簡擇的問題，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

步步成佛：華嚴入門與十地修行

為了解決簡擇的問題，作者釋法源 這樣論述：

　　★華嚴經的十地修行秘密 　　從量子科學來看，無論是凡夫或聖賢，都是由同樣的量子所組成，只要我們能像聖賢一樣，斷除煩惱惑業，讓身心處於「量子穩態」，就可以成就佛道，達到清淨平等、涅槃解脫的狀態。每個量子都可以發揮出巨大的能量，以及超越時空的能力。 　　《華嚴經》是佛陀成道後，所講的第一部經典。其實，佛陀成就無上正等正覺後，原本決意要直接入涅槃，並不準備向世人說出他證悟到的妙法。為什麼佛陀不願意說出他的成佛妙法呢？因為成佛妙法的義理很深，非凡人所能理解，甚至還可能遭到誤解，所以不如不說。 　　佛陀思考了四十九天，有一次看到了蓮花池中，有的蓮花已長出水面，有的花莖還沉浸水底……，各式各

樣的不同生長情況，讓佛陀聯想到眾生的聞法根器也是如此，不能因為有些人不能接受佛法，就忽視了可以接受者，而且無法接受者也是需要加以引導的。因此，佛陀才接受梵天的請法，宣說了《華嚴經》。 　　《華嚴經》的「華」字，是「花」的古字，表示修行成佛像花一樣地清淨莊嚴。《華嚴經》展現出莊嚴而不可思議的成佛境界，乍看讓人覺得成佛是遙不可及的事；然而，佛陀在經中揭露了一個重要的祕密——「奇哉！奇哉！此諸眾生具有如來智慧德相」，也就是說，一切眾生都有像諸佛如來一樣的佛性、覺性，只是被妄想執著所蒙蔽了。所以我們要有信心，只需放下煩惱執著，人人都能成佛。 　　從理論上來說，眾生皆有佛性，所以成佛應該非難事，為何

仍有那麼多眾生在生死流轉不能成道？主要是因為大家還不明瞭斷除妄想執著的修行方法。在《華嚴經》的〈十地品〉中，就提供了詳細的修行次第與學習系統。本書將深入淺出地介紹十個菩薩位階的修練心要（六相圓融）及方法步驟（十波羅蜜），若能掌握重點並練習純熟，成佛將不再遙不可及了。 　　另外，本書引用現代科學及天文物理的最新發現，如「量子物理」、「全息理論」、「循環宇宙論」等，來對照解釋華嚴法界的不可思議境界，幫助大家更具相地體會諸佛如來的現觀證量。我們既然有機緣得聞《華嚴經》這部成佛寶典，就應把握難得人身、學習難逢佛法，努力修行以度此身！  

簡擇進入發燒排行的影片

大型車銑複合工具機設計分析與健康診斷研究

為了解決簡擇的問題，作者李俊德 這樣論述：

近年來工具機產業迅速發展的時代，國內工具機大多為中小型加工機，主要以加工汽機車零件、家電零件以及五金等一些小零件為主，為了避開產品價格低廉的競爭，因此本研究選擇了大型車銑複合機作為本次研究的機種以加工離岸大型風扇的大型零組件為主。為了提高加工時整機的穩定性及加工件的加工精度，因此需要提前預測工具機的結構強度。本研究的目的是分析大型車銑複合工具機結構之靜態、動態特性及健康診斷。首先是利用ANSYS軟體，依照現場工作環境的限制及材料性質來對工具機進行模態分析、暫態分析、頻譜分析與空間精度分析，根據靜態分析結果可以找出空間中不同加工位置的變形誤差，在針對這些誤差給與適量的補償值，以提高加工件的加工

精度。透過模態可以了解機台主結構在一易受影響的頻率範圍內各階主要模態的特徵參數，並配合模態分析軟體ME‘scope進行模態振形的曲線擬合來驗證機台的頻率，分析結果前三階模態誤差百分比分別為0.2%、4.5%、1.4%，驗證了虛擬模型與實際機台的正確性，以幫助加工者在加工過程中避免主軸轉速落在自然頻率上，減少顫振發生。 此外，本研究也運用了智慧預測診斷系統(PDPS)監測主軸的振動訊號，來評鑑主軸的健康狀態。然而每台設備的使用與維護多少有所差異，當主軸有異常徵兆時，會在某些特定的頻帶或振動特徵上才觀察得到，雖然異常的訊號資料不容易收集，但透過正常振動資料的頻譜特徵建模，可以對機台建立健康診

斷模型，並藉由主成份分析法觀看振動訊號特徵來辨別機台的健康情況。

成唯識論

為了解決簡擇的問題，作者玄奘菩薩 這樣論述：

應用支持向量機與粒子群最佳化法於工具機軸承健康退化診斷

為了解決簡擇的問題，作者陳柏仁 這樣論述：

為了解決CNC工具機保養造成的高維護成本及健康診斷的不即時性，本研究透過收集不同健康條件下機台運轉時產生的振動、溫度及電流數據建立一套能夠即時分析機台健康狀態的診斷模型，並藉此輔助原本定期檢查及保養機台的方式。本研究使用支撐向量機(Support Vector Machine, SVM)機械學習建模，對進給軸 X、Z 健康條件定義為正常條件、預壓力不足、預拉不足及潤滑油失效，主軸健康條件為正常條件與四種不同程度動 平衡異常情況，利用不同健康條件及轉速收集的數據建立了一套以SVM為基礎的機台健康診斷模型。此外更加入了特徵選擇(Feature Selection)及 粒子群演算法(Particl

e Swarm Optimization)強化SVM模型的辨識率，最終結合特徵選擇與最佳化演算法提出一種用於特徵強化最佳化的(Particle Swarm Optimization Feature-enhancement Support Vector Machine)PSO-FSVM模型，使建立的健康診斷模型達到最高判斷準確度，在健康診斷應用能有很高的可信度。