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PLC可程式控制實習與專題製作使用FX2N / FX3U - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決設計方法 書的問題，作者陳冠良 這樣論述：

　　1. 本書包含可程式控制器的初階、中階與進階設計，內容豐富且廣泛。 　　2. 本書架構完整，從PLC的基礎指令、工配轉PLC階梯圖設計、SFC順序流程設計、SFC實務設計、應用指令到專題製作，一應俱全。 　　3. 每個章節都有很多的範例程式，以及不同的設計方法，讓讀者可以跟著範例程式動手做，邊做邊學。 　　4. 本書的專題製作使用了人機介面與PLC、PLC的特殊模組4AD與4DA，讓讀者可以活用所學習的技術，真實的做出一個專題成品。 　　5. 本書特別命製題庫，幫助讀者增加知能並提供測驗及練習。

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以肢體回應教學法將英語融入幼兒體能遊戲之行動研究

為了解決設計方法 書的問題，作者夏萍 這樣論述：

　　本研究旨在探究如何藉由肢體回應教學法（TPR）將英語融入於幼兒的體能遊戲中，並配合主題教學的脈絡進行統整性的教學，以融入的方式了解TPR在幼兒體能活動可能的策略與運用情形。研究者擬定了三個層次的教學策略，由易至難分別為TPR-1能聆聽英語單詞跟著做動作；TPR-2能聽懂英語單詞進行體能遊戲活動。TPR-3能在活動的遊戲情境中使用英語，三項策略分別實施於動作發想活動與肢體運用活動的體能遊戲中。　　研究實施於南部一所公立幼兒園大班，以行動研究的方式進行為期十週的英語融入體能遊戲。資料蒐集除在研究過程中攝錄教學過程，採取半結構式的方式，訪談協同研究者與諍友，加上研究者於活動後的觀察紀錄與省思札

記，進行資料的分析並擬定修正教學的行動方案。研究發現主要有二，首先在TPR策略實踐部分，TPR-1需搭配適切曲速與幼兒動作發展；TPR-2需配合不同的體能遊戲，在活動設計中進行調整；TPR-3可以比手畫腳的方式融入活動，提升幼兒在發音上的回應。其次在體能活動中融入英語，能藉由發想了解詞意與提升肢體創意思維，同時可提升孩子的基本動作能力。研究者針對課程設計、策略運用、師資培育與未來研究提出建議。

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決設計方法 書的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

鋁碳化矽的超音波磨削加工參數探討

為了解決設計方法 書的問題，作者何定霖 這樣論述：

隨著現代科學技術與現代工業發展，人們對於材料的強度、導熱性、導電性、耐高溫性及耐磨性等材料性能提出越來越高的要求，因此有了金屬基複合材料的出現。而碳化矽做為第三代半導體材料，相比一般陶瓷擁有更高的硬度、強度、耐磨耗及熱衝擊性與化學穩定性等特性。鋁碳化矽(AlSiC)，又稱鋁基碳化矽為鋁金屬作為基底，加上高硬度的碳化矽(SiC)顆粒所組合成的材料，充分結合了鋁金屬與陶瓷碳化矽的不同優勢。在加工時也同時結合了兩種材料的特性，一般加工純碳化矽材料時，多數加工方式皆採用磨削，而加工鋁合金材料，一般則採用銑削的方式加工，而碳化矽顆粒含量高的鋁碳化矽材料(碳化矽含量65%)通過切屑判斷，磨削(粉末)加工

較銑削(顆粒)更為適合用在鋁碳化矽上。本研究嘗試並尋求符合經濟效應加工碳化矽顆粒含量高的鋁碳化矽的方法及加工參數，本研究中實驗使用鑽石磨棒進行超音波加工供，並通過實驗設計方法，依據不同加工參數(轉速、進給率、切削深度及振幅高低)進行切削實驗，在不同參數下以最好的表面粗糙度，取得更有效的加工參數。最後依實驗結果最佳的表面粗糙度為Ra 0.224 μm，發現增加超音波輔助加工，以微量軸向衝擊的方式來加工鋁碳化矽這種硬脆材料，通過表面量測及觀察磨棒積屑狀況，最後藉由2k實驗設計法計算效果估計值與平方和求得整組實驗的貢獻百分比。