自製產品英文的問題，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

作.椅子：親手打造優美舒適的手工木椅

為了解決自製產品英文的問題，作者西川榮明 這樣論述：

尋找．製作．使用感──38位木工作家現身說法 原木．合板．複合媒材──150款匠人手造木椅 　　適合小憩片刻的凳子、坐下來綁鞋帶的小椅子、坐在電腦前工作的搖搖凳、結構更堅固的兒童椅等，書中滿載木工作家精心打造，充滿獨創風格的手作椅凳。 本書特色 　　1、收錄近150款木工作家親手打造的作品 　　書中作品主要為獨立創作的木工作家親自設計製作，部分為專業設計師設計，都是深具實用性的座椅，並且都是在地創作者為家人、顧客製作，充分考量到了舒適性與用途。其中亦不乏創作者為了自己的需要而製作，卻深受顧客青睞而成為商品的座椅。書中並未收錄進口或大型家具製造商的產品。本書中的作品都是出處明確，匠心獨

具，能夠真實反映創作者設計構想的座椅。 　　書中介紹的作品基本上為木製，但也會介紹組合鋼鐵等素材，提升強度、增添外觀變化的座椅。 　　2、深入瞭解木工作家的創意構想 　　為什麼會創作這款座椅呢？除了介紹作品之外，本書還探討了木工作家的創作方針，打造各款座椅的心路歷程，閱讀本書就能夠更深入地瞭解木工作家的創意構想與作品的創作背景。 　　3、強調座椅的「坐具」功能 　　無論是凳子或兒童椅，座椅都是供人「坐」、「靠坐」、「休息」的坐具。座椅也能夠當作室內擺飾，但最基本功能還是「坐」，因此本書刊載實際試坐場景，請創作者本人或家人擔任模特兒，希望讀者們對於座椅有更具體的感受。 　　4、建議讀者們

不妨動手作作看 　　好想自己動手作喔！書中特別規畫了「動手作作看」單元，透過木工作家的詳細解說，連初學者都能得心應手地完成。此外，書中還開闢單元，介紹一般木工愛好者製作椅凳的整個過程。 　　無靠背座椅構造單純，作法相對簡單，但本書中也會介紹作法稍微困難一點的靠背椅與木馬，提供讀者們創作時參考。 貼心提醒，還不熟悉木工刀具用法的人，作業過程中務必更謹慎小心。  

自製產品英文進入發燒排行的影片

應用田口方法在螺帽攻牙機加工參數最佳化之研究

為了解決自製產品英文的問題，作者吳健豪 這樣論述：

螺帽(Nut)的使用非常普遍，在生活周遭不管大或小的東西我們都會使用到螺帽；目前研究者所屬公司使用之T系列螺帽攻牙機(Nut Tapping Machine)，主要用來加工車用螺帽的螺紋部分，為本研究擬使用之機台，現況待改善之項目為：(1)螺帽生產良率低、(2)產品精緻度較差、(3)生產速度慢，作為本研究關注與改善之重要課題。本研究認為生產效率低、攻絲螺紋良率低及機台產能不平衡等加工工藝與製程課題，為多數業者期待也有助於提升獲利並改善產線經濟效益之重要關鍵。 本研究旨在以客觀、科學之實驗進行「螺帽攻牙機加工參數最佳化之研究」，應用田口方法之實驗結果探討，顯示：螺帽攻牙機生產速度與良率的

最佳化條件組合為A1D1E1I3。 最終，根據確認實驗顯示：因工廠為車用螺帽螺絲，一定要求0 ppm，所以我們以不良數的考慮為優先，根據多重品質特性的實驗我們做了一個取捨（Trade Off），依改善方案進行調整，可使螺帽攻牙機生產速度與良率表現最佳，供實務界參考。後續研究螺帽攻牙機加工製程的產能、良率改善方案持續精進，可考慮更多產能提升的可能原因，期許能持續關注於產品品質的提升及追求更良好的品質工程，供實務界與學術界進行參考。

《期權三本套裝(第二版)》 ——《股票期權》《指數期權》《期權心理》

為了解決自製產品英文的問題，作者杜嘯鴻 這樣論述：

香港期權教室首席講師杜嘯鴻多年操作期權(選擇權)的經驗之作 　　若有興趣操作期權(選擇權)，特別是香港期權，這是一套一定要看的實戰讀本。 　　操作期權必須將《股票期權》和《指數期權》分家，概念不能混淆，讀本當然也不同，操作期權心理質素十分重要，不是簡單的買與賣，思考方法可以在《期權心理》找到。 所以是三本套裝，務必讀完！ 　　《股票期權》這是大多數期權參與者都喜歡的書，股票期權的特點是賺錢穩，缺點是要較大的本錢，所以用咖啡色，以示穩重。 　　《指數期權》是初入場人士的摯愛，指數期權的優點是可以用小本錢操作，快上快落，但風險比股票高，所以用紅色，以示警惕。 　　《期權心理》是通過實

例的分析，從操作心態看自己是否理性，這是每一位參與者應該看的書，如何在永恆的波幅中控制自我，所以用藍色，以示冷靜。 　　作者杜嘯鴻老師親自製作了『國語導讀短片』隨書送上，並建立了『台灣讀者園地』Line 群組QR code，讀者掃描進入後可以在園地內提出各種問題，充分享受閱讀樂趣。  

支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究

為了解決自製產品英文的問題，作者余政益 這樣論述：

螺帽在工業用加工零件占有相當大的占比， 在需求極大的狀況下，對於良率的要求，產能的要求也跟著變大，本研究所使用的T系列螺帽攻牙機，主要用來加工車用螺帽的螺紋部分，重點改善的課題就是減少不良率與增加產能，然而以上問題會牽涉到許多原因，例如牙攻與皮帶輪的規格、GH值等等，而更換這些參數組合在進行全因子實驗會需要大量的時間與成本，所以希望有辦法能夠在不耗費大量成本的強況下改善這些課題。 近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進，支持向量回歸被廣泛應用在多種領域，因此本論文就是利用支持向量回歸對於牙攻柄真直度、刀具頭型/具的溝與牙數目、牙攻與刀柄同心度、GH值、減速機皮帶輪直徑、馬達皮帶輪直徑、

彈簧線徑等加工參數的排列組合來預測出最佳的產能，利用支持向量回歸建模所需樣本少的特性，以田口法中的直交表減少所需的參數組合，使用建立好的類神經網路與支持向量機的最佳化預測模型進行運算、比較進而找出適配的預測法，再以此最佳的預測模型進行全因子實驗找出最佳的產能