工程圖scale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

海事案例解析

為了解決工程圖scale的問題，作者方信雄 這樣論述：

　　近半世紀來，拜造船科技的日益精進，使得船舶的性能與噸位不斷創新突破，而COVID-19疫情造成的供應鏈斷鏈，更讓海運業創造了前所未有的榮景。 　　聯合國貿易和發展會議多年來皆估計全球貿易量的80％，以及貿易總價值的70％是經由海上運輸完成的。因此維持海運業的運作順暢與安全發展一直都是全球各大強權與沿海國的基本共識。然遺憾的是，科技的發展並未讓海上事故發生率相對減少。 　　回顧自1960年代貨櫃船問世以來就一直穩定成長，而當前最盛行的趨勢，就是全世界各大航商唯恐落人後的競相訂造超大型貨櫃船投入市場營運。也因為海運業者忠實奉行貨櫃船「規模經濟（Economies of

scale）」愈大愈好的論點，連帶的造成港口、物流鏈、交通管理，以及人才培育配套不足，甚至跟不上發展趨勢的潛在性風險與衝擊。 　　因此，除了海上交通密度變高外，新一代船舶不僅船型變大變寬、船速變快，前者會嚴重阻礙駕駛員視野；後者會限縮駕駛員因應緊急事故的時間。因而操船者必須調整船舶操縱方式與思維，並備妥完善的備套設施，否則將有處理不完的海事。 　　筆者特蒐集多起在關鍵水域（Critical area）發生的海事案例，進而依據事故後調查的相關資訊探討解析事故肇因，於各案例解析中提供心得分享，期我海上同仁引以為鑑，並提升我航海同行的職場警戒，期以達致防範事故於未然之效。

工程圖scale進入發燒排行的影片

探討數位科技導入餐飲服務業對於消費者服務體驗之影響

為了解決工程圖scale的問題，作者張雅涵 這樣論述：

數位革命成為一股強大的變革力量，然而大多數的研究討論上亦聚焦於導入數位科技對廠商之優勢和效益，卻少以從消費者視角深入地探討心理感受。因此，本研究首先透過文獻綜整分析針對餐飲業將不同數位科技進行分類，並整理說明這些不同類型數位科技之特性，進而運用消費者深度訪談分析這些科技運用對於消費者接觸時所產生之感受和體驗，欲歸納出消費者在面對各類型餐飲數位科技服務的不同服務情境所產生的可能正反面感受。研究結果發現在服務前、中，主要優點是省時、便利、舒適自在。在服務後，其主要優點有輕便方便、舒適自在、自主性。再者，個人的心理也產生截然不同的缺點，在服務前，主要缺點分別為:系統介面未優化、缺乏溫度真實感、服務

介面制式化、疏遠性。而在服務中的有:缺乏溫度真實感、使用介面不流暢、功能單一化。至於在服務後，強迫不適感、時差性、資料安全疑慮盜刷風險上述三個為主要缺點。最後，本研究貢獻方面，在實務管理意涵上，期望透過這些結果能供業者在導入數位科技於服務流程中之商業價值，以提供餐飲業者在擬定服務創新策略時之參考。

從零開始的3D設計之旅：Blender 3D入門教材

為了解決工程圖scale的問題，作者游峰碩 這樣論述：

　　從基礎模型建構到動畫製作，全面感受3D製作高效率的設計表現 　　邁入Blender 3D讓人人都可以成為設計師 　　功能媲美商業級的3D軟體， 　　Blender 3D以免費的方式提供給全球廣大的學習者， 　　並有活躍的開發者社群協助解決疑難雜症 　　本書是為了Blender 3D初學者所撰寫，書中內容由淺入深，循序漸進解說Blender 3D的各項功能，帶領讀者從零開始一步步地邁入3D設計的世界中。全書共分兩大部份，第1至6章為基礎教學，目的是培養學習者掌握基本的概念與操作，包括Blender 3D介面環境的了解與基本操作、3D幾何物件的操作、好用又便捷的3D物體編輯功能、幾何修

改器進階與應用的相關知識。 　　本書第7至12章則以單一主題來進行案例整合應用製作，並從中學習更進階的3D製作，包括古典中式涼亭設計、客廳室內設計、手機外殼設計、迷霧森林場景設計、噴霧芳香劑設計、圓頂教堂建築設計等。透過豐富的實例演練，除了熟悉設計技巧外，也加強材質、著色器、和燈光的基礎操作與應用。對於增進使用Blender 3D的經驗養成，將有大大提升的效果。 本書特色 　　◎使用Blender 3D進行Low Poly物件及場景建構。 　　◎學習應用貝茲（Bezier）曲線建構複雜的3D模型。 　　◎運用物理修改器的布料與碰撞修改器進行創作。 　　◎利用粒子系統簡化微小物件的建模，提

升開發效率。

一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決工程圖scale的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54