米單位的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

零失誤法則：工作效率高又能不出包的人，究竟做了什麼?

為了解決米單位的問題，作者飯野謙次 這樣論述：

　　●該做的工作做不完，導致必須加班…… 　　●數字出錯，多一個零或少一個零，導致公司損失…… 　　●行程管理疏失、撞期、趕不及交貨期限……   　　等一等！為什麼會這樣？到底哪一個環節出了問題？ 　　失誤除了造成實際上的損失或負面印象，最可怕的是讓人烙下「你這個人＝出包大王」的印象。   　　人手一冊！ 　　工作不出包、改善工作成果，工作能力變強的工作術 　　上班族必修！主管也要懂，避免一再付出可觀的失誤成本！   　　你知道嗎？ 　　光是掌握「不出包」的技術，就能讓工作變得超有效率，提升工作品質，表現卓越。   　　作者飯野謙次曾任職於奇異公司核能發電部門、理光公司。並於2002年組織

「失敗學會」。同時，更在東京大學、上智大學、九州工業大學等硏究所，針對失敗學以及如何避免失敗規劃課程授課，也至日本大企業指導。本書是作者基於在工程學、失敗學等領域習得的知識、經驗為基礎，提出讓任何人都能提高自身工作效率，鏟除失誤的具體建議，任何人都能立刻實踐的簡易要領，拿出確實的成果。   　　◎失誤是可能發生在每個人身上的人生風險 　　別以為「那些重大事故與我無關。」作者提醒：「多數重大事故的背後，隱藏的往往只是小小的差錯、失敗」。   　　例如： 　　‧送出沒有充分檢査的文件，因為其中的「小差錯」，結果導致公司的重大損失。 　　‧因為溝通過程中的認知落差，結果要在大客戶前簡報的資料沒有準時

送達，導致簡報失敗，出了大包。 　　所以，確實防止小小的失敗，一旦發生就妥當應對，是為了防範發生大失敗的唯一途徑。   　　●●● 　　怎麼做？ 　　改變系統本身，轉換為「不會產生失誤的效率化結構」。 　　讓「不犯錯」成為你的招牌。   　　你可以： 　　‧用「1‧2原則」聰明管理資訊 　　‧運用「便利貼＋待辦清單」降低大腦負擔，專注在最重要的事 　　‧建立「不容易讓問題發生的結構」 　　‧掌握「最少、最簡、最有效率」原則，防範疏失 　　‧掌控電子郵件，就能掌控業務 　　‧善用多工處理，揪出時間小偷   　　◎作者獨到工作心法大公開 　　‧剛剛好的工作量管理法，評估合理工時，聰明回應。 　　‧

避免搞錯主管指示、工作團隊的溝通落差……練習將口頭交辦事項「視覺化」，降低誤解風險。 　　‧和關鍵人物成為夥伴，借力使力，工作更順利。 　　‧事先預估及管控意料之外的失敗，透過「故障樹分析」試著逆向思考「怎麼做才會失敗」，針對失敗的因素各個擊破。   　　書中更收錄了「掌握沒有失誤，工作老練的訣竅」，透過四大失敗分類：「不夠專注」、「學習不足」、「計畫不良」、「溝通不良」提出有效對策，培養失敗應對能力，打造你不失敗的能力，讓你更能妥善掌握人生。

米單位進入發燒排行的影片

使用類神經網路以光學衛星影像推估稻米產量

為了解決米單位的問題，作者娜莎瓦 這樣論述：

對於作物管理、食品安全、作物交易與相關政策而言，預估稻米單位產量實屬重要。傳統方式為至現場檢查作物生長狀況並評估其品質以及產量，但如此方法不僅耗時且成本高；為解決傳統方法的缺點，現今方法已改使用光學衛星影像，其提供了豐富的光譜信息，再將其信息轉換成植生指標，作為迴歸模型的輸入來源並預測作物產量。然而，植生指標無法充分描述圖像特徵且植生指標與稻米產量之間關係為非線性，此會導致稻米單位產量的預估結果不理想，因此本研究提出使用灰度共生矩陣 (Grey-Level Co-occurrence Matrix ,GLCM)與植生指標相互結合來豐富圖像特徵信息，並使用人工神經網絡 (Artificial

Neural Network ,ANN)來計算圖像特徵信息與稻米單量產量的非線性關係，另外，灰度共生矩陣亦可提取圖像中水稻的形狀、邊緣、粗糙性等紋理特徵信息。在人工神經網絡的設計上，本研究將其區分為三層：輸入層、單一或多個隱藏層以及輸出層；輸入層中包含了47個神經元，分別為4個原始影像波段、11個植生指標特徵和32個灰度共生矩陣特徵。為尋找估計水稻產量的最佳模型，本研究對ANN模型中的隱藏層層數和相對應的神經元數量進行調整且相互比較。本研究使用了兩張分別於不同年份拍攝但影像位置相近的SPOT-7衛星影像進行交叉驗證，而由於樣品數量上的限制，採用10折交叉驗證來評估本研究提出的模型的好壞。本研究

的實驗區域位於臺灣彰化縣二林鄉。根據均方根誤差 (Root Mean Square Error ,RMSE)的定量評估準確度(Quantitative Accuracy Assessment)得以證明本研究提出之模型的可行性與性能。實驗結果顯示於所有模型中，單一隱藏層且包含47個神經元的模型擁有最低的均方根誤差值0.6128，為最適模型。

赤城相機診療所：200個藥到病除的攝影名醫處方

為了解決米單位的問題，作者赤城耕一 這樣論述：

　　※ 令人拍案叫絕，越看越過癮的一本「超療癒」攝影書！ 　　※ 攝影名醫給您一帖藥到病除的處方，請溫水服用！ 　　※ 200個醍醐灌頂的攝影Q＆A，看完馬上功力倍增！ 　　※ 所有關於相機、鏡頭、攝影技巧、相機廠牌的各式煩惱都將迎刃而解！ 　　※ 平常找不到地方問的，這裡統統都找得到。 　　※ 擺脫生硬的術語，輕鬆逗趣地吸收與攝影有關的各式雜學。 　　【本診所歡迎所有「攝影症狀」患者前來掛號】 　　這是一本全世界最不親切的攝影入門書。 　　歡迎對於相機與攝影感到困擾的患者來求診。 　　請忘掉所有你對於攝影、相機、照相手機的既定印象，別再討論光圈、快門、感光度或像是構圖等生硬術語。

歡迎來到「赤城相機診療所」，你心中所有關於攝影和相機的各種疑難雜症，都能夠在這邊獲得「非常規」的開釋。 　　一針見血，立即見效，是本院所的準則。主治醫師「赤城耕一」，將親自為您消除煩惱，不太親切但又帶點誠懇地解答您的困惑與疑慮。 　　想要更快速地了解關於攝影的大小事（豆知識、冷知識）嗎？ 　　本書是一帖藥到病除的絕佳良藥喔！ 　　據說在東京的西側，某個小小的診療所中有一位與眾不同的醫師。 　　『赤城相機診療所』 　　那位醫師的名字是，赤城耕一。 　　傳言說他好像是個沒有執照的蒙古大夫， 　　也有人說他曾經是一個攝影師等。 　　被攝影與相機的疑難雜症困擾的患者們， 　　據說只要造

訪這間診療所， 　　他們的煩惱就能獲得解決。 　　一如往常地， 　　今天也有許多罹患了相機病重症的攝影愛好者， 　　到診療所來求診了… 　　【治療案例】 　　CASE 01／I want more cameras! 　　「我想買新相機症」的患者 　　這是非常嚴重的病。 　　病情如果再惡化下去就會變成「雖然不知道為什麼要買，但總之就是想買新相機」病。很遺憾，這種病症沒有辦法完全治癒，但是可以試著用手邊有的相機好好地攝影，多拍一些相片作品。把這些作品分享給別人看可以大幅地改善病情。 　　CASE 02／I hate lens dust!!!!!!!! 　　「鏡頭內入塵恐懼症」的患者 　　在

全世界有許多人罹患的「鏡頭內入塵恐懼症」，患者一旦發現鏡頭入塵，哪怕是不到毫米單位的超細微灰塵，總之都要拿起吹球拼命地對鏡頭吹氣，不斷擦拭鏡片，然後惴惴不安直到精神都不正常的病症。至於治療方法，總之不要在意入塵就好了。 　　CASE 03／I love models!!! 　　「愛上外拍模特兒」的患者 　　透過觀景窗與她四目交會的一瞬間，突然感到觸電般的心動。這是許多參加過人像外拍活動的人，容易患有的症狀。感覺她好像對自己特別地有好感，總是對著你散發出燦爛又迷人的笑容，不由得期盼與她單獨約會的可能。雖然醫生我也想要愛上外拍模特兒，但是很殘酷地，你要搞清楚「這就是她賺錢的方式啊！」想要治療這種

症狀，就先從學會怎麼正常地與異性互動開始吧。 　　【攝影困惑Q&A】 　　Q. 01 好的相片是指什麼呢？ 　　A. 我自己都想知道。 　　Q. 02 沖洗出來的相片四周留下黑邊，就代表構圖技術很好嗎？ 　　A. 才不是呢！那些人只是覺得照片四周加上黑框比較好看罷了。 　　Q. 03 我想成為職業攝影師，是不是買台Leica相機才有辦法？ 　　A. 我看不認識Leica相機的人，反而可以比較早成為職業攝影師吧。 　　Q. 04 去外面拍美食，可是怎麼拍色澤都不好看，該怎麼辦？ 　　A. 隨便下載個手機的美食攝影APP來拍，不就解決了。 　　Q. 05 數位相機也可以買二手的

嗎？ 　　A. 二手相機不管是底片機還是數位機種，只要是到一般經營二手相機的店面去買，基本上都不太會有什麼問題。大部分賣二手相機的店家都會給你試用期不良品更換或是退貨服務，總之一般的做法是在某個範圍的時間內提供保證。 　　只不過有個問題。除了一部分的機種，數位相機的價格其實每天都在降價，有時候直接去買新相機，還比到二手店舖去買的價錢來得便宜，這可不是冷笑話，是我常常看到的狀況。因此要買的時候，還是先在網路上查清楚價錢再下手。 　　另外，如果是機種太舊的二手相機，要買個電池都會變得很難找到，或者是相機使用的記憶卡，只能夠支援容量很小的舊款式記憶卡，舊相機就會冒出這些使用上的限制，關於這一點在

購買的時候也必須要特別注意。 　　如果不是太特別的狀況，一般來說數位相機都是新的機種功能比較強，而且影像畫質也會更清晰。

台灣農地作物適栽性評估-以糧食作物為例

為了解決米單位的問題，作者呂俞欣 這樣論述：

摘要iAbstractii目錄iii表目錄vi圖目錄viii第1章 緒論11-1 研究背景與動機11-2 研究目的2第2章 文獻回顧42-1 糧食作物的重要性42-1-1 稻米42-1-2 小麥62-1-3 玉米62-2 作物生長需求102-3 作物適栽性102-4 地理資訊系統與AHP的廣泛應用13第3章 研究材料與方法153-1 研究架構與流程153-2 研究區域193-3 研究方法213-3-1 地理資訊系統（ArcGIS）213-3-2 AHP方法與分析應用213-4 環境因子評估 243-4-1 灌溉適栽條件 243-4-2 水稻氣候適栽條件 263-4-3 小麥氣候適栽條件

293-4-4 玉米適栽氣候條件313-4-5 經驗貝葉克理金（Empirical Bayesian kriging）343-5 土壤因子評估393-5-1 坡度因子-坡度（%）393-5-2 土壤物理因子-排水特性393-5-3 土壤物理因子-土壤類別403-5-4 土壤物理因子-表層土壤質地（0~30cm）403-5-5 土壤化學因子-pH值403-5-6 土壤化學因子-磷、鉀403-5-7 土壤化學因子-有機質413-5-8 土壤化學因子-保肥力413-5-9 土壤因子填補空缺值的假設方法413-5-10 4-2Nibble 檢定423-6 侵蝕風險因子評估503-6-1 降雨侵蝕性因子

（Rm）513-6-2 土壤侵蝕性因子（Km）523-6-3 地形因子（LS）543-6-4 覆蓋與管理因子（C）553-6-5 水土保持措施因子（P）55第4章 結果與討論574-1 作物適栽等級區分574-1-1 環境適栽性574-1-2 土壤適栽性614-1-3 侵蝕風險適栽性654-1-4 作物適栽性664-2 作物適栽等級與產量、種植面積之關係694-3 土地適栽性的適用範圍與種植規劃策略建議80第5章 結論與建議835-1 結論835-2 建議84第6章 參考文獻86附錄92附錄一糧食作物熱量糧食自給率92附錄二克理金模型驗證資料93附錄三糧食適栽性各縣市適栽面積與適栽面積比率95

1.稻米適栽性952.小麥適栽性963.玉米適栽性97附錄四稻米歷年種植資料981.稻米第一期作產量982.稻米第二期作產量993.稻米第一期作種植面積1004.稻米第二期作種植面積1015.稻米第一期作單位產量1026.稻米第二期作單位產量103附錄五小麥歷年種植資料1041.小麥產量1042.小麥種植面積1053.小麥單位產量106附錄六玉米歷年種植資料1071.玉米產量1072.玉米種植面積1083.玉米單位產量109