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這兩本書分別來自崧燁文化 和雙葉書廊所出版 。
國立臺北科技大學 車輛工程系 陳志鏗、賴慶明所指導 何朝郁的 應用於車輛發電機系統之高功因電池充電器研製 （2021），提出副程式流程圖關鍵因素是什麼，來自於高功因、電池充電器、車輛發電機。
而第二篇論文逢甲大學 資訊電機工程碩士在職學位學程 何子儀所指導 李邦慶的 馬達動力測試系統之研究 （2021），提出因為有 無刷直流馬達、比例-積分-微分的重點而找出了 副程式流程圖的解答。
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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
為了解決副程式流程圖 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
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。
在收看影片之前，不管你是在Youtube還是Podcast收看或收聽，記得訂閱我們的頻道，你的具體支持，是我們製作節目的最大動力～
最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
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我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。
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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。
應用於車輛發電機系統之高功因電池充電器研製
為了解決副程式流程圖 的問題，作者何朝郁 這樣論述：
本文製作一種具有高功因之電池充電器，其藉由脈波寬度調變(Pulse-Width Modulation, PWM)方式並搭配主動式功率因數修正技術，以改善傳統車輛發電系統因功率因數低落所造成的電能轉換效率不佳的問題。本文所研製之充電器包含三相功率因數修正電路及三階層降壓型轉換電路，其中三相功率因數修正電路用以將發電機操作於不同轉速時皆達到功率因數修正的功能，並且同時輸出一穩定的直流電壓。接著，藉由三階層降壓型轉換器將該直流電壓轉換對電池進行充電。基於三階層降壓型轉換器的電路特性，本文在設計及製作時時可採用較低電壓規格的開關元件，以降低開關於操作時的切換損失並提升電能轉換效率。最後完成實作一10
0W之原型機，根據實驗結果可得，所提電路在輸出功率100W時三相功率因數值可達0.98，並可提供一穩定的直流電壓100V，而發電機於不同轉速時，系統皆可操作在最佳功率點對24V蓄電池充電，而整體之電路電能轉換效率可達93%。
傳播研究方法：量化、質化與大數據分析
為了解決副程式流程圖 的問題，作者郭良文,吳泰毅,林素甘,陳延昇,王曉華,林淑芳,陳憶寧,劉念夏,葉子婷,諸葛俊,張玉佩,魏玓,張榮顯,曹文鴛,禹衛華,周奕欣,蘭 這樣論述：
本書是傳播研究方法中最新穎的入門教材，內容涵蓋量化研究、質化研究與大數據分析。本書集合兩岸四地傳播學者發揮集體創作，在各自擅長的研究方法上，擁有豐富的應用經驗與累積成果。本書配合具體案例說明，詳實而生動的說明不同方法如何解決特定研究問題，特別是介紹了網路的分析應用、大數據採集、可視化技術，以及電腦輔助線上內容分析，這是目前其他研究方法的書籍所沒有的內容。 ★ 內容豐富：涵蓋研究報告寫作指引、量化研究方法、質化研究方法，以及傳播大數據分析。 ★ 架構完整：設計兩個專章內容，分別介紹量化資料（相關統計概念）與質化資料（系統歸納過程）的分析方式。 ★ 反映時代：
加入有關新媒體、網路社群、以及大數據研究方法。 ★ 易讀易懂：配合相關案例進行方法的解說，並提供名詞解釋、Q&A。
馬達動力測試系統之研究
為了解決副程式流程圖 的問題，作者李邦慶 這樣論述：
因為馬達製造後，需要測試馬達在空載和不同負載下所需電壓及電流之狀況，所以設計馬達驅動器來研究無刷直流馬達(Brushless DC Motor, BLDCM)之制動運轉及模擬負載模式。依據無刷直流馬達之相序不同，以控制功率電晶體開關的順序，使得電流經過負載模式下的狀況，利用比例-積分-微分(Proportional-Integral-Derivation, PID)控制器來設定不同轉速，另外連接另一負載馬達，來模擬馬達在負載下電流電壓之變化，來驗證驅動器之功能。系統微控制器方面，使用德州儀器工業股份有限公司(Texas Instruments, TI)之TM4C123GXL開發板， (Adv
anced RISC Machine, ARM)Cortex-M4F微控制器作為核心，使用電流感測器來擷取馬達上的電流轉換成電壓的形式來觀察。系統軟體的部份，使用KEIL公司所設計的MDK-ARM且利用C語言來編寫。使用微軟(Microsoft)公司所設計之開發環境Visual Studio 2012 C#設計出使用者觀察與控制功能之介面，可以觀察馬達運轉時的狀況，亦能在使用者介面中調整轉速。藉由使用者介面觀察各項資訊，來進行性能的測試與探討。關鍵字：無刷直流馬達、比例-積分-微分。