中正大學優點的問題，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

信託法(六版)

為了解決中正大學優點的問題，作者謝哲勝 這樣論述：

　　我國信託法原是英美信託法理的採用，信託法的解釋適用應與國際上主流的英美信託法理接軌，而有助於人們與業者在國內和國外運用信託，達成各種合法目的。本書論證上吻合國際上主流的信託法理，閱讀本書將可促進讀者正確地解釋適用信託法與運用信託制度。 　　本書分為總論、各論和附論三編，總論分為九章，敘述信託法的原理原則，各論分為八章，介紹各種常見類型的信託，附論分為九章，除了對與信託有關的脫產、逃稅、履約保證等疑難問題為解說外，並對信託實例和最高法院判決為評釋，本版增訂了安養信託、信託2.0、家族傳承信託及審議中的信託法修正草案相關探討，閱讀本書將能全面明瞭信託法。

政府採購法實用(三版)

為了解決中正大學優點的問題，作者謝哲勝,李金松 這樣論述：

　　政府採購指機關為了從事日常的政務活動或滿足公共服務的目的，利用公款交易工程、財物和服務的行為，政府採購的效率與品質與政府施政的品質息息相關，可見其重要性。 　　政府採購如此重要，採購人員因而責任重大，必須遵循政府採購法等法令， 知法才能循法，本書名為政府採購法實用，即希望可以作為採購人員和廠商的工具書，認真研讀當可避免觸法的風險，並有助於形成廉能政府。

採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器

為了解決中正大學優點的問題，作者許堯舜 這樣論述：

現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以

40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗

的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.