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數學分鐘縮寫的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦星友啓寫的 史丹佛高中校長的最強學習法:寫筆記不如解題目、答對不如答錯、獨學不如共學,科學家證實的大腦最強吸收法。 和華特.艾薩克森的 華特.艾薩克森天才套書(達文西傳+破解基因碼的人)都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自大是文化 和商周出版所出版 。

明志科技大學 化學工程系碩士班 蔡榮進所指導 張詠鈞的 應用機器學習方法預測聚丙烯製程產率之研究 (2021),提出數學分鐘縮寫關鍵因素是什麼,來自於Aspen Plus、聚丙烯、Ziegler-Natta催化劑、Back Propagation Neural Network。

而第二篇論文中原大學 電機工程研究所 林康平所指導 林必賢的 以CIE日光軌跡為基礎之估測LCD TV白平衡研究 (2010),提出因為有 白平衡、CIE日光軌跡、相關色溫、GOG模式、色彩變異的重點而找出了 數學分鐘縮寫的解答。

最後網站[請益] 國小數學- 精華區teaching - 批踢踢實業坊則補充:小時=hr 分鐘=min 秒鐘=sec 都單純看成單位嗎? 如果是2小時要寫成2hrs嗎?那0.5小時呢? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◇ From: 163.20.167.135.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了數學分鐘縮寫,大家也想知道這些:

史丹佛高中校長的最強學習法:寫筆記不如解題目、答對不如答錯、獨學不如共學,科學家證實的大腦最強吸收法。

為了解決數學分鐘縮寫的問題,作者星友啓 這樣論述:

  ◎最有效的學習法,不是寫筆記,而是解考題,科學家已證實。   ◎長時間讀同一個單元,效果會遞減,交錯學習,效益最明顯。怎麼交錯?   ◎一個人學得慢,一群人互動,記憶力提升超明顯,因為大腦喜歡這樣學。   ◎今天學的下午就複習、跟今天學的30天後再複習,哪種學生考得好?     本書作者星友啓是史丹佛大學博士,   目前擔任史丹佛大學線上高中(OHS)校長。   OHS曾獲得《Newsweek》全美最佳教育高中第三名,   和美國權威院校資訊網站「Niche」第一名的殊榮。      在這所專為對科學、技術、工程及數學(STEM)有興趣的學生,   提供教育的全美第一線上高中,   老

師都怎麼教、學生該怎麼學,才有如此高分的成績表現?     ◎常見10種學習法,2種最有效,最常用的那種效率最差   統整歸納、劃線標記、測驗、理解思考、關鍵字記憶、反覆閱讀、自我解釋……   你最常用哪種學習方式?   經美國腦科學家分析,有兩種最具效果:   一個是間隔重複閱讀,另一個是?         至於哪一種效率最差?就是邊上課邊抄筆記。   為什麼?因為人腦無法多工。      ◎臨時抱佛腳,有用嗎?如何讓短期記憶變長期?   坊間的「短期強化!英文特訓」、「考前100天衝刺班」,有用嗎?   實驗證實,重點不在你花多少時間學,而是你複習的頻率與時間。   早上學下午複習、今天學

明天重溫,或者本月學隔一個月再反覆溫習,   哪種效果好?最好的跟最差的,有高達50%的差距喔!      ◎記憶,怎麼記才不會忘記   人腦不像電腦,記憶體無法擴充,人腦最多只能記5件事,   那麼,遇到更多事情要記怎麼辦?   切換到視覺,用圖解、畫概念圖,用眼睛幫助腦子記憶。     ◎知道自己「不知道」,學習效果更好   當你以為自己知道,卻「答錯了」,大腦會受到衝擊,   更容易記住剛才犯下的錯誤。   然後,當你弄懂了原本不知道、不懂的事,   大腦還會分泌多巴胺,讓人感到幸福和快樂,你就更樂於學習。     寫筆記不如解題、答對不如答錯、獨學不如共學,   這套由史丹佛高中校長歸

納出的大腦最強吸收法,   不僅學生、考生最適用,   針對想提升競爭力的上班族、開啟第二人生的退休族,   一樣可達到「念念不忘,必有迴響」的學習效果。   本書特色     寫筆記不如解題目、答對不如答錯、獨學不如共學,   科學家證實的大腦最強吸收法。   名人推薦     臺師大電機系副教授、數感實驗室共同創辦人/賴以威   臺大心理系副教授、《大腦簡史》作者/謝伯讓

應用機器學習方法預測聚丙烯製程產率之研究

為了解決數學分鐘縮寫的問題,作者張詠鈞 這樣論述:

目錄指導教授推薦書 …………………………………………………………i口試委員會審定書 ……………………………………………………ii誌謝 ……………………………………………………………………iii中文摘要 ………………………………………………………………ivAbstract …………………………………………………………………v目錄 ……………………………………………………………………vi圖目錄 ……………………………………………………………………x表目錄 ………………………………………………………………xiii命名法 …………………………………………………………………xiv英文縮寫 ………………

………………………………………………xv希臘符號 ……………………………………………………………xviii第一章 緒論 ……………………………………………………………1 1.1 研究背景 ………………………………………………………1 1.2 研究目的 ………………………………………………………18 1.3 研究架構 ………………………………………………………19第二章 文獻回顧 ………………………………………………………212.1 聚丙烯製程及相關製程操作變數 ……………………………212.2 Aspen Plus軟體在化工製程之應用 …………………………242.3 AI在

化工之應用………………………………………………26第三章 丙烯聚合分析 …………………………………………………30 3.1 丙烯聚合製程說明 …………………………………………30 3.2 PC-SAFT狀態方程式 ………………………………………31 3.3 丙烯聚合動力學機構 ………………………………………33 3.3.1 催化劑活化反應(Cat-act) ………………………………34 3.3.2 鏈起始反應(Chain-ini) …………………………………34 3.3.3 鏈增長反應(Propagation) ………………………………34

3.3.4 鏈轉移反應(Chat-Mom;Chat-Cocat;Chat-H2) …………35 3.3.5 催化劑失活(Deact) ………………………………………35 3.4 Ziegler-Natta催化劑反應動力學常數 ………………………36第四章 Aspen Plus模擬結果 …………………………………………39 4.1 丙烯聚合製程研究 …………………………………………40 4.2 聚合製程模擬說明 …………………………………………42 4.3 模擬結果測試和驗證 ………………………………………48 4.3.1 催化劑(TiC

l4)進料影響 …………………………………49 4.3.2 輔助催化劑(TEAL)進料影響 …………………………51 4.3.3 立體特異性控制劑(SCA)進料影響 ……………………53 4.3.4 表觀氣速(SGV)影響 ……………………………………55 4.3.5 氫氣(H2)進料影響 ………………………………………58 4.4 聚合製程操作變數之訂定 …………………………………60第五章 建立模型 ………………………………………………………64 5.1 AI模型選擇 …………………………………………………64 5.1.1

線性迴歸 …………………………………………………65 5.1.2 隨機森林 …………………………………………………65 5.1.3 支持向量迴歸模型 ………………………………………66 5.1.4 隨機梯度下降迴歸器 ……………………………………67 5.1.5 反向傳播神經網路 ………………………………………68 5.1.6 長短期記憶模型 …………………………………………68 5.2 激活函數 ……………………………………………………69 5.3 數據前處理 …………………………………………………72 5.4統計指標與意義

………………………………………………73第六章 演算法之結果與討論 …………………………………………75 6.1 相關係數 ……………………………………………………75 6.2 各模型之統計結果 …………………………………………76 6.3 BPNN中超參數之影響 ………………………………………77 6.3.1 BPNN中超參數單變化之結果與趨勢 …………………77 6.3.2 BPNN最優模型參數 ……………………………………80 6.4 最終模型 ……………………………………………………81第七章 結論 …………………………………………

…………………82參考文獻 ………………………………………………………………84附錄一 …………………………………………………………………94圖目錄圖1-1 不同高分子鏈結構聚丙烯 ………………………………………2圖1-2 全球聚丙烯工業生產技術所佔比例 ……………………………5圖1-3 Spheripol技術流程圖 ……………………………………………6圖1-4 Hypol技術流程圖 ………………………………………………6圖1-5 Borstar技術流程圖 ………………………………………………7圖1-6 Unipol法技術流程圖 ……………………………………………8圖1-7 Novolen法技

術流程圖 …………………………………………8圖1-8 Innovene技術流程圖 ……………………………………………9圖1-9 Spherizone法技術流程圖 ………………………………………9圖1-10 Chisso法技術流程圖 …………………………………………10圖1-11 AI演進圖 ………………………………………………………16圖1-12 機器學習與深度學習的訓練比較 ……………………………16圖1-13 人工類神經網路架構 …………………………………………17圖1-14 研究架構流程圖 ………………………………………………20圖3-1丙烯聚合氣相Unipol法FBR流程圖 ……………

……………30圖4-1 氣相丙烯聚合流化床反應器模擬製程 ………………………39圖4-2 兩相FBR模型的建模結構示意圖 ……………………………39圖4-3 四種不同的反應器配置比較圖 ………………………………42圖4-4 PP混合段 ………………………………………………………44圖4-5 PP反應段 ………………………………………………………45圖4-6 PP冷卻段 ………………………………………………………45圖4-7 PP分離段 ………………………………………………………46圖4-8 總聚合製程流程圖 ……………………………………………47圖4-9 催化劑流率對聚丙烯產率的影響 …………

…………………50圖4-10 催化劑流率對數均分子量的影響……………………………50圖4-11 催化劑流率對重均分子量的影響 ……………………………51圖4-12 輔助催化劑流率對聚丙烯產率的影響 ………………………52圖4-13 輔助催化劑流率對數均分子量的影響 ………………………52圖4-14 輔助催化劑流率對重均分子量的影響 ………………………53圖4-15 立體特異性控制劑流率對數均分子量的影響 ………………54圖4-16 立體特異性控制劑流率對重均分子量的影響 ………………55圖4-17 表觀氣速對聚丙烯產率的影響 ………………………………56圖4-18 表觀氣速對數均分子量的影響

………………………………57圖4-19 表觀氣速對重均分子量的影響 ………………………………57圖4-20 氫氣對丙烯總轉化率的影響 …………………………………58圖4-21 氫氣對數均分子量的影響 ……………………………………59圖4-22 氫氣對重均分子量的影響 ……………………………………59圖5-1 線性迴歸示意圖 ………………………………………………65圖5-2 隨機森林示意圖 ………………………………………………66圖5-3 支持向量迴歸示意圖 …………………………………………67圖5-4 隨機梯度下降示意圖 …………………………………………67圖5-5 反向傳播神經網路示意圖 …

…………………………………68圖5-6 長短期記憶模型示意圖 ………………………………………69圖5-7 激活函數示意圖 ………………………………………………69圖5-8 Sigmoid函數示意圖 ……………………………………………70圖5-9 Tanh函數 ………………………………………………………71圖5-10 ReLU函數 ……………………………………………………71圖5-11 Leaky-ReLU函數 ……………………………………………72圖6-1 聚丙烯製程相關係數圖 ………………………………………75圖6-2 最終模型架構圖 ………………………………………………81 表目錄表3-1

本研究所採用純物質參數 ……………………………………33表3-2 丙烯均聚反應步驟 ……………………………………………33表3-3 Ziegler-Natta催化劑丙烯聚合反應動力學常數 ………………37表4-1 流體動力學相關性中使用的物理性質 ………………………41表4-2模型開發中使用的流體動力學參數 …………………………41表4-3 丙烯聚合基本製程變數 ………………………………………48表4-4 丙烯均聚產物熔體流動速率 …………………………………61表4-5 總操作參數表 …………………………………………………63表6-1 各模型分數 ……………………………………………………76

表6-2 三個較優模型的調參與精確率比較 …………………………77表6-3 學習率對模型之影響 …………………………………………78表6-4 迭代對模型之影響 ……………………………………………78表6-5 隱藏層神經元個數對模型之影響 ……………………………79表6-6 隱藏層層數對模型之影響 ……………………………………79表6-7 激活函數對模型之影響 ………………………………………80表6-8 BPNN最優模型參數 …………………………………………80

華特.艾薩克森天才套書(達文西傳+破解基因碼的人)

為了解決數學分鐘縮寫的問題,作者華特.艾薩克森 這樣論述:

#《達文西傳》 《賈伯斯傳》作者力作 比爾蓋茲2018年夏季選書 達文西傳記扛鼎之作 歷史上最有創造力的天才達文西,他的人生、他的成就與他能教給我們的奧祕   達文西留下了驚人的筆記本,高達數千頁,華特.艾薩克森閱讀了7200頁的筆記內容,加上無數關於達文西人生和作品新發現的專研著作,編織出這本書,把達文西的藝術連接到他的科學,也把他的科學連結到他的藝術。 達文西的創造力跟其他偉大的創新者一樣,來自人性與科技的交會。他為了畫得更真實而去研究解剖學,了解人體神經、骨骼、肌肉、肌腱與關節的位置與動作方式,於是在筆記上留下各種解剖畫;他也畫下脊椎與神經,是第一個做了解剖青蛙紀錄的科學家;他從死

屍臉上剝下血肉、畫下移動嘴唇的肌肉,然後繪出歷史上最讓人難忘的微笑,《蒙娜麗莎》;他探索光學的數學,證實光線撞擊到角膜的方式,製造出《最後的晚餐》裡視角變化的幻象,讓每個觀看者在各種角度與位置觀看這幅畫時,都有不一樣的感受;他研究情緒變化,想要畫下「靈魂的動作」,所以《最後的晚餐》中的十二位門徒各自有不一樣的神態與情緒流露;因為觀察地質與水文,所以《岩間聖母》背景上的岩洞地質紋理逼真且受到地質學者的認可、畫中植物受到植物學家讚賞……達文西持續想要讓他的畫作更臻完美,一直埋首於各種新知識的研究,因而留下了許多「未完成的完美」。 但是艾薩克森描述的不只有達文西的作品與研究,他也依據達文西的筆記和

各種研究,寫下達文西的個人生活、他對沙萊的愛恨情緒、他對米開朗基羅的「文人相輕」與他們之間持續不斷的「競爭」、身為師表他如何教導弟子……讓我們看見偉大藝術家的各種真實人性向度。還有,他也描述了達文西一生對戲劇作品與表演的熱愛,那種熱愛也展現在他的所有畫作和各種奇妙發明上。 艾薩克森讓讀者看見達文西的天分以及他的技能,以及我們如何向他學習,例如強烈的好奇心、謹慎的觀察,以及充滿趣味、近乎奇幻的想像力。在這部傳記中,我們看見了達文西何以是天才,何以達文西能有如此成就! #《破解基因碼的人》 一出版就空降《紐約時報》暢銷排行榜第1名 亞馬遜書店2021年3月選書 比爾蓋茲2021年假日選書 亞馬

遜書店四千多則評價,平均4.7 顆星 Goodreads七千多則讀者評價,平均4.4顆星。 《賈伯斯傳》、《達文西傳》作者最新力作 2020年諾貝爾化學獎得主珍妮佛.道納傳記,她的研究足以改變人類歷史! 內容包含當前最熱議題:基因編輯和COVID-19,CRISPR是人類未來的希望?或是足以毀滅人類的工具? 珍妮佛.道納因為開發了名為「CRISPR-Cas9」的基因剪刀,能極其精準的改變動植物和微生物的DNA而獲得諾貝爾化學獎。諾貝爾化學獎至今共有183位得主,但僅有5位女性(包括居禮夫人)。基因剪刀這項開創性的方法已經為癌症治療所用,未來並極有可能用於治療其他遺傳性疾病。   小學六年級的珍

妮佛.道納,有天放學回家時,發現父親在她床上放了一本書名為《雙螺旋》的平裝書。她把書往旁邊一擺,想著這大概又是一本自己熱愛的偵探小說。等到某個下著雨的週六開始看這本書後,她知道,從某個角度來說,自己猜對了。隨著書頁的翻動,書中競相發現生命密碼競賽背後的高潮跌起劇情,讓道納愈發入迷。後來就算她的高中輔導老師告訴她女孩子不會成為科學家,她依然決定朝著科學家之路勇往直前。 想要瞭解大自然運作方式的渴望以及希望把發現轉為發明的熱情,一路驅使道納向前走,並邁入了《雙螺旋》作者詹姆斯.華生所告訴她的,繼他與其他人共同發現DNA結構之後的最重要生物學進程當中。她與合作者將自然界的一個奇特現象,改造成了一項

可以改變人類的發明──可以編輯DNA的簡易工具。被眾人稱為CRISPR的這項工具,開啟了一個帶來醫藥奇蹟的美麗新世界,但同時也引發了諸多道德問題。 在CRISPR的研發過程中,道納與共同獲得諾貝爾獎的夏彭蒂耶之間的友誼和競合關係、道納與其研究室夥伴的相互支持、道納與其他研究CRISPR科學家間的論文發表時間賽跑……,各種人性的考驗與科學家間的良性與惡性競爭逐漸浮上檯面,也造成了日後的專利大戰、生技公司商業競爭、基因編輯寶寶的道德議題,這究竟是生物科學之幸或不幸?協助發現了基因剪刀後,道納成了道德議題角力的主導人物之一,同時也在2020年與她的合作夥伴埃瑪紐埃爾.夏彭蒂耶共同榮獲諾貝爾化學獎。

新冠疫情蔓延全球,於是CRISPR被迅速轉為應用來抵禦病毒、研發疫苗,道納也肩負起領頭羊的責任,召集相關研究科學家,大家摒棄成見,並肩合作,共享智慧財產權,一起為抗疫努力! CRISPR的發展以及與新冠病毒賽跑,希望創製出疫苗的努力,必然會縮短我們進入下一個偉大創新革命的過渡時期。過去半個世紀一直是奠基於微晶片、電腦與網路的數位時代。現在,我們正要跨入一個生命科學的革命風暴。學習數位編碼的孩子身邊,很快將有學習基因編碼的孩子並肩前行。 珍妮佛.道納的故事有如一則扣人心弦的偵探故事,故事中有著從生命起源到人類物種未來的最深奧自然驚奇。 ※套書特色: ◎包含《賈伯斯傳》作者繼《賈伯斯傳》

之後兩大力作《達文西傳》與《破解基因碼的人》,兩位傳主分別是藝術天才達文西和獲得諾貝爾化學獎肯定的科學奇才珍妮佛.道納。 ◎《達文西傳》是作者詳讀達文西7200頁的各式筆記(含家用帳),細細建構出達文西的創作與發明背後的構思是如何天馬行空,又是多麼異想天開的跨學科。此外,作者還博覽了歷年關於達文西的研究,綜合寫出這本曠世傳記。關於何謂天才,歷史上最有創造力的天才達文西的生平,以及他能教我們什麼。 ◎《破解基因碼的人》則以2020年諾貝爾化學獎得主珍妮佛.道納在生物化學界的奮鬥為主,其中包含目前正火紅的基因編輯議題,並有新冠病毒專章討論,包含利用CRISPR檢測病毒、基因疫苗等。同時也含括當

代生物科學重量級人物篇章,如DNA雙螺旋結構發現者華生專訪與他和道納之間的小故事、道納與共同獲獎者埃瑪紐埃爾.夏彭蒂耶之間的友誼與競合關係、與張鋒之間的專利權之戰……等,並有CRISPR如何從學術期刊不屑一顧的篇章到成為科學界熱門研究、CRISPR如何成為新冠疫情下研製疫苗的希望……等精彩故事。 ※好評推薦: 《達文西傳》  歷史評論家 公孫策  國立臺灣師範大學美術學系助理教授 江學瀅  城邦媒體執行長 何飛鵬  專業譯者 何穎怡  作家、社會學家 李明璁  徐璽設計工作室設計總監 徐璽  自學教父 陳怡光  臺師大電機系助理教授、數感實驗室共同創辦人 賴以威  泛科知識公司知識長 鄭國威

 作家、節目主持人 謝哲青  諾瓦中小學暨幼兒園創辦人 蘇偉馨   《破解基因碼的人》  專文推薦:  臺大生命科學院副院長、生命科學系教授 丁照棣  中央研究院生物化學研究所助研究員 凌嘉鴻博士(曾在道納博士實驗室工作)    好評推薦:  清華大學分子與細胞生物研究所特聘教授、《科學人》總編輯 李家維  泛科知識公司知識長 鄭國威 《達文西傳》各界好評 「多年來,我讀過很多關於達文西的書,但沒有一本能令人滿意地涵蓋他的人生與創作的所有不同層面。這幾年來,我有機會認識艾薩克森這位有天分的記者和作者,他表現優秀,一切掌控自如……這本書超越其他達文西的書籍,讓你看到他是個完整的人,也能明白他

有多特別。」——比爾.蓋茲(Bill Gates) 「(艾薩克森)寫作風格一如以往,綜合程度絕高的智慧橫跨廣闊的範圍;最終的結果極為可貴,介紹很複雜的主題……在費盡心血的研究下,這本書鑽研創意:如何定義、如何達成……最重要的是,艾薩克森的故事充滿力量,講述的主角頭腦和生活都大快人心。」——《紐約客》雜誌 「達文西的這本傳記宏偉壯麗,讀起來就像一場旅途,體驗歷史上最獨特任務的人生和創作,導遊的投入、知識和洞察力也超乎想像。華特.艾薩克森不但是真正的學者,也是引人入勝的作者。這本書從頭到尾都能讓我們學到很多東西。」——普立茲獎得主大衛.麥卡勒(David McCullough),著有《飛翔之夢

:萊特兄弟新傳》(The Wright Brothers)和《1776》 「艾薩克森最重要的主題就是才華橫溢的卓越人生……艾薩克森很有技巧地給讀者看到私底下的達文西……簡潔的巨作。」——《舊金山紀事報》 「引人入勝的敘事,提到藝術和科學、好奇心與紀律。」——亞當.格蘭特(Adam Grant),《紐約時報》第一名暢銷作者,著有《反叛,改變世界的力量》(Originals) 「在華特.艾薩克森雄心勃勃的新傳記裡,他引人注目的才華與怪癖躍然紙上……強而有力、見解深刻地描繪世界上最有名的肖像畫家……艾薩克森想包羅一切,也靠著他的才能做到了。」——《華盛頓郵報》 「華特.艾薩克森博學多聞……很

像達文西,他發掘的動力來自充滿喜悅的慾望。在這本豐富的傳記裡,隨處可見那種喜悅。在艾薩克森的書裡,達文西得到與他勢均力敵的傳記作者——他能明瞭他對世界的探求,帶著狂熱,而且常常讓人覺得很奇怪。這本書不光讀起來樂趣十足;看了也令人喜悅……艾薩克森以人性化的方式描繪一名天才,值得大大讚賞。」——《泰晤士報》 「艾薩克森寫的傳記讀起來滿心愉悅,因為不會夾雜太憤世忌俗的內容;作者筆下的人物可說是無法仿效……艾薩克森分析達文西充滿人性的地方時,也把文筆發揮得淋漓盡致。」——《紐約時報》 「非常有紀念性……達文西的有趣人生高潮迭起,令人驚嘆。艾薩克森文筆出色,抓住了其中的要點。」——《多倫多星報》

「很壯觀……艾薩克森挑戰另一位複雜的偉大人物,把他轉化為我們能認同的某個人……非常迷人、出色、熱情。」——《科克斯書評》重點書評 「對一位偉人的不朽讚頌。」──《出版人週刊》重點評論 達文西是偉大的畫家、科學家、工程師……,一位不世出的全能奇才。但他仍然是「一個人」,他在每一方面的才能,都會投射到其他方面。作者揣摩了他的思想路線與創作意境,編織出一個活生生的達文西。──歷史評論家 公孫策   《破解基因碼的人》各界好評 「今年的大獎與生命密碼的改寫有關。這些基因剪刀把生命科學帶入一個新紀元。」──2020年諾貝爾化學獎聲明 「艾薩克森的《賈伯斯傳》和《達文西傳》讓他聲名大噪,所以像《破解

基因碼的人》這樣的書名,可能意味著一本與不那麼重要人物有關的不那麼重要的書。但是發展出了CRISPR基因編輯技術的2020年諾貝爾化學獎得主珍妮佛.道納,是一位憑藉自己實力站起來的巨人。CRISPR很可能將開創出本世紀一些最偉大的機會,以及帶來一些最令人困擾且不知所措的議題。所有的這些,都在本書完整的故事中一一揭露。」──克里斯.舒洛普,亞馬遜書店書評(Chris Schluep, Amazon Book Review) 「艾薩克森這次生動敘述的是一個令人無法放手的偵探故事,也是一幅令人難以忘懷的肖像之作。他刻畫的是一位在少女階段,被告知女孩子不可以從事科學的革命思想家。」──《歐普拉雜誌》

網站(Oprah Magazine.com) 「《破解基因碼的人》是完美作者、完美主題與完美時機的匯聚。結果當然也絕對是今年最重要的一本書。」──《明尼阿波利斯明星論壇報》(Minneapolis Star Tribune) 「艾薩克森對於科學程序的捕捉,極其出色,連機率在其中所扮演的角色,都沒有錯過。實驗台上的辛苦工作、靈感的閃現,作為創意鍋釜的會議重要性、有時候友善,有時候不太友善的競爭,以及共同的目標感,全都在他的敘述中躍然眼前。《破解基因碼的人》描述一支隨著時間的音樂翩然起跳的舞蹈,自達爾文與孟德爾以降的所有科學程序,全都被編入舞步當中,而且絲毫不見舞終人散的跡象。」──《經濟學人

》(The Economist)   「一部非同凡響的作品,探究我們時代最具開創性的生物科技之一,也深入瞭解協助了這項科技問世的創造者。這本極其出色的書,絕對是我們這個紀元的必讀作品。」──《萬病之王》、《基因》作者、美國腫瘤科醫師、生物學家與作家辛達塔・穆克吉(Siddhartha Mukherjee)   「艾薩克森以他一貫明晰的散文風格,把一切都攤在大家眼前;整本書明快、令人信服,甚至有趣。閤上書時,我們對科學本身以及科學成果如何而來——包括過程中出現的惡作劇,都會有更深刻的瞭解。」──《華盛頓郵報》(The Washington Post) 「因為艾薩克森的生花妙筆,這個故事保證讓人

手不釋卷。」──《衛報》(The Guardian) 「《破解基因碼的人》揭露了一則迷人的偵探故事。野心與夙怨、實驗室與會議、諾貝爾獎得主與自學而成的特立獨行俠,都是故事的爆點。這本書探究我們共有的人性,但對於科學在智識性與複雜性上的規格,卻沒有一絲妥協,這是艾薩克森在紙上展現才賦的實證。」──《O雜誌》 「筆觸靈巧地講述了CRISPR的歷史,同時也探討了更大的主題:發現的本質、生物科技的發展,以及成為許多科學家動力來源的競合之間的平衡。」──《紐約書評》(New York Review of Books) 「《破解基因碼的人》,從某一個角度來說,是我們2020疫情年的一份通報。」──《

紐約時報》(The New York Times) 「華特.艾薩克森是我們的文藝復興傳記作家,也是一位擁有非凡眼界與深度的作者,他曾經探索天才們的生活,闡明攸關人性本質的根本真理。從《達文西傳》到《賈伯斯傳》,從《班傑明.富蘭克林》到《愛因斯坦》,艾薩克森給了我們一種無人可望其項背的作品標準,他記述了我們一路走到當下生活方式的過程。現在,在一本優秀、引人入勝,又百分之百原創的著作中,他的注意力轉到了下一個邊境,那是基因編輯與科學在重塑生命本質過程中所可能扮演的角色。這是一個重要、冷靜、易懂,而且整體而言,極其傑出的一個成就。」──美國歷史學家與傳記作家喬恩.米查姆(Jon Meacham)

「當一位偉大的傳記作家把自己對科學的著迷,結合了他優異的敘事風格時,結果必然帶有魔力。這本重要且強而有力的作品,循著《雙螺旋》的傳統而成,跟著書中精彩的故事,我們不僅看到了一位傑出且具啟發性的科學家,如何參與激烈的競爭,我們自己也可以經歷到自然的神妙與發現的喜悅。」──美國歷史學家與傳記作家陶樂絲.卡恩斯米.古德溫(Doris Kearns Goodwin) 「他又做到了。《破解基因碼的人》是華特.艾薩克森另一本必讀之作。這一次的作品中,有名留青史的女主角、有選手陣容遍及全球的優秀且競爭激烈的科學家,還有一連串將比蘋果手機所帶來的生活變化更大的發現。故事引人入勝。意涵發人深省。」──外科醫

師與作家阿圖爾.葛溫德(Atul Gawande) 「對於自然的美麗以及科學研究的重要性,我們現在的感激之情應該要更勝以往;這本書與珍妮佛.道納的職涯,都讓我們看到了瞭解生命如何運作,可能會多麼扣人心弦。」──美國腫瘤科醫師蘇.戴斯蒙—海爾曼(Sue Desmond-Hellmann) 「一本以格外詳盡的內容揭露科學進步與競爭故事的作品,並在新冠肺炎病毒大流行要我們與大眾拉開距離、維持神秘感的當下,讓讀者有機會走到科學過程的幕後一探究竟。這本書也為我們上了好多堂內容豐富度遠遠超過故事本身的科學溝通課。」──《科學雜誌》(Science Magazine) 「通往我們已經邁入的美麗……新世

界的一個絕對必要的指引。」──《匹茲堡新聞郵報》(Pittsburgh Post-Gazette) 「關於下一件科學大事的重要作品,也是艾薩克森另一本巔峰的傳記之作。」──《科克斯書評》(Kirkus Reviews)(星級推薦) 「在艾薩克森精彩的冒險故事中,看偉大的科學如何真正運作,看好奇與創意、發明與創新、執念與強烈的個人特質、競爭與合作,也看自然所有的美麗,如何發光發亮。」──《書單》雜誌(Booklist)(星級推薦) 「珍妮佛.道納因為她在基因編輯的CRISPR研究工作,榮獲2020年諾貝爾化學獎。艾薩克森在這本她的傳記中,以生動的筆觸刻畫出了科學最令人振奮的一面……這就是一

本敘述偉大科學進展的書,也是一個描繪盡心盡力科學家如何瞭解這個偉大進展的故事,引人入勝。」──《出版者週刊》(Publishers Weekly)(星級推薦) 「暢銷書《達文西傳》與《賈伯斯傳》的普立茲獎作者艾薩克森,推出了令人意想不到的作品。他針對這個可以拯救生命的極其重要科學進展,提出了極具洞察力的觀點,也深刻描繪了道納這位因為自己發明所引發的嚴肅道德問題,而陷入了慎重思考與謹慎斟酌的傑出科學家的故事。為人父母者應該利用這項科技來量身訂做自己的寶寶,讓他們成為運動家或愛因斯坦嗎?誰的基因可以改變?誰的生命可以被拯救?為什麼?」──美國退休協會(AARP) 「精彩又迷人的作品。書中有太多

可以引述的瑰寶之言,但我從後記中選了一句話,不但可以當成道納的縮影,也能夠將艾薩克森概括在內。他的書最後以一段帶有忠告意味的主張,點出了CRISPR必然將影響人類這個物種的未來:「若想引導我們前進,我們不僅需要科學家,也需要人文主義者。最重要的是,我們需要能在這兩個世界都感覺自在的人,就像珍妮佛.道納。」──《政策雜誌》(Policy Magazine) 「艾薩克森先生是一位偉大的說故事者和國寶——就像賈伯斯、愛因斯坦,當然,還有他最新的主題珍妮佛.道納。」──《東漢普頓星報》(The East Hampton Star) 「講述達文西與賈伯斯人生故事的記者,帶著2020年諾貝爾化學獎得主

珍妮佛.道納博士的傳記強勢回歸,正合時宜。這本書中以明快的節奏講述道納博士身為CRISPR技術的開創性科學家人生——也為我們分析,基因編輯可能會如何改變我們對生命的所有認知。」──Medium 「這個具挑戰性、引人入勝的故事,檢視道納的背景,也挖掘當她的發明為科學進步開啟了愈來愈多的通道後,她所要盡力解決的道德困境,」──《Elle》 「一個扣人心弦的故事,揭露了我們駭入演化的新能力,將會如何很快地開始為我們帶來一個接一個的驚奇與難題。」──《新科學家》(New Scientist) 「(一個)迷人的故事……(艾薩克森)以說故事大師的身分,用獨特的寫作技巧,講述數百年來的科學發展。這個故

事不僅教育了和他同為嬰兒潮世代的人們,也為後來的世代增長了知識,協助各個年齡層、各種不同背景的大眾,穿過迤邐的道路,走向瞭解生命如何運作之路。」──《華盛頓獨立報書評》(Washington Independent Review of Books) 「(一本)令人驚豔的傳記……艾薩克森透過充滿動能又強而有力的風格,解釋了一趟導致發現這項工具的長長科學旅程,以及後續令人興奮的發展……艾薩克森是位真正可以讓讀者身歷其境的導遊,將TED演講的活力與一系列爐邊對談的親密進行完美交揉……想要瞭解生物科技革命的各種彎彎角角與細微差異的讀者,天底下沒有比《破解基因碼的人》更適合的歸處了。」──《書頁》(B

ookPage) 「艾薩克森熟練地探索了圍繞在這個新科技周圍的模糊。」──《科學人》(Scientific American) 「一趟跨越生物化學、結構生物學,以及學術政治的遠征之旅,精彩無比,超越了傳統的科學偵探故事,也鮮活地捕捉到了像道納與她同僚這樣仍活躍在自己領域的先驅,渾身散發出來沒有絲毫修飾的神奇熱情。」──《紐約圖書期刊》(New York Journal of Books) 「艾薩克森感覺到了對手間更具合作意圖的一種精神,勢必可以讓我們在下一次疾病大流行時收割股利……《破解基因碼的人》是一本真正讚揚科學與科學家的作品,就連他們所有的缺點與嫉妒心都是值得歌頌的題材。」──《自

然雜誌評論:化學》(Nature Reviews Chemistry)

以CIE日光軌跡為基礎之估測LCD TV白平衡研究

為了解決數學分鐘縮寫的問題,作者林必賢 這樣論述:

摘要以往常見的陰極射線管產品,近幾年已被全平面板顯示器取代。在多元化的競爭,當前使用者對性價比接受度最高的產品應是TFT液晶電視。拜各國制定嚴格節能規範之賜,加速了LED背光源液晶電視的市場滲透率。當價格合理時,終將以後起之秀追上CCFL背光源。在此,改善LED面板的弱點應是當務之急。針對LED型液晶電視與CCFL型比較時會發現三大類色彩變異問題,概述如下 :(1)生產上的色偏導因於傳統白平衡調整(WBA)不精確,目視參考白(色溫)異常偏紅。(2)應用上的色偏導因於定型化PC模式設定,出現相近色(灰階)漸層表現不良的色斑。(3)研發上的色偏導因於畫質評比樣機之色域非sRGB標準,其色彩再現性

有偏移失真。本文主要目的是歸納LED面板的色彩變異問題並提出改善方案,概述如下 :(1)以新的白平衡處理方式改善工廠生產液晶電視(a)制定標準化程序(最佳熱機時間、設備校正對照表),有效提升量測面板光學的可靠性和重複性。儲存RGBW等顏色的特定灰階亮度、色度量測值,建立必要的面板光學資料庫。並制定參考白新規範兼顧色度座標和相關色溫的允收誤差。(b)透過使用者介面OSD設定優化與SoC內建對照表預校正,將兩極串聯gamma (CGOG)模式簡化成類似CRT的電光轉換函數,過程中配合迴歸分析擬合出三通道分段簡易式γ(PSG)模式。再透過光學資料庫中的色度座標,提出LCD TV獨自的色彩空間轉換數學

模式。最後完成估算式白平衡演算法(EAWB),進而免除傳統的白平衡調整。(2)以新的白色發光二極體光條改良高色溫型LED面板的色彩正確性(a)取得關鍵上游元件的原始光譜分佈曲線資料(例如白光LED、彩色濾光片),計算出面板顯示最高階紅、綠、藍信號的理想三刺激值和最大色域。(b)修正光條中的白色LED完成涵蓋sRGB色域的LED面板樣品,使畫質對比機的色彩整體表現超越CCFL面板。綜觀本研究提出之白平衡估測演算法是基於CIE日光軌跡找出相關色溫間隔500K的多個參考白點,再根據客戶指定的高、中、低色溫規格儲存三組相吻合的參數(WBA_RGB_gain)於機內記憶體中。此做法的好處不僅有效節省液晶

電視生產調整時間進而增加液晶電視產出量,亦能使消費性產品在IT的應用(PC模式)下更符合sRGB的標準,期能有助於未來之電子顯示設備在色彩標準化的實際應用。