不可再生能源的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

超簡單物理課：自然科超高效學習指南

為了解決不可再生能源的問題，作者DK出版社編輯群 這樣論述：

　　從最基本的能量轉換到力與運動的關係，從到波的各種形式到光學原理，從電路的基本法則到磁場與電磁學──物理這門科學的牽涉範圍之廣、資訊量之龐大，時常讓人難以招架。學生為了應付考試只能強記，物理學也因此成為許多人學生時代的夢魘。 　　這套最新的基礎科學學習指南系列，就是從輔助學生課堂理解出發，針對自然科琳瑯滿目的重點逐一突破，快速解除學習挫折感。《超簡單物理課》把物理的內容分成超過250 個環環相扣的觀念全面講解，透過精細的繪圖與照片，配上條理清晰的文字說明，從物理的科學方法與思考要領開始，依序進入能量、運動、力學、波動、光學、電路、磁場、電磁學、物質、壓力、原子與放射性以

及太空等主題，幾乎每一頁都附有容易消化與加深印象的重點提示與補充說明，幫助融會貫通。DK 發揮一貫強大的博物館式圖文整合能力，讓讀者在研讀每個觀念時，就宛如進入一座迷你主題博物館，得到不同於教科書的學習體驗。 　　本書的內容架構不但有利於學生參照課堂進度來學習，也便於初次接觸物理的成人讀者尋找延伸閱讀方向，因此除了適合作為小學高年級到國中程度的補充讀物，也是其他年齡層讀者認識物理的最佳入門參考書。 本書特色 　　●全球百科權威DK理工編輯團隊第一套專為學校課程而設計的物理參考書。 　　●章節規畫完整，涵蓋「物理課」所有內容與跨科主題：原子、力學、光學、電磁學。 　　●高品質的照片與繪圖，

搭配一目瞭然的圖解式教學架構，精準解析基礎物理核心概念。 　　●視覺化的物理概念說明，快速查找內容綱要、釐清重點，提升遠距教學與居家自習效率。

不可再生能源進入發燒排行的影片

2014至2020年中國能源外交及其地緣政治影響

為了解決不可再生能源的問題，作者芭柯妮 這樣論述：

21世紀以來，中國為了保障自身的擴張以及工業化，正面臨著多重的挑戰，同時，繼續推動現代化進程，使自己成為世界上最重要的強國。因此，擁有豐富的能源是必須的，但目前有一半以上的能源需向國外進口，在可再生能源轉變的過程中，中國選擇了利用脫炭方式進行發電代替了石油以及天然氣的功用，在《能源發展戰略(2014-2020年)行動計畫》的能源政策中，突顯出一系列的調整，將其保證必要的能源資源，可以滿足工業化、消費模式和擴張內部的需求。而這些調整主要針對四個關鍵環節，分別是環境退化、國內能源開發、國外資源開發和進口原物料。由於中東地區的不穩定以及傳統能源運輸路線－馬六甲海峽時常發生衝突，導致運輸之脆弱性日益

增加，因此能源依賴程度大幅增加。出於此原因，本研究主要是致力於中國在能源政策上，增加許多能源開發地區，例如：位於中亞的烏茲別克、哈薩克共和國、土庫曼、緬甸、巴基斯坦和拉丁美洲。因此本文分析了一帶一路之策略影響，包括中國在厄瓜多、委內瑞拉以及巴西的投資，透過原油方式來償還貸款的條款以及阿根廷、巴西、智利和墨西哥的可再生能源擴張作為研究內容。

建築初步（原著第3版）

為了解決不可再生能源的問題，作者（美）愛德華·艾倫 這樣論述：

《建築初步》不僅是一本建築設計、環境藝術設計、城市規劃專業入門的基礎教材，更是一本建築科普書。作者愛德華·艾倫總結了自己多年設計房屋的經驗，用通俗、簡明的語言和生動的插圖，詳細講述了建築的功能、建築工作的基本原理以及建築與人之間的關係。本書圖文並茂、通俗易懂、理論聯繫實際，揭示了建築工作方面的諸多問題，例如，如何將建築蓋起來？怎樣確保居住者的安全和舒適性？如何預防建築老化？如何設計、運營可持續性建築，讓建築永保生命力…… 愛德華·艾倫的寫作風格簡潔明快，能將複雜的建築學理論簡單化，本書具有很強的實用性和借鑒性。無論經驗豐富的建築學教師、建築從業者，還是建築學專業的學生，都

能從《建築初步》中得到啟發。

卷積增強的自注意力機制用於風力能源預測

為了解決不可再生能源的問題，作者張子友 這樣論述：

隨著全球工業的迅猛發展，世界能源消耗也越來越快，但是石化燃料對環境有害。當煤和石油燃燒時，它們釋放出會污染空氣，水和土地的顆粒。隨著不可再生能源的枯竭，其價格逐漸上漲。 能源危機和高油價的出現使政府擔心氣候變化。不可再生能源對於環境的傷害以及無法補充的特性，人們開始把目光注重在可再生能源的領域上面，增加使用具有乾淨且可再生的能源成為趨勢，各國政府都在推動再生能源的立法和商業化，在世界的範圍內得到了廣泛的開發與利用，但相比於石化能源容易開採與價格低廉，再生能源發電具有波動性，極大的增加了生產成本以及配電的難度，而其中風力的不規律更是尤其明顯，風力發電相較於太陽能發電的週期與規律，其不平穩給電力

系統帶來了很大的挑戰，其間歇性與波動性影響了風力系統的安全以及穩定。一個可精準預測風力發電的系統可以緩解發電時的高峰，發電商可以根據風電的變化提前安排調度電力計畫，調節對電力系統的壓力以降低發電系統的運作成本，增加企業對增加使用再生能源的意願。與應用的基准進行比較，實驗結果證明了所開發方法的高效率和可靠性，具有很高的實際應用潛力。遞迴神經網路類的模型通常用於具有時間序列特性的資料，而過往大多研究也是應用此類的模型。但是遞迴神經網路類的模型訓練過程中每個時間點需要依賴前面時間點的資訊，導致模型訓練非常難以平行化。此外，遞迴神經網路類的模型訓練過程中容易遭遇到梯度消失或梯度爆炸問題，即使長短期記憶

網路或門控循環單元可以透過門控機制降低這些問題，對於長序列資料，還是有不易訓練的問題存在。本論文提出了一個基於結合了自注意力機制與卷積網路的風力發電預測模型。我們所提之模型可以透過自注意力機制可學習長距離時間點的關係，同時也可透過卷積網路學習短距離時間點的關係，而且我們的架構並沒有遞迴神經網路的時間點依附關係，所以可善用GPU的平行運算加速模型訓練。另外，我們所提之架構所牽涉到的模型參數遠較最先進模型少，但是我們還是可以同樣得到非常優異的預測能力。我們使用三個資料集驗證我們所提之方法，實驗結果顯示我們所提之方法可以勝過其他比較方法；另外我們也針對我們所提之方法，透過大量實驗來驗證以及探討模型的

架構設計。