單機的問題，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

PowerPoint 2021實力養成暨評量

為了解決單機的問題，作者財團法人中華民國電腦技能基金會 這樣論述：

　　本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。    　　1.題庫設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！    　　2.囊括PowerPoint 2021最常用之功能，學、術科題目淺顯易懂，豐富且多樣化，讓讀者能夠循序漸進的學習，熟練PowerPoint軟體的操作。    　　3.精選學科題庫7大類共277題，採電腦線上作答，可透過題庫練習系統依類別選題進行練習，學習效果立即呈現。    　　4.精選術科題庫4大類共40題，包含PowerPoint 2021「建立簡報素材及放映技能」、「編輯與美化簡報及自訂放映技能」、「簡報母片設計與應用技能」及

「與其他軟體的整合技能」等類別，使用者可自行指定題目進行練習，透過術科電腦自動評分系統，可立即評核學習成果。    　　5.題庫練習系統提供「使用者專區」功能，記錄並管理歷次練習的成績。    　　6.本題庫適用在Microsoft PowerPoint 2021軟體上執行。    　　7.配合電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 

單機進入發燒排行的影片

離網型微電網之再生能源系統容量規劃與技術經濟分析

為了解決單機的問題，作者Teketay Mulu Beza 這樣論述：

對於埃塞俄比亞等撒哈拉以南非洲的發展中國家政府來說，實現普遍電力接入一直是一個具有挑戰性的目標。將國家電網延伸至地處偏遠、分散的島嶼人口需要巨大的投資。同樣，由於燃料價格以及污染物排放氣體，獨立的柴油發電機需要巨大的運營成本。另一方面，提供 1 級和 2 級電力的小型太陽能家庭系統無法提供生產用途所需的能源。因此，需要一個中間解決方案來填補離網社區的能源貧困。如今，根據特定場地的環境條件，離網社區已考慮使用以太陽能和風能為主的混合可再生能源系統。與此同時，最近光伏電池板和風力渦輪機成本的急劇下降為利用混合可再生能源系統滿足不同國家的電力需求提供了機會。本研究旨在通過使用能源混合優化模型 (H

OMER Pro) 軟件執行模擬、優化和敏感性分析，研究微型電網混合可再生能源系統為埃塞俄比亞 Kibran Gabriel 島供電的技術經濟可行性。將微型電網系統與獨立的柴油發電和電網擴展系統進行了比較。比較結果證實，微電網系統優於單機柴油發電機組和併網系統。此外，與指定站點的光伏/風/電池、光伏/風/柴油/電池和光伏/電池系統等其他微型電網系統相比，光伏/柴油/電池混合系統是成本最低的系統。根據分析，最佳成本效益的微型電網系統是一種包括潮流 (LF) 策略的系統，其中包含 25 kW PV、10 kW 柴油發電機、40 kWh 電池和 5kW 雙向變流器。最優的光伏/柴油/電池系統，平均能

源成本 (COE) 為 0.175 美元/千瓦時，淨現成本 (NPC) 為 119,139 美元，可再生摩擦 (RF) 為 86.4%，減少污染物排放 33,101.69 千克/與獨立的柴油動力系統相比。在敏感性分析中考慮了對總水平輻照度 (GHI)、柴油價格和負載消耗變化的最佳微型電網敏感性。結果證實，在 GHI、柴油價格和負載消耗等不確定參數的變化下，系統將運行良好。

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決單機的問題，作者卓真弘 這樣論述：

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 　　■【什麼是程式交易】 　　程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 　　■【程式交易的優點】 　　還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 　　還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 　　或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ 　　→ 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 　　■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 　　市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 　　→ 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 　　零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ 　　★高 CP 值的自動交易★ 　　本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 　　★立馬 Python 用場★ 　　有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 　　★交易程式超值附贈★ 　　本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw  

光 伏 能 量 轉 換 系 統 的 啟 發 式 MPPT 設 計

為了解決單機的問題，作者吳仕 這樣論述：

太陽能光伏（PV）面板在實際天氣條件下表現出非線性特性，輸出功率受太陽輻射和溫度變化的影響。這些影響是研究人員在不同天氣條件下追踪全球最大功率點的挑戰。為了在所有天氣條件下從光伏能源系統中找到並提取實際最大功率，需要一種有效的最大功率點跟踪 (MPPT) 控制策略，以使光伏能源系統在其 MPP 上持續運行。本研究提出了三種 MPPT 方法，以克服上述困難，快速找到 MPP。第一種方法是通過 SFLA 和傳統的增量電導 (IC) 方法相結合的多模塊部分遮光光伏 (PV) 能源系統的混合 Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) 設計。 SFLA 用於跟踪全局

電源區域，可以避免本地 MPP 的入侵。為解決大型太陽能係統的問題，高效利用太陽能，本研究提出了一種分佈式多模塊光伏能量轉換系統。第二個是一種新穎的基於短距離運行算法 (SDRA) 的 MPPT 策略，用於部分遮光條件下的光伏能源系統。該方法來源於模擬（模仿）田徑中的短跑比賽，跟踪光伏能源系統的最大功率點，從而準確有效地實現全局MPP搜索。實施了一個典型的獨立光伏能量轉換系統構建模型來評估 SDRA 方法的效率。此外，還部署了一個實驗模型來證明SDRA方法在真實環境中的有用性。第三種方法是一種新穎的基於賽馬算法 (HRA) 的光伏能量轉換系統 MPPT 策略。通過初始賽馬的佈置，該方案非常有效

地避免了光伏能源系統在部分遮光條件下運行時陷入局部電力區域。隨著低功率位置的消除以及良好功率位置的更新，所提出的控制方法迅速實現了全局MPP。因此，SDRA、HRA 和混合 SFLA 方法具有較高的準確性並且易於實施。與 P&O、PSO 和 GWA MPPT 方法的比較將展示在快速收斂速度和零振盪方面的關鍵優勢。