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日本買房大哉問：在地專家為你解答投資者最關心的50個疑問

為了解決電位電場積分的問題，作者TiN 這樣論述：

　　2013年，安倍經濟學射出了三支箭，再加上同年申奧成功，引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時，在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出，其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年，日圓大幅度貶值至20年來新低價位，再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時，因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層，不，甚至連中產階級，都眼見機不可失，趁機入市搶日本房。另一方面，因為後疫情時代的通膨以及供需失衡，東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下，究竟日本的不動產還能不能買？應該要怎麼選？投資難度更甚以往！ 　　本書的作者TiN長期居住在東

京，是資深房產投資家，也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍，這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外，這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。 　　後疫情時代，作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢，撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房大哉問》內容詳細分析在日本購買房屋時，會有哪些稅金需要支付；選屋時，要注意到物件的哪些細節；東京的大輪廓長得怎樣；從泡沫時代至今，日本房市經歷了怎樣的循環...等。同時，本書也詳細介紹買房時，

一定要有的正確心態。 　　本書總共七大篇，50個問與答。這些都是在日本買房時，非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢，但告訴你，日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前，不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書，就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓，買屋決策時，能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後，能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢！ 　　一、啟蒙篇　～你以為簡單，但其實不簡單的日本買房Q&A 　　日圓打七折，就等於房價打七折？什麼時間才是最佳買點

？ 　　日本房子只會折舊？本篇為你破解各種似是而非的迷思！ 　　二、現況篇　～了解日本房市趨勢，鑑古知今 　　泡沫時期，日本房市跌得多慘？新一波的房市循環又如何上漲？ 　　疫情對日本房市帶來了怎麼樣的衝擊？本篇以時間序列，帶你遨遊時光！ 　　三、觀念篇　～買房技巧與投資策略 　　買房，日本人跟你想得不一樣。把台北那招搬到東京，不一定就適用。 　　房價會漲會跌？賣屋如何定價？建立正確觀念，才能贏在致勝起跑點！ 　　四、東京篇　～用在地眼光，帶你探索大街小巷 　　外國人想買的地方，日本人可能避之唯恐不及。買在哪裡才是上上之選？ 　　作者長居東京超過十年，走遍大街小巷，為你揭開各地區的神秘面紗

！ 　　五、選屋篇　～這樣條件的房子，就是好屋 　　怎麼樣的房屋，才是好屋？怎麼樣的物件，盡量少碰？ 　　本篇告訴你挑選個別產品以及觀察社區時的各種訣竅！ 　　六、稅金篇　～日本買房會碰到的稅金問題，算給你看 　　日本萬稅萬萬稅，各種持有成本也比你想像中的高出許多。 　　搞懂複雜的稅金、善用節稅技巧，才是賺錢致富的關鍵！ 　　七、精算篇　～教你用數字，算出房子值不值得買 　　真實投報率是多少？量價之間有何關係？投資移民是否可行？ 　　一間房屋是否物超所值？全部舉實際的例子，算給你看！ 本書特色 　　◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書 　　◎稅制・地段・市場趨勢，精準分析！ 　　◎專

家帶路，教你避開地雷與誤區。 　　出版過多本東京買房暢銷書籍，且擁有台日多年房地產投資經驗的房市專家TiN，教你錢進日本時，該怎麼趨吉避凶！ 專文推薦 　　官柏志｜株式会社LANDHILLS董事長 　　黃逸群｜東京都心不動產董事 　　廖惠萍｜東京房東網集團會長 　　顏博志｜海內外房產專欄作家 　　（依姓氏筆畫排序）

電位電場積分進入發燒排行的影片

導入智慧建築之實務研究

為了解決電位電場積分的問題，作者戴成煜 這樣論述：

現代人對於科技要求越來越進步，逐漸地也想發展到人的週遭事物方面，而除了智慧型手機外，就是居住環境方面，為了求方便及科技並存，開始發展出智慧建築這項名詞，主要是結合科技、住家、環保等各條件所產生。本研究目的主要是了解建築業者如何將科技導入房屋內，做整合性的服務，並且知道目前智慧建築業者所面臨到的現況與如何去改善。本研究透過質性訪談方式，訪問相關建築背景之負責人來做出探討，探討業界的專家是如何看待智慧建築，以及相關的想法。從研究訪談結果得知，智慧建築業者對於結合物聯網科技，讓使用者可以更加便利，另外智慧建築系統導入社區管理應用與在政策的鼓勵或限制都是會影響的關鍵因素。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決電位電場積分的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

異質元素摻雜還原氧化石墨烯電極於儲能裝置之應用研究

為了解決電位電場積分的問題，作者古安銘 這樣論述：

儲能技術超級電容器的出現為儲能行業的發展提供了巨大的潛力和顯著的優勢。碳基材料，尤其是石墨烯，由於具有蜂窩狀晶格，在儲能應用中備受關注，因其非凡的導電導熱性、彈性、透明性和高比表面積而備受關注，使其成為最重要的儲能材料之一。石墨烯基超級電容器的高能量密度和優異的電/電化學性能的製造是開發大功率能源最緊迫的挑戰之一。在此，我們描述了生產石墨烯基儲能材料的兩種方法，並研究了所製備材料作為超級電容器裝置的電極材料的儲能性能。第一，我們開發了一種新穎、經濟且直接的方法來合成柔性和導電的 還原氧化石墨烯和還原氧化石墨烯/多壁奈米碳管複合薄膜。通過三電極系統，在一些強鹼水性電解質，如 氫氧化鉀、清氧化鋰

和氫氧化鈉中，研究加入多壁奈米碳管對還原氧化石墨烯/多壁奈米碳管複合薄膜電化學性能的影響。通過循環伏安法 (CV)、恆電流充放電 (GCD) 和電化學阻抗譜 (EIS) 探測薄膜的超級電容器行為。通過 X 射線衍射儀 (XRD)、拉曼光譜儀、表面積分析儀 (BET)、熱重分析 (TGA)、場發射掃描電子顯微鏡 (FESEM) 和穿透電子顯微鏡 (TEM) 對薄膜的結構和形態進行研究. 用 10 wt% 多壁奈米碳管(GP10C) 合成的還原氧化石墨烯/多壁奈米碳管薄膜表現出 200 Fg-1 的高比電容，15000 次循環測試後保持92%的比電容，小弛豫時間常數（~194 ms）和在2M氫氧化

鉀電解液中的高擴散係數 (7.8457×10−9 cm2s-1)。此外，以 GP10C 作為陽極和陰極，使用 2M氫氧化鉀作為電解質的對稱超級電容器鈕扣電容在電流密度為 0.1 Ag-1 時表現出 19.4 Whkg-1 的高能量密度和 439Wkg-1 的功率密度，以及良好的循環穩定性:在，0.3 Ag-1 下，10000 次循環後，保持85%的比電容。第二，我們合成了一種簡單、環保、具有成本效益的異質元素（氮、磷和氟）共摻雜氧化石墨烯（NPFG）。通過水熱功能化和冷凍乾燥方法將氧化石墨烯進行還原。此材料具有高比表面積和層次多孔結構。我們廣泛研究了不同元素摻雜對合成的還原氧化石墨烯的儲能性能

的影響。在相同條件下測量比電容，顯示出比第一種方法生產的材料更好的超級電容。以最佳量的五氟吡啶和植酸 (PA) 合成的氮、磷和氟共摻雜石墨烯 (NPFG-0.3) 表現出更佳的比電容（0.5 Ag-1 時為 319 Fg-1），具有良好的倍率性能、較短的弛豫時間常數 (τ = 28.4 ms) 和在 6M氫氧化鉀水性電解質中較高的電解陽離子擴散係數 (Dk+ = 8.8261×10-9 cm2 s–1)。在還原氧化石墨烯模型中提供氮、氟和磷原子替換的密度泛函理論 (DFT) 計算結果可以將能量值 (GT) 從 -673.79 eV 增加到 -643.26 eV，展示了原子級能量如何提高與電解質

的電化學反應。NPFG-0.3 相對於 NFG、PG 和純 還原氧化石墨烯的較佳性能主要歸因於電子/離子傳輸現象的平衡良好的快速動力學過程。我們設計的對稱鈕扣超級電容器裝置使用 NPFG-0.3 作為陽極和陰極，在 1M 硫酸鈉水性電解質中的功率密度為 716 Wkg-1 的功率密度時表現出 38 Whkg-1 的高能量密度和在 6M氫氧化鉀水性電解質中，24 Whkg-1 的能量密度下有499 Wkg-1的功率密度。簡便的合成方法和理想的電化學結果表明，合成的 NPFG-0.3 材料在未來超級電容器應用中具有很高的潛力。