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牙材力：大師們的百寶箱

為了解決sigma刷具的問題，作者林茂雄 這樣論述：

　　Top 100 Plus 經典臨床牙科器材，142項臨床牙科珍珠；牙醫師、牙技師與牙材商溝通的橋梁。   　　◎《牙材力：大師們的百寶箱》就是你的超能力── 　　● 濃縮數千篇文獻的精華，快速提升你的《牙材力》　　 　　● 牙醫學生、牙醫師、牙材廠商，每人必備牙材手冊 　　● 牙科材料超速學習，一次搞懂牙材分類、選擇標準及臨床使用 　　● 142 項牙科珍珠產品優缺點、臨床應用時機，與使用訣竅 　　● 牙醫師、牙技師與牙材廠商共同的語彙、溝通的橋梁      　　材料學在牙醫科學研究範疇內更見其精髓，任何一項新產品的推出，都是一項挑戰！牙醫界近幾年

的突飛猛進，更容易考驗這項說法！ 《牙材力：大師們的百寶箱》精選Top 100 Plus 經典臨床器材，根據分類順序排列方式，一一介紹每個產品的特點、臨床應用和操作訣竅，是學生的基本修煉，醫師的臨床寶鑑。

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應用六標準差方法於銑床加工製程改善之研究

為了解決sigma刷具的問題，作者陳建廸 這樣論述：

機械加工業可以說是製造業中的工業之母，而機械加工所產出之零組件除了最重要的加工精度需求外，如何確保品質的穩定性並且提高生產效率，以因應更具多樣性的訂單需求，以達到彈性製造的加工模式是現今機械加工產業所必須面臨的課題之一。而加工流程中，影響產品規格切換時間影響最大的就是模具更換的速度與準確性，而傳統的換模方式需耗費大量的時間與人力去執行，因此對於現場人員的換模經驗度需求極高，因此也需要花費大量的時間去做人員的培訓。而本文中將透過六標準差之DMAIC手法探討如何改善銑床加工製程中模具更換之流程與速度，以取代傳統的模具更換方式，大幅降低現場人員因換模經驗的不足造成換模時間的不確定與不穩定性，進而提

升整體模具更換的速度與準確性，以達到快速換模、提高生產效率之目的，並且藉由模具規格的快速切換，以實現加工之多樣性。

統計學關鍵字典

為了解決sigma刷具的問題，作者石井俊全 這樣論述：

～大數據時代，用統計學為你的履歷加分～ 推薦給所有勇於跨領域、學習新知的專業職場人！   　　生活在互聯網的時代，統計學的知識在所有的領域都不可或缺。   　　尤其是商業領域，統計學在「市場行銷」、「企業決策」、「人工智慧」、「關鍵字檢索」等各個領域都受到廣泛的運用。   　　但是統計學的知識，有其嚴謹的定義和使用框架。   　　儘管我們在學生時代學過基本的統計方法，比如平均數、中位數、標準差、機率，但是實際面對市場調查或財務報表時，往往也不知道該如何運用這些數據幫助我們分析現況、對未來下決策。   　　實際上，即使是經常在實務中應用統計方法的人

，往往在接手全新的專案時，便沒辦法比照舊有方法，導致所學知識派不上用場。即使想認真學習，也常因為統計學是一門專業科目，若非花費大筆報名費用參加課程，便是得尋覓坊間參考書自行鑽研，而在學習上浪費大量的時間。   　　本書正是為所有想學習統計學的人，提供最有效率的學習途徑。   　　書中彙整重要的公式、定理、統計方法和理論，以跨頁形式歸納基本內容，並透過生活實例示範該統計方法的應用範疇。 　 　　本書架構根據應用類型，分為以下11個大類別：   　　●敘述統計▸▸你認為國民的所得平均值是多少？這個數值能代表你的所得嗎？ 　　●相關關係▸▸取一個數值，表現工作時數

與睡眠時數的相關性 　　●機率▸▸能從過去的中獎結果，預測下次的中獎號碼？ 　　●機率分布▸▸五次推銷，能夠成功簽約的機率是多少？ 　　●估計▸▸節目收視率差1％，這樣的差距算大嗎？ 　　●檢定▸▸想證明新藥是否有療效，證據就是檢定 　　●無母數檢定▸▸東京某醫科大學的錄取率，是否存在性別差異？ 　　●迴歸分析▸▸一個公式，就能預測高級葡萄酒的價格 　　●變異數分析與多重比較法▸▸輕鬆排定工讀生的排班表 　　●多變量分析▸▸透過結構分析調整組織，使人才能夠適得其所 　　●貝氏統計▸▸信箱過濾器簡單區分垃圾郵件的方法 　 　　從國高中學習的「資料整理」

與「機率和統計」，到大學或專業科目深究的「估計」、「檢定」、「迴歸分析」與「多變量分析」，乃至於大數據時代不可或缺的「貝氏統計」。   　　本書涵蓋目前統計學所有的應用領域，並以大百科的檢索條目般一一羅列，有助於初學者掌握整體的面貌。   　　據說特斯拉的創始人伊隆・馬斯克，在9歲時就讀完整部大英百科全書。   　　本書作為統計學的百科全書，儘管不能保證各位在創業時，業績能像火箭一飛沖天，但絕對能讓你成為具備統計觀的一流商務人士。   　　在資訊愈來愈多樣、數量不斷增加且產生速度飛快的未來，唯有運用統計學，才能幫助我們的命運進行貝氏更新。   本書特色

  　　◎專書彙整113個廣泛應用於各領域的統計學公式和定理，讓需要統計學的人學習更有效率。 　　◎每一節以五顆星標示「難易度」、「實用性」與「考試機率」，重點觀念一目瞭然。 　　◎獨立專欄列舉實例，讓初學者快速掌握統計學在日常生活的實際應用。   　　※因應印刷需要，內頁預覽顏色與實際印刷不同，敬請見諒。※

一個無參考時脈且具有背景自我校正技術之相位雜訊量測電路

為了解決sigma刷具的問題，作者簡煒值 這樣論述：

隨著製程的微縮，系統的操作速率與資料吞吐量相較於以往越來越高，意味著位元時間也越來越短，因此系統對時脈抖動的要求將日趨嚴苛。有鑑於此，一個內建於晶片的相位雜訊量測電路在未來勢必是不可或缺的。本論文提出一個無需參考時脈且具有背景自我校正技術的相位雜訊量測電路，利用高解析度時間至數位轉換器將待測訊號的週期抖動量化成數位碼，經由快速傅立葉轉換後，待測訊號的相位雜訊可以被得知。晶片採用台積電28奈米CMOS製程，核心面積為450 μm x 453 μm，總功率消耗為15.83 mW。量測結果顯示系統的相位雜訊靈敏度於偏置頻率1 MHz處為-118 dBc/Hz；為了測試系統的線性度及準確度，以單音相

位調變訊號作為待測訊號，量測誤差最大值僅-0.8 dB；在寬頻相位雜訊的測試中，將系統的量測結果與頻譜分析儀比較，在積分頻寬為100 kHz至2 MHz之間，方均根抖動值之誤差最大值為-7.91%。相較於其他作品，本論文提出的系統擁有最高的時間解析度。