無限大 大小的問題，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

除了自己，成為不了別人：不必變強，只要獨一無二。向邊緣生物學習「個性化」的生存秘密！ (電子書)

為了解決無限大 大小的問題，作者稲垣栄洋 這樣論述：

世上沒有「普通」、也沒有「特別」，只有「不一樣」。 每種差異和個性，都有存在的意義， 每個生命都只會是自己，也只能成為自己， 發現自己的優勢和唯一，身處邊緣也可以變成中心。   　　全世界最勵志的生物學！ 　　● 2021年日本各中學入學考「國文科」試題最常引用的作品 　　● 歌手星野源也深受鼓舞的「創造」之書 　　你想探尋的自我肯定和人生價值，答案就在自然界裡！   　　專業審訂、推薦 　　陳俊堯 慈濟大學生命科學系助理教授、科普作家   　　● 蚯蚓捨棄了四肢，才變成土裡最強大？ 　　● 雜草被踩踏了就此躺平，另覓出路反而更茁壯？ 　　● 「不會飛」對奇異鳥來說是繁衍優勢？ 　　● 瞪

羚的花式脫逃術讓速度最快的獵豹也沒轍？ 　　● 飛鼠爬樹總是慢吞吞，卻也因此發現自己有在林間滑翔的絕技？   　　你自以為的弱項，或許正是你賴以生存的利基。 　　不必勉強克服不擅長，用自己的專長決勝負就好。 　　想往哪裡生長，是生命的自由， 　　邊緣、弱小也無妨，只要那是「適合自己」的地方。   　　現今是強調「個性」的時代，到底什麼是「個性」？ 　　如果個性就是「忠於自我」，那什麼又是「自我」呢？ 　　不如來看看生物世界給出的答案吧！   　　在自然界裡，「個性」可以代換成「多樣性」，也就是「許多不同的存在」。 　　生物的演化，就是「創造出多樣性的演化」。 　　生物為什麼喜歡生長得「各式各樣

、不一致」？ 　　「弱肉強食」若是生存的鐵則，弱小的雜草和蚯蚓又是如何強韌地活著呢？   　　科普作家、農學博士稻垣榮洋，透過九堂鮮活、可親的生物課， 　　將自然界的生存樣貌和人類社會的生活現象映照比對， 　　一方面呈現生物世界的繁盛奇妙， 　　也破解了關於〈個性〉〈普通〉〈自我〉〈勝利〉〈強大〉等觀念的認知盲點， 　　讓我們赫然發現人類許多自以為是的成見， 　　體認「展現個性」、「活出自我」所代表的真正意義。   　　自然界並不存在「普通、界限、順序」，也沒有優劣強弱之分， 　　這些只是拙於應付「很多、不一致」的人類大腦，為了方便理解而設定的標準、框架。 　　世上有的只是無數的「個性」，也就

是「差異」， 　　而每一種個性都是生物被賦予的「獨門」生存武器。 　　自然界也沒有標準答案， 　　一旦環境改變，原本的少數派、邊緣者或許就能發揮優秀的能力； 　　成功演化的不見得是強大的生物，而是找到了獨擅勝場的立身之地，卻弱小無比的生物。 　　這些生物向我們展現了如何「活得更好、也更像自己」的生存智慧， 　　也是一份懇切、清新的生命啟示和鼓勵。   　　【那些生物告訴我們的事】   　　〈除了自己，成為不了別人〉 　　生物的「個性」是DNA的無限排列組合，也是生存所需的能力和武器。沒有不必要的個性，也沒有完全相同的個性，你一生下來，就已經獨一無二。不管付出多少努力，你也不可能成為自己以外的其

他人；你只會是你自己，也只能成為你自己。   　　〈強迫「不一致」變得「一致」，只是自討苦吃〉 　　人類的大腦不擅長處理「很多」、「不一致」，所以總是想排序、整理、比較、均一化。生物原本就更重視「不一致」，強迫喜歡「不一致」的東西變得「一致」，只是自討苦吃，還可能忘記「不一致」存在的價值，開始排斥「不一致」的存在。   　　〈不是要做出「區別」，而是想製造「差別」〉 　　所有的生物都是由共同祖先演化而來，所有的土地也彼此相連，但人類還是喜歡分界別類、比較優劣。人類不是要做出「區別」，而是想製造「差別」，把自己當作「普通」的標準，從中區分出「普通」和「不普通」，然後批判與自己相異的人事物，對它們

做出「差別待遇」。   　　〈糟糕的不是你，你可能只是待錯了地方〉 　　你是不是也覺得自己很糟糕呢，但真是這樣嗎？或許你只是變成了在陸地上掙扎的魚，或是憧憬飛向天空的鴕鳥？所有生物都擁有得以發揮自我實力的領域，糟糕的不是你，你可能只是待在了不適合的地方，最重要的是找到那個讓自己閃閃發光的「區位」、「利基」。 　　 　　〈每個人都有很多面，我們並沒有那麼單純〉 　　大象是長鼻子，長頸鹿是長脖子，人類喜歡這樣的概括法，所以也會想把你簡化地認定成「○○的人」。這確實很無可奈何，但該留意的是，不要連你自己都相信了旁人只憑著片面見解，就為你貼上的標籤，甚至逼迫自己去符合這樣的形象。   各界推薦 　　

（按姓名筆劃排序） 　　沈雅琪　神老師 　　黃仕傑　自然觀察書籍作者、外景節目主持人 　　陳品皓　米露谷心理治療所執行長 　　彭冠綸  小鎮圖書館館長、「館長小編的圖書館日常」粉專版主 　　詹慶齡　資深主播、名人書房主持人 　　蔡依橙　素養教育工作坊核心講師 　　羅怡君　親職溝通作家與講師   感動推薦   　　◎這本精彩的作品大可以冠上「向雜草學習人生」這樣的書名，但雜草才不在乎有無成就、有沒有被看見，只是繼續做自己好好活著。這麼理所當然的事，我們卻要等稻垣榮洋老師提醒了才注意到。跟別人不一樣就是你的價值，當棵只有自己能演好的自在雜草吧！——慈濟大學生命科學系助理教授、科普作家 陳俊堯  

　　◎用很容易理解的白話，從生物界的各種現象，帶領讀者思考教育和人生。值得每個在考試制度中感到挫折的家長與孩子一起閱讀、一起深思。——素養教育工作坊核心講師 蔡依橙   　　◎九堂深入淺出的生物課，將自然界的生存法則與人類社會的發展現象映照比對。看似卑微的雜草被推至自然界邊緣，索性向下扎根汲取養分，因此成功生存；人類祖先速度慢、氣力小，轉而發展大腦功能，以智慧居於演化頂端。自我價值與生俱來、獨一無二，沒有高低優劣之分，找到你的利基點，就能閃耀發光。這是科普書，更是勵志寶典。——資深主播、名人書房主持人 詹慶齡　   　　◎在上帝的字典裡，沒有「複製」和「貼上」這兩個詞，每個人都是獨一無二的創造

。非常佩服作者用生物學的觀點，讓我們從動植物身上學習到，人類和生物一樣具有多樣性。唐鳳曾說：「與眾不同是常態，與眾相同是錯覺。」別想著和別人一樣，好好珍惜自己的與眾不同。你的優勢不在於和別人一樣，而在於和別人不一樣。——小鎮圖書館館長、「館長小編的圖書館日常」粉專版主 彭冠綸   　　◎我寫下了《創造》一曲的歌詞，結果發現這本書裡說的跟我完全契合！這本農學博士寫給年輕學子的作品，是非常精彩的好書，讀完之後，我更加深信自己在創作中傳達的想法並沒有錯。——創作歌手 星野源 　 讀者佳評   　　◎這本書最厲害的就是明明都在談生物學，卻能連結到人類的生存方式。人類總是喜歡分強弱、定優劣，但就算被分類

為「弱小」，還是與自認「強大」的一方共存了下來，這就代表弱小的一方一點也不「弱小」。   　　◎無數的書都說過「你們的存在就是演化的奇蹟，每個人都是獨一無二的存在」，但只有這本書讓人深深認同「這是真的！」對自己的存在價值或人生目標正感到煩惱、迷惘的人，確實會對本書深感共鳴，我從來沒想過，會從一本生物學的作品中得到自我成長的啟示。   　　◎這原本是我替孩子買的課外讀物，沒想到自己先讀到落淚了。因為自己算是弱勢族群，非常憂心孩子的未來，作者卻告訴我，你以為的「弱勢」或許正是人類存活所必需，給了我很大的勇氣。我們之所以與他人不同，就是為了長久的演化，所有個性的存在都是必要的，無關對錯或好壞。  

　　◎本書寫的雖是基礎生物學，我卻在其中看到了經營學的影子。書中談到所有存活的生物都具備唯一、也是第一的「利基」，勝利者不必改變戰略，只有失敗者需要改變，所以往往也會造就劃時代的變化。自然界的殘酷競爭所發展出的各種生存戰略，對於商界人士也是很好的腦力激盪。

無限大 大小進入發燒排行的影片

在出平面磁場中的內稟自旋霍爾電流

為了解決無限大 大小的問題，作者李培源 這樣論述：

在二維線性系統與絕對零度的條件下，研究半導體中的內稟自旋霍爾效應(Rashba系統以及Rashba-Dresslhaus系統)與自旋電流。根據自旋連續方程式，自旋密度隨時間變化的量等於傳統自旋電流密度的散度加上自旋矩密度，因為實驗中尚未觀察到自旋矩密度，本文主要專注討論傳統自旋電流密度。我們利用久保公式(Kubo formula)來計算施加一垂直磁場在此二維線性系統中的傳統自旋霍爾電導率。我們發現垂直二維線性系統的磁場與自旋霍爾電導率的確相關，但意外地發現磁場的方向並不影響自旋霍爾電導率的正負方向，只與磁場的絕對值大小有關，系統的時間反演對稱確實被磁場破壞，我們發現二維平面中的自旋分量的方向

會隨著磁場方向的不同而反向，但因為自旋的大小必須保持不變所以(z)方向的自旋分量的方向卻反常地維持不變，最後得到自旋霍爾電導率與磁場方向無關只與磁場的大小有關。我們也發現在磁場趨於無限大時，自旋霍爾電導率也會趨於零，原因是磁場的增加使得能隙也跟著變大。

不用數字的數學：讓我們談談數學的概念，一些你從沒想過的事……激發無窮的想像力！ (電子書)

為了解決無限大 大小的問題，作者MiloBeckman 這樣論述：

  當數學裡沒有數字，會發生什麼事？ ——沒有練習題，沒有標準答案，剩下的是發現、探索、推論，以及解謎的樂趣！   這本書除了頁碼之外，完全沒有數字，同時還有100多幅由紐約當地藝術家M手繪的插圖。作者利用文字和圖像來傳達重要的數學概念的感覺，並省去了公式和計算。 雖然沒有數字，但這本書對於數學是什麼？數學涵蓋哪些部分？最有趣的地方在哪裡？這些探索是絕不打折，而且能讓您對於數學，有更廣闊的了解。 例如，有什麼東西比「無限大」更大嗎？世界上總共有多少種形狀？現實生活中什麼時候會用得上這些？這些問題其實都有答案，但答案都不是數字。 從本書一開始，作者帶領我們進入一個奇妙的「現

實平面」。在這個平面上，正方形是圓形、賽局是樹，自然世界則是電腦模擬。對於學過九九乘法之後就不再關注數學的人而言，數學真的是抽象怪異到了極點！但是，數學為什麼還那麼有用呢？ 這本書寫來生動活潑，而且極富原創性，它帶領我們認識抽象數學的三大分支：拓樸學、分析和代數，把這三個領域解釋得很清晰而有趣。作者說，其實關鍵就是掌握模式。這本書一反傳統的教學方式，邀請讀者運用創意，來思考空間和維度、無限大和無限小、對稱、證明、結構，以及這些概念如何結合在一起，最後，將這些概念應用在日常生活中！ 歡迎來到人類知識的最前沿，體驗數學的美麗與奧祕。   專業推薦 李政憲，新北市林口國中老師 洪萬生，臺灣數學史教育

學會理事長 游森棚，臺灣師範大學數學系教授   我要大力推薦這本書！有鑑於拓樸學、量子力學以及相對論極有可能成為本世紀下半葉的公民基礎素養，我尤其希望有語文閱讀自信的讀者，一定要特別注意這一類數學普及書籍的問世，因為這攸關公民科學素養的必要選項。 ——洪萬生，臺灣數學史教育學會理事長   這是一本非常特別的數學科普書！我欣見這本書的出版，也佩服作者的宏觀與有趣的文筆，把數學某些本質層面藉由適當的選材呈現出來。本書的視野和高度在數學科普書中是非常少見的，足以讓讀者對數學有完全不同的認識與體悟。 ——游森棚，臺灣師範大學數學系教授   什麼？學數學可以不用數字？！作者深入淺出，以圖文介紹了許多看似

難懂的數學名詞，以及這些概念與生活、遊戲與哲學等面向的連結，若你覺得不知道數學有何用處，或是有興趣想研究更多數學面向，這本書值得一讀。 ——李政憲，新北市林口國中老師、藝數摺學FB社團創辦人、教育部師鐸獎得主   《不用數字的數學》以迷人的魅力、堅定的熱情和大量插圖，帶領讀者進入高等數學的花園。 ——喬登．艾倫伯格（Jordan Ellenberg），威斯康辛大學麥迪遜分校數學教授、《數學教你不犯錯》作者   就像在跟你聊天一樣，這是一場愉悅、迷人的數學世界之旅，還有它與現實世界的關係——而且看不到一個數字！每個人都該讀讀這本有趣的書，數學家也是。 ——伊恩．史都華（Ian Stewart），

英國華威大學數學教授、《改變世界的17個方程式》作者   《不用數字的數學》探討深奧的數學主題，呈現數學家的思考方式，再以十分淺顯易懂的方式傳達給讀者。謎題和遊戲更增添本書的趣味性，讀來十分愉快。 ——威爾．舒爾茲（Will Shortz），《紐約時報》填字遊戲編輯   淺顯易懂地引介一般大眾不熟悉的概念，說明現代數學為何是人類思想中最迷人且最具成就感的領域。 ——格拉漢．法梅洛（Graham Farmelo），《The Universe Speaks in Numbers》作者   本書文句淺顯，又有插圖輔助，讓了解複雜（而且讓人望而生畏）的數學概念變得異常容易。貝克曼輕鬆的筆調和Erazo

可愛的插圖相輔相成，娓娓道來深刻又有趣的數學故事。 ——喬琪亞．盧比（Giorgia Lupi）和史蒂芬妮．波薩維克（Stefanie Posavec），《Dear Data》及《Observe, Collect, Draw!》共同作者   非常可愛的一本書！數學好玩、令人驚奇又迷人，但這些特質往往被嚇人的方程式和形式主義掩蓋。米羅‧貝克曼徹底揭露數學的迷人之處，讓大家體驗。 ——蕭恩．卡羅爾（Sean Carroll），加州理工學院物理教授、《Something Deeply Hidden》作者   本書完整呈現數學的有趣之處，同時避開令人生畏的技術細節。我的書架上又多了一本好書。 ——謝里

夫．傑克森（Shareef Jackson），STEM多樣性倡議者

基於啟發式演算法之物體邊界框幾何特徵選擇應用於3D點雲物體辨識

為了解決無限大 大小的問題，作者羅郁婷 這樣論述：

過去許多直接對點雲數據進行物體辨識的研究，通常先以特徵或物體中心點為目標，進而聚合特徵再預測物體意義、尺寸以及朝向。但直接在點雲場景上提取特徵的困難度較二維圖像高很多，二維的特徵學習主要是透過卷積運算於結構化的二維網格上，然而三維點雲的特性包括無序性、不規則性和非結構化，使得一般般卷積神經網路不能直接適用，然而，直接使用點雲數據做為輸入能保留最多的物體訊息，在三維點雲物體辨識的研究中仍有其必要性，目前在豐富的室內場景數據集ScanNet v2的實驗中，使用純幾何的方式處理點雲數據的精確度僅達三分之二。因此，本研究認為在點雲物體辨識的領域中，相較於點雲資料經過深度學習提取特徵後生成預測框再辨識

物體資訊，能透過將聚合特徵再進行一次權重分配，在這樣的高維特徵空間中，加入了基於微生物基因演算法的啟發式演算法，利用權重特徵的方式對模型影響，設定權重範圍介於0~2的浮點數，使每個特徵的選擇無限大，解空間也是無限大，面對這樣的選擇，我們享受了啟發式演算法帶來的好處，包括大幅降低遍歷所有特徵的可能性，使有鑑別度的特徵對模型發展更具影響力，使容易混淆模型的特徵降低影響力，同時，能透過特徵的權重理解特徵對模型的影響，尚未有研究應用啟發式演算法於點雲的特徵調整，本實驗在MMdet3D平台上實測了大型室內場景資料集ScanNet v2的三維物體辨識結果，超越了目前最先進的三維物體辨識研究。