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重生之路：基礎設施的死與生，全球經典案例圖解

為了解決m7規格的問題，作者賴伯威,WillipodiA都巿研究團隊 這樣論述：

基礎工程的發展與人類文明的演進息息相關， 本研究試圖釐清基礎工程的迭代關係， 並探索未來再利用方向。 　　國立交通大學建築研究所副教授兼所長　侯君昊　專文推薦 　　「重生」這個詞的意思，根據某宗教經典，是指一個人與神建立了一種新的關係。 　　本書所指的「重生」，不單只是基礎設施從廢墟狀態中復活，更正確的描述，是指一座基礎設施與人建立了一種新的關係。 　　本書收集全球53個經典案例，如：德國的廢棄核電廠改造成遊樂場、美國紐約的舊高架橋改造成公園、西班牙的舊水泥工廠改建成辦公室及住家、英國的廢礦坑變化為巨型植物溫室、台灣高雄的垃圾掩埋場化身為公園綠地……等等。 名人推薦 　　吳光庭

　國立成功大學建築系教授兼系主任　 　　李玉華　還我特色公園行動聯盟成員 　　李昀蓁　東京建築女子　 　　李乾朗　國立台北大學民俗藝術與文化資產研究所教授　 　　李清志　建築作家、實踐大學建築系副教授　 　　辛永勝、楊朝景　老屋顏工作室　 　　周育如　水越設計／都市酵母總管　 　　林一宏　國立臺灣博物館助理研究員／設計學博士　 　　林淵源　建築師   　　邱秉瑜　專欄作家、《我們值得更好的城市》作者　 　　侯君昊　國立交通大學建築研究所副教授兼所長　 　　凌宗魁　建築文資工作者　 　　畢恆達　臺灣大學建築與城鄉研究所教授 　　曾憲嫻　成功大學都市計劃學系副教授　 　　黃俊銘　中原大學建築系專任

副教授 　　楊恩達　準建築人手札網站創辦人　 　　褚瑞基　銘傳大學建築系專任副教授　 　　鄭開翔　《街屋台灣》作者，城市速寫畫家 　　蘇睿弼　中城再生文化協會理事長 　　（依姓氏筆劃順序排列）  

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多軸無人機視覺導引輔助自動降落系統之建構

為了解決m7規格的問題，作者莊懷恩 這樣論述：

本論文為建構一多軸旋翼無人機之視覺導引輔助自動降落系統。系統以NI myRIO為管理核心，藉由OpenMV Cam辨識之AprilTag資料，計算無人機之預計飛行軌跡，並由NI myRIO將此資訊傳遞給APM飛控系統，使無人機能夠朝目標點前進並進行降落。本文首先說明由OpenMV擷取的影像資料經轉換成實際數值，並利用此資訊以計算出無人機所需於偏航與滾轉…等之修正量；接著探討終端導引所使用之AprilTag圖樣限制及導引過程中此圖樣之擺放限制。再利用作者以LabVIEW程式設計之地面監控站，初始設定飛行過程的AprilTag導引點，並顯示無人機的飛行狀態及視覺導引狀況。最後進行系統整合測試，藉

由視覺導引方式使多軸無人機到達目標點並進行自動降落，以證實本系統的可行性。

解密幼兒爵士鋼琴 Book 3

為了解決m7規格的問題，作者黃盟傑 這樣論述：

　　解密幼兒爵士鋼琴Book3/曲目與基礎樂理 , 本系列著作在音樂書海中,應該屬於少數以系統內容 , 協助小朋友學習爵士鋼琴。Book3為了小朋友創作了更多的彈唱練習曲,例如:抗疫培養好習慣的”洗手歌”, 可先藉由歌唱來熟悉主題 ,體會音樂表情與律動, 再掃描QR Code伴奏MP3一起合奏,於無壓力下, 學習爵士鋼琴。   　　系列著作強調以細心的觀察與圖像思考,學中玩,玩中學習彈奏流行爵士鋼琴 , 在幼兒爵士鋼琴 Book1 請小朋友觀察整個鋼琴上方的各個黑白鍵彼此的寬度是相同 , 以進而學習找到正確的各個不同音階與和弦 ,同時也學習到本書 Book3 所講的半音與全

音之基礎樂理,再觀察五線譜中出現了好多英文單字,有FACE,BEE,CAFE,EGG等,一個單字即可產生一個樂句的動機創作,在幼兒爵士鋼琴 Book2 利用格子方塊圖片記住和弦組成音,同時又借用積木格子圖像,說明各個不同拍值的音符,要有一定邏輯空間的正確寫法 ,以學習Book3的爵士Groove 四手聯彈練習曲 。   　　希望此系列教材幫助小朋友同時擁有古典與爵士音樂雙語能力,讓古典與爵士的兩條腿,在音樂之道路上,走得更長遠愉快與更有競爭力 ! 感謝各界人士的一切協助,讓少有專為幼兒小朋友設計的爵士鋼琴入門教材, 得以發行, 才疏學淺 , 不足之處 , 懇請指教。  

強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用

為了解決m7規格的問題，作者林彥廷 這樣論述：

本研究將一種強健補償演算法應用於輪胎力估測器中，並將其估測結果應用於車身穩定系統中。其演算法內容為整合遞迴型神經網路的卡爾曼濾波器，其目的在於增加估測器的強健性及降低對參數的靈敏度，以及在實車試驗時減少雜訊的干擾，同時增加車身穩定控制應用之強健性。在輪胎縱向力估測方面，以輪胎剛體的單輪受力圖作為基礎，使用滑模估測器來做輪胎縱向力的估算。此估測器在行車過程中將提供估測值給整合車身穩定控制做判定依據；在側向力估測方面，以Magic Formula的輪胎模型，並以Hybrid Levenberg–Marquardt method and quasi Newton(LMQN)的一套非線性最小二乘方演

算法來做輪胎側向力的估算；而在正向力估測方面，使用了車體動態模型進行方程式推導。其中，車身穩定控制包含直接偏擺力矩控制器(direct yaw-moment controller, DYC)及防鎖死煞車系統(anti-lock braking system, ABS)。DYC藉由側滑角速度及偏擺角速度，以β-γ相位穩定圖判斷車輛穩定性，再整合滑模控制及PSO粒子群最佳化法即時分配各馬達之驅動力矩，使車輛轉向時依然能保持車輛的轉向穩定性；而ABS能根據駕駛者的煞車命令即時分配各馬達之煞車力矩，且利用積分型滑模控制調整車輛之煞車油壓以防止輪胎打滑與失控。本研究以模型迴路(model-in-the-

loop, MIL)及實車試驗驗證輪胎力估測器及強韌補償器之性能。實驗以本實驗室之多動力馬達電動車作為模型架構，實車採用15-kw直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱，作為前輪之間接驅動動力源；後輪則由兩顆7-kw永磁同步馬達至於輪內，作為後輪之直接驅動動力源。此架構能藉由操作各馬達的輸出力矩於高效率區間，達到提升整體行車效率與續航力之效果。