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2019電腦組裝、選購、測試調校、維護一本通(附光碟)

為了解決電源供應器 更換的問題，作者李慶宗 這樣論述：

　　“錢花少一點、效能要入流，穩定又耐操、用過都說好！”這是電腦DIY最大的成就。為使大家都能馬上學會組裝電腦，同時排除常見問題，讓不熟悉硬體採購和組裝的新手也能看出門道、一手掌握。本書藉由豐富全面的經驗主題、深入淺出的解說、條理清晰的學習流程，讓大家一看就懂、一學就會！ 　　．超值經驗傳承－組裝電腦概念深度剖析 　　．採買秘辛揭露－各種硬體規格一本通吃 　　．獨家選購心法－買得多不如買得對，拒絕多花冤枉錢 　　．作業系統安裝－Windows10系統行得通 　　．超猛測試效能－少少預算組出高效能電腦 　　．還原維護安心－硬體裝修採購一把抓，擺脫電腦孤兒苦境 　　．系統安全

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電源供應器 更換進入發燒排行的影片

數位影像式端銑刀幾何特徵與磨耗全自動檢測系統開發

為了解決電源供應器 更換的問題，作者馮冠偉 這樣論述：

在現今工業中，銑刀是加工業中不可或缺的工具，過往銑刀的更換是由加工業者做選擇，隨著工業4.0的推廣，許多的產業漸漸開始邁入自動化的時代，利用自動檢測的方式並且將數據上傳至雲端進行分析，讓加工業者可以明確的知道銑刀的壽命和加工的次數，對於加工業者是一個非常重要的資訊。本系統採用高精度偏擺儀來固定端銑刀，並檢測端銑刀的各項數據和磨耗。本文以透過非接觸式視覺檢測技術來量測端銑刀並建立端銑刀量測系統，避免接觸式量測中可能會對端銑刀表面造成刮痕的機會。此研究會藉由工業相機來量測端銑刀的幾何角度、直徑與切削後造成的磨耗，並將結果顯示在PC端的系統介面上並且上傳至資料庫提供後續的分析。此系統中使用雙相機搭

配XY軸滾珠螺桿式電控滑台進行移動，使用乙太網路交換機使PLC、PC和相機進行通訊，端銑刀利用偏擺檢查儀進行固定；視覺方面使用兩顆GigE工業相機，分別裝設一顆遠心鏡頭及一顆 50 mm CCTV鏡頭，再搭配同軸光源、背光光源。兩顆工業相機解析度為2048 pixel × 2048 pixel，視野範圍(FOV)分別為5.65 mm × 5.65 mm及21.9 mm × 21.9 mm，檢測的端銑刀範圍，刀長最大為22 mm，從直徑6 mm到12 mm。

關鍵零組件投資全攻略

為了解決電源供應器 更換的問題，作者財信出版∕編著 這樣論述：

　　台灣現在已是全球科技產品的製造重鎮，全球每兩台數位相機，就有一台是台灣廠商製造；每四台液晶監視器，有三台是出自台商工廠；甚至時下最夯的小筆電，更是百分百「台灣貨」，而挾著雄厚的製造實力，台灣在量大、可標準化規格的電子零組件領域表現已相當卓越...... 　　通常關鍵零組件廠商會比下游系統業者享有較高的毛利率，不易受到景氣循環的影響，且營運穩定性較高，投資市場對其評價也相對較高。目前在台股掛牌的七百餘家上市櫃電子股當中，零組件族群幾乎占了一半以上，本書首先介紹當紅的七大明星產品及產業供應鏈，其後再分析十二大電子零組件產業的未來發展趨勢，以及台灣相關廠商的營運展望，做為投資人掌握電子零組件

產業的參考。

數值模擬與實驗量測冷媒R452B於微型流道中沸騰熱傳和壓降特性

為了解決電源供應器 更換的問題，作者王邑銣 這樣論述：

為應對全球日益嚴峻的能源挑戰，能源管理效率至關重要，氫氟碳化合物(Hydrofluorocarbon, HFC)製冷劑由於其對溫室效應之影響，現在正面臨逐步淘汰。氫氟烯烴(Hydrofluoroolefins, HFO)因其低易燃性、無毒、低全球變暖潛能值(Global Warming Potential, GWP)而成為潛在的替代品。近年來有關高發熱功率電子裝置散熱的研究多聚集在微流道內的兩相流動，利用相變化達到優異的冷卻效能。本研究應用計算流體動力學(CFD)結合實驗量測分析、比較冷媒R452B與R410A於水力直徑2 mm微型流道內之兩相流動特性，並考慮質通量範圍100至600 kg/

(m2-s)與熱通量範圍4.17至16.67 kW/m2中分析乾度、流型等效應對熱傳以及壓降之影響。數值模擬結果可觀察環狀流態周圍壁面液膜厚度的減少至現出部分乾燒現象將導致熱傳性能下降；此現象於低質通量其熱傳係數隨乾度增加而下降約25%，而高質通量則下降約莫200%。R410A與R452B之沸騰熱傳與摩擦壓降之間差異分別為10.97-19.7%與9.67-16.9%；其中R410A於任何實驗條件下之熱傳與壓降性能皆高於R452B。本研究比對兩種冷媒之流譜特性。氣泡流隨著乾度的提升逐漸轉換至環狀流，但相比之下R452B之譜過渡時間相對較為延遲，總結以R452B更換R410A微型流道冷卻應用呈現良

好替代性。另評估各經驗公式預測準確性；Gungor-Winterton公式與Bertsch公式對於熱傳預測誤差約為22.38%、22.6%；而摩擦壓降經驗公式顯示Sun & Mishima公式誤差為22.6%。