uci研究所的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

減法訓練 減去不適合的方式 科學化高效體能訓練

為了解決uci研究所的問題，作者廖歆迪 這樣論述：

喜歡「運動」到認真「訓練」，有多少似是而非的想法？ 科學化訓練產出的數據，就能轉換、提升訓練效益？ 擅長健身器材操作，就能達到好的訓練？   「訓練」不只是肢體的運動，認識與理解訓練內涵才是關鍵—— 好的訓練設計往往不在於「我要練什麼」，而是在於決定「我先不要練什麼」！!   在訓練上，沒有最好的方法，只有最適合你的方法。       本書從國外眾多運動科學研究開始，結合作者廖歆迪自身多年實際訓練運動員的寶貴經驗，帶你了解如何減去不適合的方式，達成科學化高效體能訓練。書中還邀請各類專項運動專家一同審訂：讓你學會健身、攀岩、自行車、跑步和技擊等5大熱門專項體能訓練技巧與應用指引。      

無論你是體能訓練的初學者，或是經驗豐富的運動員、教練，都能透過本書深入淺出的圖表與文字內容，領略出不同的訓練方式和技巧；打破傳統運動方式的迷思，幫助自己找到最是適合、精準的訓練方法，讓運動訓練更有成效。   ■本書特色   1.以實證突破傳統訓練框架   透過了解訓練的意義，與市面上眾多衝突訓練方式的認知，快速的了解「精準訓練」的概念與邏輯。   2.分析體能三大元素與訓練的關聯   運用國內外研究與分析報表，解說體能三大元素與訓練成效之間的關聯性，讓 你了解「力量訓練」、「速度訓練」與「耐力訓練」的定義與重要概念。   3. 剖析運動專項性的需求   帶你了解運動專項的定義與基礎體能和專

項體能的差異，並了解週期性訓練理論與課表的設定技巧，讓專項運動的訓練能更加的有效率。   4.常見的專項運動訓練與應用   無論是專業運動員、教練或是一般運動愛好者，都能透過不同運動專項概念，了解該如何設定方向、破解迷思與改變觀念。   5.專章內容獲得專業審訂、推薦   【CHAPTER 08攀岩專項應用】攀岩專業定線員．宋子然   擁有15年運動攀登資歷的專業定線員，任職於國內頗負盛名的「原岩」攀岩    館，負責私人課程教學與定線工作。喜歡鑽研高品質的路線與動作之設計，希望能讓各種不同程度的攀岩者都能在這項運動中獲得滿足。   ‧生涯最佳成績：兩度國內賽甲組冠軍、2016香港 Just

Climb Cup 公開組第四     【CHAPTER 09自行車專項應用】公路車奧運選手．黃亭茵   里約奧運選手，台灣史上首位受歐洲女子職業車隊（2016 Servetto Footon）青   睞、加盟旅外的自行車運動員。曾參與女子「環義大利多日賽」與「環法蘭德斯」等頂級公路賽事，現職楠梓高中自由車隊教練。   ‧生涯最佳成績：2016環崇明島總排第二（兩度單站冠軍）、亞洲場地錦標賽   生涯總計八金、全國運動會生涯總計七金、全國錦標賽公路個人計時八連霸     【CHAPTER 10跑步專項應用】田徑中長距選手．李奇儒   中長跑愛好者，曾獲2021年全運會5000公尺冠軍，是國內少

數從國中、高中、 大專到社會人士階段，都持續在最高層級賽是奪金的田徑中長距離選手，以打破全國紀錄為最終目標的奇人。   ‧生涯最佳成績：3000公尺障礙8分53秒76 (歷年第三)、1500公尺3分51秒  29 (歷年第十)     【CHAPTER 11技擊類專項應用】綜合格鬥選手．仁飄零   本名 Emmanuel Mbondo，擁有喀麥隆血統的瑞士籍綜合格鬥好手，肩負能源工程師/綜藝節目明星 （藝名：麻努）擁有格鬥技教官與裁判等多重身份，並曾遠赴中國修習詠春與陳式太極等傳統武術。職業生涯戰績三勝一負。   ‧專長項目：泰拳/柔道/桑搏/角力         《減法訓練》不是一個新的訓練

學派，而是要傳達一個運動訓練的重要觀念。 好比人體的「專項適應」就像你越常載貨、引擎的扭力就變越大；越常跑長途，每公里的油耗就越低；越常開去賽車場衝刺、殺彎，剎車底盤和懸吊就越強化。       所以訓練不該像是計程車的開法（每天累積大量里程，走走停停、高速低速隨機分布，載重量也因乘客人數而經常變換），反而要如同電影「賽道狂人」裡面那種打造高性能跑車的講究！       計程車開多了並不會變成跑車；同理，如果你整天漫無目標地瞎練，就算累積了很多訓練量，也不會因此成為高層級的運動員。因此，你除了要知道哪些訓練對自己有幫助，更需要知道哪些訓練必須要先「減掉」！     ■好評熱情推薦（按姓名筆劃排

序）   復健科醫師 卓彥廷 世界棒球12強中華隊體能教練 林衛宣 UFC Gym Taiwan 負責人 吳怡翰 自由教練暨物理治療師 李永逸 台灣登山王及極限鐵人冠軍 范永奕 KFCS總教練 徐國峰 國立體育大學教練研究所所長 湯文慈 「吃老不認老」粉專板主 葉偉明 動一動 博威運動科技 總編輯 鄭匡寓

撲馬老師開講-刑法分則-Q-國考各類科皆適用(保成)(七版)

為了解決uci研究所的問題，作者撲馬,莊閎凱 這樣論述：

　　適用對象 　　1.欲報考國考各類科之考生 　　2.欲對刑法加以研究之考生 　　使用功效 　　1.以「重要條文說明」及「平易詼諧的例題」，引導讀者熟悉刑法分則的各大罪章。 　　2.並提供活用之破題技巧，一步步深入答題核心，真正靈活運用解題秘技。 　　3.陸續加入強而有力的各式難題為奠基，終曲顛覆刑法教科書既往承襲之編寫架構，破除墨守成規的傳統窠臼。 　　改版差異 　　修法條文及內容進行修正、新增試題。 本書特色 　　你還抱著厚重的刑法分則教科書昏昏欲睡嗎？那你絕對不能錯過本書，本書以平易詼諧的例題引導讀者進入九大犯罪，讓刑法總則架構在分則中成為活躍於平行線上之音符

，串起平行線般之理論基礎譜出流暢輕快且不失縝密之完整樂章。 　　第一樂章以例題提供活用之破題技巧，引領讀者一步步深入答題核心，有別於他版書籍死背型之思考邏輯，真正教您靈活運用的解題秘技，在穩定進行的節拍中，於第二樂章陸續加入強而有力的各式難題為奠基，終曲顛覆刑法教科書既往承襲之編寫架構，破除墨守成規的傳統窠臼，劃下和諧自然的休止符，全書一氣呵成，只要按部就班讀完後，即能有所收穫。 　　「刑法分則-Ｑ」幫您破除國考魔咒，一試成名。  

旋轉機械滾動軸承智慧故障診斷模型

為了解決uci研究所的問題，作者黎長安 這樣論述：

根據測量信號的旋轉機械軸承故障的準確診斷仍然是一個引起廣泛關注的主要問題。目前，越來越多基於機器學習或深度學習理論的智慧故障診斷模型已被開發。這些模型預期能減少對人工的依賴，並增強診斷模型的自動故障檢測。構建智慧故障診斷模型有兩種方法：基於機器學習方法和基於深度學習方法。然而，這兩種方法的有效性仍是一個需要考慮的問題。因此，本研究提出了基於這兩種方法的模型應用於檢測旋轉機械的軸承故障。第一種方法是基於機器學習的智慧軸承故障診斷模型（intelligent bearing fault diagnosis model based on machine learning, IBFDM based

on ML）。此模型包括三個主要部分：特徵提取、特徵選取和特徵分類。旋轉機械的測量信號通過包絡線分析和希爾伯特-黃轉換技術處理以提取潛在特徵。通過基於特徵權重的群體初始化策略、新的群體更新機制以及群體篩選和替換過程對二進制粒子群最佳化進行了增強，創建了一種新的有效特徵選取方法，可提高分類精度並減少數據大小。最優特徵子集分別提供給人工神經網路以及支撐向量機作為最終識別任務。第二種方法是基於深度學習的智慧軸承故障診斷模型（intelligent bearing fault diagnosis model based on deep learning, IBFDM based on DL）。此模型有

兩個主要部分：第一部分是根據每個信號幀的持久性光譜構建圖像數據集。具有殘差網路（residual network, ResNet）結構的卷積類神經網路（convolutional neural network, CNN）被設計用於基於輸入數據的分類是第二部分。持久性光譜是從原始信號的包絡線中提取的。然後，基於短時傅立葉變換構建持久性光譜圖像，呈現出傳統頻譜分析方法未曾給出的每個信號的頻率、振幅和能量隨時間變化的新關係。具有 ResNet 結構的改進 CNN 允許從較低層到較高層直接連接特徵圖，以從包絡信號的持久性光譜圖像中探索判別特徵。這有助於利用低級層中的粒度特徵，這些特徵在傳統 CNN 中

前饋通過相鄰層時可能會遺失。因此，所提出的軸承故障診斷模型的性能在電流信號和振動信號的不同測試平台上得到驗證。模型的效率在軸承電流數據集上實現超過96%的辨識率，在軸承振動數據集上實現超過99%的辨識率。此外，IBFDM based on ML中的新特徵選取方法根據七個基準數據集進行評估，顯示出與其他同級競爭者相當的性能。此外，與其他類型的二維圖像（頻譜圖和尺度圖）和其他最先進的診斷模型相比，IBFDM based on DL的性能更佳。綜上所述，所提出的兩種模型在自動識別旋轉機械健康狀態領域具有很高的可行性。