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牙材力：大師們的百寶箱

為了解決2019 F1的問題，作者林茂雄 這樣論述：

　　Top 100 Plus 經典臨床牙科器材，142項臨床牙科珍珠；牙醫師、牙技師與牙材商溝通的橋梁。   　　◎《牙材力：大師們的百寶箱》就是你的超能力── 　　● 濃縮數千篇文獻的精華，快速提升你的《牙材力》　　 　　● 牙醫學生、牙醫師、牙材廠商，每人必備牙材手冊 　　● 牙科材料超速學習，一次搞懂牙材分類、選擇標準及臨床使用 　　● 142 項牙科珍珠產品優缺點、臨床應用時機，與使用訣竅 　　● 牙醫師、牙技師與牙材廠商共同的語彙、溝通的橋梁      　　材料學在牙醫科學研究範疇內更見其精髓，任何一項新產品的推出，都是一項挑戰！牙醫界近幾年

的突飛猛進，更容易考驗這項說法！ 《牙材力：大師們的百寶箱》精選Top 100 Plus 經典臨床器材，根據分類順序排列方式，一一介紹每個產品的特點、臨床應用和操作訣竅，是學生的基本修煉，醫師的臨床寶鑑。

2019 F1進入發燒排行的影片

使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例

為了解決2019 F1的問題，作者張翔淨 這樣論述：

以往設備維護的方式是設備壞了才修，以此降低維護成本，又或是計畫性維修，維修人員依照過往經驗，到了機器運行的一定次數或是時間來定期更換，但這樣的方式無法考量到環境及不同元件造成的差異，仍會造成設備損壞，而非預期的停機，讓不管是產能還是維修等費用都大大的損失。工業 4.0 的興起帶起全球邁向智慧製造，製造業結合物聯網、大數據及 AI 等技術，讓現在設備維護的工作可以透過收集機器的電流、溫度及其他機台參數資訊，進一步進行數據分析來做到機台的預知保養，提早進行機台保養、維修，避免非預期的停機，影響產線運行。本論文將以 TFT-LCD 面板零組件製造業作為實驗場域，實作透過 Azure 雲端服務平台來

建置 TFT-LCD 機台預知保養系統，透過皮爾森相關性等分析，找到適合本實驗場域使用的參數，利用 PySpark 提高資料處理的速度，並利用分區方式優化資料表，Operator Cost、I/O Cost 和 CPU Cost 分別提升了 98.77%、98.78% 和 98.74%，且在面對不同機台數據會有差異的情況下，每一個機台建置一個隨機森林模型來進行數據的分析，模型準確率為 0.99，且將模型部屬至 Azure Kubernetes 來進行即時的評分，最後也將數據以及模型分析結果視覺化，讓工廠的維修人員能夠透過數據以及分析結果來調整製程參數、提早了解機台健康狀況，達到預知保養的工作。

Qprs: F1 Grand Prix Racing by the Numbers, 1950-2019

為了解決2019 F1的問題，作者Berryman, Clyde 這樣論述：

Clyde Berryman is a retired US Foreign Service Officer.

植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例

為了解決2019 F1的問題，作者黃俊傑 這樣論述：

銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程，銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響，且銲線製程所造成的報廢無法再次重工，故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子，目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷，但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測，分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品)，自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧

高。本研究實驗的結果顯示，以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型，透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後，其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度，可提供準確的石英振盪器品管分類預測。