工程數學公式的問題，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

小小色彩藝術家：生活調色盤

為了解決工程數學公式的問題，作者目川文化編輯小組 這樣論述：

　　Meta公司與Facebook創辦人馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）曾說：「AI 即將在許多不同領域創造出無窮的可能性。」在這個科技日新月異的時代，要培養孩子適應快速變動的環境，成為不斷自我充實的學習者，最新的教育素養─STEAM 教育（科學、技術、工程、藝術、數學）應運而生。   　　本系列產品以孩子的日常生活為根本，從探索跨領域的知識和原理開始，一步步陪伴孩子提出假設，再到運用電腦編程驗證，進而發展邏輯思維、內化學習成效。用可愛、有趣的風格，展現深入淺出的生活科學原理，讓小讀者們汲取新知、親手編程，培養邁向新時代的關鍵能力。   本書特色   　　★ 故事為中心，讓知

識融入生活  　　★ 循序漸進的說明方式，包羅萬象的內容呈現 　　★ 跨領域多元學習，培養多重能力   　　《AI 科學玩創意》是臺灣在地研發的編程啟蒙學習組合，透過趣味主題式選材，融入多元科技知識，帶領讀者從日常生活出發，建構嚴謹的編程思維，厚植新時代資訊力。

工程數學公式進入發燒排行的影片

應用超材料完美吸收體整合太陽能電池

為了解決工程數學公式的問題，作者張銀烜 這樣論述：

在此研究中，我們預計整合一個室內弱光電池與超材料完美吸收體來促進整合元件的能量轉換效率。在模擬中，我們先將原先太陽能電池中包括電子傳輸層、主動吸光層和電洞傳輸層視為超材料完美吸收體中兩層金屬間的介電層；而在完美吸收體中所需要的上下金屬層亦可以作為太陽能電池中的上下金屬電極。在這樣的設計中，連續的金屬層可以阻擋穿透光，使得元件穿透為零。另一方面，具有圖形的金屬本身提供電響應。而具有圖形金屬亦會與底部連續金屬耦合形成反平行電流，進而提供磁響應。如此一來，整合元件的阻抗可以與自由空間阻抗匹配，使得元件的反射為零。簡單來說，整合元件在共振頻率下可以達到近乎完美吸收。緊接著，我們將利用電子束微影製程、

電子槍蒸鍍製程以及旋轉塗佈製程來製備試片，並利用自製光路系統量測整合元件以及作為對照組以銦錫氧化物為主室內弱光電池的吸收值。整合元件和銦錫氧化物為主室內弱光電池的總吸收值以及吸收積分值分別為3.42/276和3.45/281。其中兩個元件的總吸收值以及吸收積分值差異只有0.87%和1.78%。因此，我們相信兩個元件的光學特性極為接近。而在光學吸收差異較小的情況下，我們提出的整合元件擁有了包括較小的理論片電阻值（0.51 Ω⁄□），且因為使用金屬所以擁有較高的可撓曲性以及較便宜的金屬成本（相對銦而言）。綜合以上特點，我們相信我們所提出的超材料完美吸收體可以作為未來室內弱光電池中透明導電電極的候選

人之一。

建築師今天戀愛了嗎?(中)

為了解決工程數學公式的問題，作者艾小圖 這樣論述：

「我想在妳心裡建一棟房子，一住便是一輩子。」 他們從歡喜冤家，變成攜手一生的靈魂伴侶，這是我理想中的職場愛情。 我把心中對建築師的愛與責任的理解，寫成這個故事。 ──艾小圖 　　★作者親修繁體中文版！ 　　★火熱電視劇《幸福觸手可及》原作作者，又一職場甜寵力作。 　　★完美主義男vs六十分女孩，爆笑又感人的愛情╳職場對手戲 　　★影視劇版權已售出，火熱籌備中。 　　★完結專屬，三萬字超豐富番外！ 　　蘇漾第一次發現自己是愛情至上的人， 　　然而顧熠這個現實主義者鐵了心要「為妳好」。 　　這種完全不去了解對方的想法，只是自我滿足的「愛」，蘇漾她才不稀罕！ 　　顧熠沒想到蘇漾變了這麼多

，完全超出他的掌控。 　　他忍不住感到焦躁，但不討厭，征服的慾望蠢蠢欲動， 　　比起五年前，現在的蘇漾，更令他心動。 　　蘇漾以為自己和顧熠從此回不去了，然而有些人、有些事，不是那麼簡單就能「擺脫」。 　　五年過去，他們的立場互換。 　　她是講臺上的教授，而他成了死纏爛打、硬要旁聽的大齡學生。 　　「老師，我有問題。」 　　顧熠舉起左手，眼睛直直看著蘇漾。 　　「不知道蘇老師下課後，有沒有空一起吃個飯？」 　　蘇漾嘴角揚起公式化的笑容，鎮定地回答。 　　「沒空。」  

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決工程數學公式的問題，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。