的商務詞彙，讓你聽得懂、還會用，不再一臉表情包
為了解決V -kool V70 的問題，作者BobWiltfong 這樣論述：
商務場合常用語句趣味大解析， 完整收錄商務人士必懂用語， 有些連Google翻譯都翻不出來。 以幽默解析與生動典故， 讓你除了聽得懂，還能靈活用， 跟老闆、同事、客戶溝通時準確回應， 不再滿頭問號、一臉尷尬，增進專業度與好感度。 什麼是FAQ、MO、KISS（絕對不是親親……）？ 跟信封一點關係都沒有的「Push the envelope」是什麼意思？ 老闆為什麼叫你「把海水煮沸」(boil the ocean)？ 同事幹嘛請你「挪一下針頭」(move the needle)？ 為什麼英文學了十幾年，進了商業世界什麼都聽不懂？
本書針對商業情境與職場最常使用的商業詞彙與片語， 提供明確定義，並介紹這些用語的來源、歷史與故事， 讓你在大笑中了解這些商務行話的真正含意， 無論是商務演講或是與同事分享重要訊息， 都能正確回應，提升溝通技巧與專業度。 ★精彩搶先看★ ducks in a row──每件事情都安排的有條不紊，準備完全。 商務行話定義：總之不能拿來形容鐵達尼號上負責確認救生艇數量是否足夠的那個人。 Hardball──用最強硬的方式積極地進行任何遊戲，包括真實人生。 商務行話定義：在紐約市上下班尖峰時
間，擁擠的地鐵車廂靠站時你必須要採取的態度。 hump day──禮拜三 商務行話定義：黑洞漩渦般的工作日中，一絲絲微弱的希望之光。 left holding the bag──擔起被強加在自己身上的責難或重擔 商務行話定義：預定要跟老闆報告案子失敗的當天，其他同事全因為流感倒下。 ★特別收錄★ 來自經典電影、貓狗、軍事、賽馬等領域的商務行話 「給我錢！」（Show me the money﹗）——《征服情海》（Jerry Maguire） 這句台詞告訴各位商業合作夥伴，他們最能夠表達重視你或
你的貢獻的最佳方式，就是付錢給你。 「我要給他一個無法拒絕的條件。」（I’m gonna make him an offer he can’t refuse.）——《教父》（The Godfather） 沒有什麼比引用黑手黨的話，更能說明你對進行中的商業交易的認真程度。 Cat got your tongue 一時語塞 barking up the wrong tree 採取錯誤的行動或選錯人說話 好評推薦 「這本好書不只清楚定義許多企業界使用的商業詞彙與片語，而且也將片語的起源用有趣也具豐富知識性的
方式呈現。我覺得這是學習商務行話（與跟著大笑）的最好方式。」──凱瑟琳•歐康納（Kathleen O’Connor），倫敦商學院教授與詹森管理研究院的訪問副教授 「本書除了提供真的很有幫助的資料之外，也是本搞笑外加歷史書籍，提供喜愛深入考究的人很多樂趣。如果你喜愛學習與大笑，這是本適合你的書。」──珍•波頓（Jane Borden），記者與《我完全就是做這個的料》的作者 「關於鮑勃•維爾馮，我知道一件事──他很搞笑。如果你覺得捧腹大笑是應付在企業界工作的好方式，那麼這本書必讀。我會逼所有的員工桌上都放一本。這會不會太超過了呢（pushing the envelo
pe）？」──派特•多倫（Pat Dolan），《新聞日》的老闆
磁敏釋放控制微膠囊並應用於金屬離子螢光感測
為了解決V -kool V70 的問題，作者杜博瑋 這樣論述：
微膠囊化技術因其在材料科學中的結構和功能性提供眾多優點而近年來受到廣泛的 關注。超分子化學是一門關注分子間非共價鍵作用力的化學學科，從中延伸出了很多 重要的概念和研究方向，例如分子螢光光探針，其螢光特性由其自身的分子結構決定， 但也容易受到環境因素的影響。在該方向上，本論文進行了詳細的研究，解釋了微膠 囊化技術與超分子化學完美的平衡組合，使其具有更好的穩定性和新穎的應用。首先 我們導入超分子化學概念通過一鍋反應合成的芘基衍生物，2((芘1亞甲基) 胺) 乙醇奈 米顆粒，和通過改質的磁性奈米顆粒用作觸發釋放元素通過雙乳化溶劑蒸發法包覆在 聚己內酯聚合物基質構建的微型膠囊中。用於檢測三價陽
離子的開關感測器通過新型 的螢光響應與磁場控制釋放機制被很好地整合在整個系統中，並且在外部震盪磁場下 可以有效地發生熱能與動能的轉換。(1) 通過一鍋法成功合成了具有聚集誘導光增強特性和三價陽離子感測能力的芘基衍 生物螢光探針。我們使用重結晶技術來提高該螢光探針化合物的純度，純度評估由螢 光光譜的半高寬的值確定。通過核磁共振光譜，紫外可見光光譜，螢光光譜和熱重分 析研究了選擇性螢光探針的特性。其聚集誘導光增強特性和對於三價陽離子 (鐵/鋁/鉻) 的選擇開關特性都表現完整且性能良好。在使用這種螢光探針作為核心材料被封裝在 微膠囊中之前，本節充分地研究了其基本特性，穩定的紫外可見光及螢光光譜的結果
是在溶劑 (乙腈) 和水 (100:900; 體積比) 的比例下進行的，強力的激發光在 505 nm，也 分別顯示出其對於三價鐵/鋁/鉻金屬陽離子優異的選擇性。(2) 為了成功通過外部震盪磁場觸發微膠囊的破裂，我們將利用共沉澱法合成並通過 檸檬酸修飾以達到避免團聚現象並提高其穩定性的磁性奈米顆粒嵌入聚合物基質中。 通過由動態光散射所測量到的粒徑分佈和界面電位以及掃描電子顯微鏡觀察到的圖 像，顯示出經過修飾的磁性奈米顆粒具有良好的分散特性和相對未修飾顆粒較小的粒 徑分佈。經過修飾的磁性奈米顆粒和選擇性熒光探針分子通過雙乳化結合溶劑蒸發法 成功封裝在微膠囊中，並通過光學顯微鏡，掃描電子顯微鏡，動
態光散射儀，熱重分i析儀，X 光散射儀，和核磁共振光譜儀對其表面形貌和特征進行了全面的研究。其結 果分別表明被修飾的磁性奈米顆粒和選擇性熒光探針確實有被微膠囊封裝在內，與此 同時，本節還深入討論了殼材料的高分子量的大小，雙乳化的內部水相濃度，以及在 分離微膠囊的離心過程中的離心速率的選擇，對合成微膠囊形貌以及包封效率的影響。 我們發現當聚合物外殼採用的分子量為 80,000 的聚己內酯時，所合成的微膠囊比其他 兩種較低分子量的顯示出更好的包覆效率和更加均勻的形狀，這主要是由於採用較高 分子量的高分子時，其油相在膠囊雙乳化狀態下的固化過程可以提供更好的穩定性。 此外，將溶解在乙腈中 10 mM
的熒光探針化合物作為內部水相的濃度與其他兩種濃度 (0.1 mM, 1 mM) 相比之下，也證明該濃度下所合成的微膠囊具有更好的均勻性和包覆 效率，因為較低濃度的內部水相會導致膠囊外殼內外滲透壓的不穩定。令人驚訝的是， 我們還發現在分離微膠囊的過程中，較高的離心速率會導致微膠囊的多孔性結構的產 生，這種現象可以通過調整較低的離心速率來消除。該策略同時也為未來開發新型多 孔性結構微膠囊的設計提供了一種新的途徑。在本節中，包覆了被修飾後的磁性奈米 顆粒和選擇性螢光探針的微膠囊的釋放行為和感測滴定分別以六十攝氏度的水浴加熱， 機械破壞，和超聲波粉碎的方式模擬其在磁場破裂的條件下進行，並且分別在不同狀
態下完美地測試了其結果。(3) 最後我們巧妙地設計了通過使用外部震盪磁場的方式來觸發芘基席夫鹼螢光 探針在微膠囊中的新型磁感應釋放機制。為了控制膠囊外殼的破裂，分散在乙腈/水 (900:100; 體積比) 中新合成的磁敏微膠囊通過直接感應加熱暴露在高頻磁場下。這些微 膠囊被成功觸發破裂釋放出所包覆的選擇性螢光探針，表現出優異的聚集誘導光增強 特性，和良好的選擇性開關螢光信號用於檢測三價金屬陽離子 (鐵/鋁/鉻)。被釋放的螢 光探針的檢測極限為:2.8602 × 10−6 M (三價鋁離子), 1.5744 × 10−6 M (三價鉻離子)，和 1.8988 × 10−6 M (三價鐵離子)。
該感測器平台也表現出優異的精確度和再現性，如變 異係數所示 (三價鐵離子 ≤ 2.79%, 三價鉻離子 ≤ 2.79%, 三價鋁離子 ≤ 3.76%)，各金屬離 子的回收率分別為:96.598.7% (三價鐵離子), 96.799.4% (三價鉻離子), 和 94.798.9% (三價鋁離子)。以上結果也充分說明了本文所述的控制釋放平台對於三價金屬陽離子 (鐵/鋁/鉻) 活性和實際樣品中的偵測，在未來環境監測甚至生物醫學方面的應用有一定 的價值和潛力。
以指針網路結合強化學習求解具隱性偏好之車輛途程問題
為了解決V -kool V70 的問題，作者林良韋 這樣論述：
車輛途程問題(Vehicle Routing Problem, VRP)旨在車輛及時間的限制下最小化路 線的總距離，過去已有許多學者基於此問題之限制式求得理論上的最佳解，但實務上經常涉及多個要因，其中最需考量路線規劃者和物流司機的隱性偏好，經常須依自身經驗制定後續路線該如何行走，因此基於理論的最佳解無法保證能完全地滿足物流司機所需的路線規劃。本研究擬發展一指針網路為基之強化模型 (Pointer Network-Based with Reinforcement Learning, PNTRL)，結合VRP中的時間窗、車輛進出等限制條件，依此建構指針網路模型來紀錄過往物流司機行走路線之偏好特徵
，亦透過強化學習解決有新加入站點之路徑規劃問題。此模型最大優勢在於重新預測時不必重新訓練模型，可省去大量訓練時間，亦同時解決新加入站點及具過去經驗之站點問題，且針對不同的資料集皆能表現不錯的成果，並可確實解決物流業者訂單規劃時加入新站點的車輛途程問題。