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汽車煞車系統ABS理論與實際(第三版)

為了解決abs系統原理的問題，作者趙志勇,楊成宗  這樣論述：

　　本書兩位作者多年來在教育界教授汽車課程，也寫過不少汽車書籍，對汽車自是非常瞭解。他們將多年教授汽車相關課程所累積的理論基礎，以及將自己修護汽車的經驗，以有條理、系統的方式編整成書呈獻給汽車業界的朋友。文中收集各廠家ABS系統的檢修資料，提供讀者近代汽車ABS在控制系統與檢修儀器方面的資訊，並研討各廠家的檢修策略。相信在現今理論與實務並重的學習趨勢下，可讓讀者在學習ABS系統時有更明確的方向。    本書特色   　　1.本書分為理論與實務兩個部分，能依照讀者的需求提供參考。 　　2.文中詳細介紹ABS作動原理及收集各大廠ABS系統的檢修資料，使讀者學習的知識能應用在實際的檢修上。 　　

3.圖片標示清楚，增加學習的效率。 　　4.本書適合各大學、科大汽車科相關科系學生、在職技術人員及對ABS系統有興趣之人士研讀。 

abs系統原理進入發燒排行的影片

一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決abs系統原理的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54

汽車維修技能全程圖解

為了解決abs系統原理的問題，作者周曉飛 這樣論述：

～完全圖解汽車維修技能～ 熟悉汽車基本架構→了解汽修常識→符合新時期汽修工作需要與資訊 帶你先入門，後入行！   　　《汽車維修技能全程圖解》以圖解的方式系統地介紹六大章節： 　　．第一部分主要介紹汽車組成與維修基礎； 　　．第二部分描述汽車不同引擎系統與維修； 　　．第三部分介紹汽車離合器與變速箱的原理與維修； 　　．第四部分介紹汽車自動變速箱結構、原理與維修； 　　．第五部分介紹車身電器系統、原理與維修； 　　．第六部分介紹懸吊、轉向、煞車等底盤系統。 　　 　　本書將基本理論與維修實際應用相結合。 　　以實際維修應用為宗旨， 　　以短期提升實際技能為突出目標， 　　適於汽車維修人員閱

讀， 　　同時也可以作為相關企業的培訓用書和專業院校師生的參考用書。   本書特色   　　◎圖片搭配詳盡圖解，全面分析汽車組成及維修原理。 　　◎按照汽車結構與維修特點分6篇章編寫，表格清晰分析原理差異 　　◎由大安高工資深教師黃國淵審校，可供專業培訓使用，同時利於一般汽車愛好者自學。　　

深度偽造語音之辨識檢測

為了解決abs系統原理的問題，作者吳靜瑜 這樣論述：

摘要 iAbstract ii目錄 iii表目錄 v圖目錄 vi壹、 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目的 31.4 研究架構 4貳、 文獻探討 52.1 人工智慧（Artificial intelligence） 52.1.1 機器學習（Machine Learning） 52.1.2 深度學習（Deep Learning） 52.2 語音識別 62.2.1 語音識別流程 62.2.2 聲學特徵 72.2.3 線性預估倒頻譜係數（LPCC） 72.2.4 梅爾頻率倒譜係數（MFCCs） 82.2.

5 MFCC計算步驟 92.3 語者驗證 122.4 x-vector 122.5 相關研究 132.5.1 變聲器原理 132.5.2 語音合成 142.5.3 Clone voice 152.5.4 深度偽造技術 162.5.5 深度偽造技術介紹 172.5.6 深度偽造技術應用 192.5.7 深度偽造技術現況 19參、 研究方法 223.1 研究架構 223.2 系統模組化 233.2.1 語音獲取與實驗設備 253.3 實驗流程 253.4 辨識系統 263.4.1 資料集介紹 283.4.2 預處理 293

.4.3 特徵擷取 293.4.4 X-vector 303.4.5 模型評估 333.4.6 激活函數 343.5 聲紋系統 353.5.1 資料集介紹 353.5.2 特徵擷取 363.5.3 GMM 403.5.4 語者註冊與驗證 403.5.5 模型評估 41肆、 實驗結果 424.1 辨識系統實驗結果 424.2 聲紋系統實驗結果 43伍、 結論 525.1 結論 525.2 研究限制及未來展望 52參考文獻 53