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單晶片微電腦8051/8951原理與應用(C語言)(第四版)(附多媒體光碟)

為了解決auto鍵的問題，作者蔡朝洋,蔡承佑 這樣論述：

　　本書使用目前最熱門的KEIL C來學習單晶片微電腦，本書共分為四篇，第一篇將單晶片微電腦MCS-51及C語言的相關知識做了深入淺出的說明，第二篇至第四篇為C語言程式所撰寫控制單晶片微電腦的應用實例，是一本理論與實務並重的書籍。本書中每個實例均經由作者精心規劃，且每個程式範例均經由作者上機實驗過。讀者們若能一面研讀本書一面依序實習，定可收到事半功倍之效果，進而獲得單晶片微電腦控制之整體知識。本書適合大學、科大電子、電機、資工系「單晶片微電腦實務」課程使用。 本書特色 　　1.本書共分為四篇，使用目前最熱門的KEIL C來學習單晶片微電腦，內容深入淺出，理論與實務並重，

在學習上更加得心應手。 　　2.本書詳細說明C 語言入門語法、程式架構、運算子及特殊指令，是學習單晶片微電腦的最佳書籍。 　　3.本書中的每個實例均經由作者精心規劃，且由作者親自上機實驗，書後更附有無試用期限的KEIL C試用版。

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利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析

為了解決auto鍵的問題，作者范志旻 這樣論述：

隨著時間的流逝，半導體創新正在發生變化，可以適用於不同的創新業務，半導體業務的發展至關重要，因而開闢了許多新的職位。半導體業務是一個融合了不同創新能力並協調上游，中途和下游提供商的專業能力的行業，並且通常具有較高的進入壁壘 。廠家已投入花費很多精力與成本進入這個行業，期盼永續經營與回饋利害關係人。本研究第一步採用PEST, 五力 & SWOT分析，在美國，日本和臺灣，這些是國際半導體供應商鏈中的關鍵成員。經過最新半導體有關文獻的討論和分析，發現現有廠商已經建立了行業品牌，並獲得了用戶的信任。因此，品牌研究在這個行業是大家一直在探索的領域。考慮到寫作對話和大師談話，本研究使用分析層次結構(A

HP)研究技術對品牌的關鍵指針在半導體品牌的關鍵部件上進行重要性的排序，然後利用模糊層次分析法(FAHP)來分析這些標記之間的聯繫。經調查，有11項顯著結果可供參考，關鍵是要在半導體品牌建設上取得優異的成績，“客戶價值”和“品牌資產”都必須達到一定的水平。本研究發現，半導體品牌策略應以“客戶價值”為核心，解決客戶問題，創造卓越價值，並隨著技術的進步不斷投入新產品的研發，以奠定半導體品牌長期成功的基礎。

2022職業安全衛生管理乙級技術士學術科考照勝經：針對術科七大題型各別說明(專技高考、技術士)

為了解決auto鍵的問題，作者羅杰晟,呂俊彥,鄭瀚軍 這樣論述：

　　◎專家解析最新學科單複選題庫 　　◎針對術科七大題型解說電腦答題方式及技巧 　　◎常考重點歸納，名師一頁式子彈筆記，呈現關鍵重點 　　職業安全衛生管理乙級自110年起，考試方式改制為電腦測驗方式。以往的筆試題目會有墨水及擦邊球的給分，出題方式有時也會有貼近實務或近期的重大職災案例讓考生有個準備的方向。而現在為電腦隨機抽選條文，會讓考生難以掌握到出題的方向，甚至會出一些實際上從事安全衛生管理時才會遇到的時事題，讓考生難以作答。但在電腦測驗的方式下，「法規條文」依然為出題的核心方向，「專業課程」與「計畫管理」，則是對法規理解程度去靈活運用技巧，故如何正確的準備考試方向即為

取證的利器。 　　【本書適合對象】 　　1. 對於新型測驗模式未能掌握考試重點的人。 　　2. 需要此證照來增加工作上優勢與技能的工作者。 　　3. 因工作職務上需求，需要此專業能力或證照的工作者。 本書特色   　　短時間讓您快速上手，取得職業安全衛生管理員證照。請遵循本書五大章節之特色及技巧： 　　完整收錄最新公告學科單選題及複選題，並附有解析，如若出題在術科，則可讓考生能有正確的解題觀念，獲得事半功倍之效。 　　針對術科七大題型各別說明答題方式及技巧，精選各類型考古及重點試題，模擬出題方式，加強考生對於題型變化的應對，有效提升考生應考實力。 　　將有害作業、營造作業、危險性機械

及設備等常考重點歸類，運用一頁式系統簡化，並呈現關鍵重點，讓考生短時間內融會貫通，抓住答題竅門。 　　收錄職業安全衛生與衛生管理系統之名詞解釋，讓考生輕鬆掌握重點，有效提升考生對於職業安全衛生的認識。 　　法規所出現的數字往往是答題關鍵，但是數字相當繁瑣又容易混淆，使得考生常常記錯。本書彙整常考的數字，系統式分類整理，讓考生對於數字能夠熟稔不忘，有效提升考生取證的關鍵分數。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決auto鍵的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。