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財富豐盛吸引力：28個豐盛指引，開發內心能量，扭轉未來人生

為了解決訊息往的問題，作者沈伶 這樣論述：

★第一本在日常生活中就能修煉財富與心靈的吸引力法則書籍。 ★幫助你更有效率的吸引財富，同時探索自我與豐富生命的意義。   　　◎準備好告別過去，迎向豐盛的人生了？   　　為何大家想著「有錢」而無法致富？ 　　秘密就在於開發意識層面的能量，如同【吸引力法則】的力量， 　　必須有方法引動自身的能量流，開啟財富之門。 　　此書並非空泛談論顯化財富的抽象法則，而是建立完整重要的概念、到生活中實際運作的詳盡秘笈，以深入淺出的方式讓大眾理解與運用。本書共有28個章節，前面第1～18章為「自我開發篇」，為財富豐盛吸引力的主要知識內容與實踐方法，此部分須依序建立觀念與逐步練習，建議遵循次第漸進研讀。後

面第19～28章為「豐盛導師篇」，目的在連結與尋求更高頻率的協助與教導，並藉由豐盛肯定語調整自身狀態，創造更順暢圓滿的豐盛之流。 　　「當我們強化、鍛鍊各種感知力—―包含情緒感受、覺知力與靜心冥想或潛意識探索，就能強化我們「心」的顯化豐盛能力。我們越貼近自己的心，就越能擁有創造豐盛的力量，這力量不是來自於他人授予，而是來自生命本質的祝福。」 　　▍本書以28個章，分兩個部分引導你接近內在的心靈，也可以從它的回答與建議中，聆聽心靈的訊息，往財富的方向前進。     　　第一部分的【自我開發篇】：從自身內心的修練開始，開發自身的力量，往財富的夢想前進，方法從：告別過去、認清自己擁有什麼、表達力

、溝通力、自我覺察力等方面著手。 　　第二部分的【豐盛導師篇】：由觀音、老子、蓋亞、大天使麥可、基督、雅典娜、宙斯、大天使加百列、大天使麥達昶、豐盛女神等10位豐盛大師指引，給予開悟的力量，引導一條更清晰明確的方向，走向豐盛圓滿的人生。 　　▍精選書中的財富豐盛指引――   　　#不論是表意識或潛意識，也都必須清除阻礙豐盛的相關信念、修正為正確對應的信念，才能完整投射出豐盛的結果。 　　# 每個人在「意識層面」對金錢的信念，將決定這個人能引動如何的財富能量流。 　　#要經常使用自己的意念、信念，例如經由靜心冥想，鍛鍊心智、拿回你的力量。 　　# 用「心」感受到的一切就是最珍貴的寶藏，也是與

「我」最接近的距離。 　　#我們過去的生命就像藏寶圖，透過仔細研究藏寶圖的軌跡，就能覓得這個寶藏。     　　書中還加入數個日常可運用的實作練習，以協助大家能獲得更具體的指引，目的均是為了深入淺出、更能貼近我們的生活。這是一本在日常生活就能修煉財富與心靈的魔法書，願每位讀者都能成為自己生命最強大的導師！ 本書特色 　　★第一本在日常生活中就能修煉財富與心靈的吸引力法則書籍。 　　★共有28個章節，第1～18章為「自我開發篇」，為財富豐盛吸引力的主要知識內容與實踐方法；第19～28章為「豐盛導師篇」，目的在連結與尋求更高頻率的協助與教導。 　　★文中加入數個實用的豐盛魔法練習，並給予明

確可行的指引與練習方法。 　　★掃描書中的QRcord，即可利用冥想的聲音導引，加強財富吸引力的練習。 名人推薦 　　Anna安娜｜塔羅心靈療癒師 　　Nina｜幸福守門人‧心靈塔羅工作室 　　Sandy Hsiao｜生命之花藝術研究學院 創辦人 　　YOYO｜YOYO心靈角落 創辦人 　　李怡如 Sangeeta｜《366正念卡》作者 　　張韋婷｜心靈創作者—我是歐拉張韋婷 　　陳玫孜｜美好人生心靈花園 創辦人 　　腦男 Leo｜身心靈作家 / 水晶療癒師 　　銀色快手｜作家 / 夢想陪伴引導師 　　謝明杰｜《老神再在》作者、心靈教練

訊息往進入發燒排行的影片

基於深度學習之乙太被動光纖網路的頻寬配置機制

為了解決訊息往的問題，作者凃泳村 這樣論述：

本論文的研究重點在於使用深度學習的方式來預測乙太被動光纖網路之中週期之間的等待時間裡抵達ONU佇列的封包數量。乙太被動式光纖網路(EPON)系統包含一個位於中央機房的OLT(Optical Line Terminal)與多個位在使用者終端的ONU (Optical Network Unit)。EPON系統中的每個週期內，所有的ONU都需要透過Report訊息向OLT申請上行傳輸的封包數值，而OLT收到Report 訊息之後，透過動態頻寬配置(Dynamic Bandwidth Allocation, DBA)演算法，計算允諾ONU在一個週期中上行傳輸的封包數值，再透過Gate 訊息去通知每一

個ONU。但是Report 與Gate 訊息往返ONU與OLT之間具有時間差，在這期間仍持續有其它封包抵達ONU的情況，因此，OLT允諾上行傳輸量與ONU實際需要上行傳輸數量將容易產生誤差，易導致上行的封包傳輸延遲時間增加或通道頻寬浪費等網路效能低落的現象。近年來已發展出許多Credit based的動態頻寬配置機制，來給配予ONU超過 Report訊息所要求的額外頻寬，但這些設計方式常無法精確的預測在等待時間抵達ONU佇列的封包數量。因此，本研究透過機器學習中深度學習方式之長短期記憶模型(Long-Short Term Memory, LSTM)來學習並預測這些在Report與Gate訊息的

時間差中抵達的封包數量，依此設計適當的DBA機制，希望能有效提升網路效能。模擬結果顯示，在EPON中應用LSTM模型於DBA機制，相較於使用傳統的Credit based DBA機制，整體上能更有效的降低EPON網路內的平均封包延遲時間。

順應人性：活化超感知和身心系統，過上自己真正想要的生活

為了解決訊息往的問題，作者史提夫‧畢度夫 這樣論述：

這本書獻給任何覺得自己的生命不僅只於此， 還能在世上活得更有意義的人。   ★全球知名家庭治療師和暢銷作家的生涯顛峰之作★ ★「我期待這樣的一本書很久了。」──丁寧（暢銷作家／金馬影后／瑜伽老師）★   　　現在這個世界最需要的， 　　就是我們「順應人性」，展現人類最真實的樣子， 　　並從這個被奴役的時代中獲得自由。   　　我們的心智由身體、情緒、大腦和靈性四者組成，但絕大多數人都飽嘗前三者所帶來的困擾。破碎的家庭、逐年上升的心理健康問題，還有個人與全球性創傷帶來的沉重負擔，讓我們像是屈就在牢籠中，活得越來越畸形，離「真實人性」越來越遠。   

　　人類，應該是充滿野性的生物，擁有愛心和力量，也渴望與其他人連結，而這些人性，正是當今世界最需要的。全球暢銷作家及心理學家史提夫．畢度夫，試著帶我們重新了解：什麼是人的本性？    　　透過最新的神經科學和心理學研究，並結合畢生從事創傷與療癒工作的經驗，他梳理出兩大關鍵──「超感知」和「四層心智」。它們是人類與生俱來的工具，蘊含絕妙的智慧，只是現代的我們不懂得運用而已。    　　■「超感知」：來自全身的快速訊息，往往比「意識腦」的判斷更準，能幫助我們避開危險或做出錯誤選擇。   　　■「四層心智」：透過依序整合身體、情緒、大腦和靈性，我們就不再像多頭馬車，受到不同

聲音的拉扯，在生活中感到掙扎。    　　畢度夫將教導如何找回這兩項工具，重新活化自我身心系統，活得更深入、更充實。方法非常簡單，不論是傷痕累累的大人或純真的五歲小孩，都能學會。在「後疫時代」，我們更需要這股轉變生命、轉變世界的內在潛能，讓自己活得更有價值。   感動推薦（按姓名筆畫排序）   　　丁寧（暢銷作家／金馬影后／瑜伽老師） 　　許瑞云（心能量管理中心執行長） 　　劉慧君（食氣導引者／自主學習推廣者） 　　蘇飛雅（占星師） 　　蘇益賢（臨床心理師）   　　一如作者史提夫想傳達的：「一旦整合你的四層心智，喚起內在和諧，無論世界如何變化、動盪，你都能優游其中，

不受侵擾。」 　　這才是活著。 　　先看書把自己拼湊回來吧。──丁寧（暢銷作家／金馬影后／瑜伽老師）   　　身體和心理是豪宅，就像打掃、修整、裝潢房子一樣，照顧好，便能自行運作。主人和家屋配合，需要很多練習，以故事和遊戲方式進行，本身即樂趣。──劉慧君（食氣引導者／自主學習推廣者）   　　身體、情緒、思想與靈性，本書以這四大概念作為架構，逐步引領讀者更深入地認識，將分散的拼圖合而為一。透過這條整合之路，我們得以成為Fully Human，成為自己。──蘇益賢／臨床心理師

基於電流訊號的軸承故障診斷使用一維 卷積神經網路並於 FPGA 實現

為了解決訊息往的問題，作者簡宏晉 這樣論述：

在產品量產的產線中，工具機被廣泛地用於自動化加工製造產品， 因而如何保證機器運作正常， 並能符合預期時程完成產品製造是非常重要的。 機器零件中的任何一種損傷都可能導致產品不良率提升，造成機器不可復原的損害， 甚至導致產線停工維修。若單用人力觀察機器的異樣， 容易疏忽掉於一些重要的特徵訊息。這些特徵訊息往往已是機械故障的警訊，而從機械外觀上難以察覺，長此以往，將使產線作業員暴露於危機之中。 並且若使用傳統機械學上的診斷方法，其所需的背景知識和經驗並非一夕之間即能習得，對於非專業領域人士而言， 並不知道如何提取震動、電流訊號之間的特徵值。在物聯網時代， 如何使用人工智慧方法來進行軸承故障診斷，也

成為熱門的研究題目， 已發表的論文也都表現出絕佳的準確度。 然而大多數論文的方法由於計算複雜度高， 並難以於嵌入式系統中以硬體方式實現。 因此無法與工具機整合，只能應用於離線資料分析後，再進行軸承狀態診斷。本論文提出之一維 CNN 硬體加速器於 FPGA 開發板(VC707)上實現，利用 Paderborn University 提供之軸承電流訊號進行訓練，能夠實現即時故障診斷。 本論文提出四元量化方法， 將神經網路模型所需的記憶體量減少 89%。此外，當時脈頻率為 100 MHz 時，功耗僅為 645 mW，故障診斷準確率可達 96.37%。