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電網設備金屬監督失效典型案例分析

為了解決u型螺帽的問題，作者國家電網有限公司設備管理部 這樣論述：

為總結電網設備金屬監督工作成果，推動金屬監督工作規範開展，提高檢測人員專業能力，提升電網設備安全運行水準，國家電網有限公司設備管理部組織編寫了《電網設備金屬監督》系列圖書，包括檢測技術及實例、工作手冊、試題庫、失效典型案例分析4個分冊。 《電網設備金屬監督失效典型案例分析》為《電網設備金屬監督失效典型案例分析》，主要內容包括線圈類設備、開關類設備、杆塔及構支架、導線和地線、絕緣子、金具、緊固件、電力電纜及其他相關設備金屬監督失效典型案例分析近120例，基本覆蓋了電網設備主要易失效部件。 《電網設備金屬監督失效典型案例分析》是電網設備金屬監督工程技術人員和管理人員的業務指

導書，可供相關專業技術及管理人員學習使用，也可作為生產廠家、電力用戶相關技術人員及大專院校相關專業師生的自學用書與閱讀參考書。

u型螺帽進入發燒排行的影片

家族企業面臨轉型衝擊之研究-以A公司為例

為了解決u型螺帽的問題，作者洪瓊敏 這樣論述：

機械為工業之母，隨著科技時代的快速發展，機械設備所生產品項包羅萬象，其中電控無異是機械設備的心臟，而能讓機械設備移動之關鍵零組件，非傳動元件莫屬，傳動元件有如機械設備四肢，機械設備沒有傳動元件即無法運轉，機械運轉是藉由鋼珠在元件之間進行滾動循環，機械設備方可輕易順暢進行高精度作動。故民生百業用品之自動化製造促使傳動元件應用範圍日益擴大，且為因應輕薄短小之產業升級高階市場，傳動元件品質更趨於技術創新之高精度要求，因此不斷追求技術創新是企業經營得以維持競爭力之重要因素。本研究之個案公司轉型前為台灣普遍常見之家族企業經營型態，其資金有限，再加上專業人才亦嫌不足，以至於營運規模遠不及已上市櫃同業之發

展，且家族企業歷經景氣低迷與金融海嘯後，營運表現遲遲未見起色。鑒於產業升級自動化之興起，帶動傳動元件市場邁向大幅度高速成長，故家族企業不得不審慎思考轉型之時機。惟如何轉型、轉型策略及轉型期程，皆考驗著個案公司經營者智慧，因轉型策略攸關著成敗與否，而家族企業轉型策略所面臨之衝擊，是本研究探討之主題。本研究依據個案公司資料，經由收集文獻，並彙整深度訪談相關高階主管，分析其質化結果，加以探究家族企業轉型策略。研究結果顯示，家族企業面臨大環境經營挑戰，必須進行全面轉型求生，方能提升企業競爭力，擴增營運規模與市場版圖，創造企業、員工、上下游供應體系及股東多贏局面，達到企業永續經營目標。

標準機械設計圖表便覽 [最新增訂五版]

為了解決u型螺帽的問題，作者小栗富士雄、小栗達男 這樣論述：

業界、學界一致推崇，暢銷數十年經典，機械設計必備！《標準機械設計圖表便覽》2012最新增訂五版，正式發行！ 　　《標準機械設計圖表便覽》自 1942 年出版以來，迄今已經過多次大幅度的改版，本次為第五次增訂。增訂五版秉持本書自初版以來一貫的出版宗旨進行修訂： 　　■廣泛蒐集 data book 的資料　　■提供計算好的圖表資料，替讀者節省寶貴時間　　■對於現行規格的揭露加以整理安排　　■成為實務機械設計者可以活用的工具書 　　為因應台灣機械相關從業人員的實際需求，在增訂五版中，新增機械安全事項、Ｃ形扣環、油壓止動裝置、保溫材標準施工厚度、螺紋結合式延性鑄鐵製管接頭等項目。同時也針對日本厚生

勞□省公布的「機械總括性安全基準的相關方針」，加入相關的安全事項內容，以降低機械操作時的風險。 　　在此增訂版中，特請國立臺灣大學機械工程學系名譽教授劉鼎嶽博士，以及國立臺灣大學機械工程學系副教授蔡曜陽博士重新審定內容，務求讓本書臻於完善並符合國人所用。 作者簡介 小栗富士雄 　　．曾任日本東京石川島造船所（現為石川島播磨重工業）生產機械設計部長、產業機械設計部長、製鐵機械設計部長、理事、顧問等多項職務。 　　．日本名古屋高等工業學校（現為名古屋工大）機械科畢業 小栗達男 　　．現任小栗技術士事務所所長　　．取得機械類及綜合技術監督類之技術士執照　　．曾任職於日本石川島播磨重工業　　．日本明治

大學工學部機械工業科畢業 審訂者簡介 劉鼎嶽博士 （總審訂） 　　．國立臺灣大學名譽教授　　．曾任國立臺灣大學工學院機械工程學系教授，長達 46 年　　．日本東洋大學工學博士　　．臺北帝國大學工學部機械科畢業 蔡曜陽博士  （審訂） 　　．現任國立臺灣大學工學院機械工程學系副教授　　．日本東京大學工學博士　　．國立臺灣大學機械工程學系碩士

應用卷積生成對抗網路於產品瑕疵檢測-以C公司為例

為了解決u型螺帽的問題，作者林師弘 這樣論述：

伴隨著工業4.0的浪潮席捲而來，台灣的製造業也逐步朝向智慧及自動化邁進，將人工智慧運用於機器視覺檢測中，除了可以有效提升產品品質及檢驗效能，更可以提供快速且精準的檢測方式，為企業節省許多人力成本。卷積神經網路對於影像的便是辨識有著出色的能力，但若是以含有雜訊或是不平衡的資料對卷積神經網路模型進行訓練時，會對模型的準確度及速度產生不良的影響。因此，本研究提出HDCGAN(Haar like feature Deep Convolutional Generative Adversarial Network)架構解決上述的問題。首先，以HDCGAN架構解決資料集內不平衡的數據，並由VGG19、Xc

eption二種模型對影像進行分類，而Xception模型準確率達95.9%，在二種模型中表現最佳。