規則定義的問題，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

SCRUM BOOT CAMP|23場工作現場的敏捷實戰演練

為了解決規則定義的問題，作者西村直人,永瀬美穂,吉羽龍太郎 這樣論述：

　　以通俗易懂的方式，幫助您了解Scrum實際運作的樣貌  　　Scrum是一種敏捷的軟體開發方式，已廣為大家接受。它總結了一些要點，包括該如何充分利用開發現場的人員能力，並將重點放在大家如何合作，所以非常簡單且容易導入。    　　實境模擬秀，幫助您了解如何應對與排除問題  　　本書除了說明Scrum的整體樣貌之外，更模擬工作現場的實際情境，以擬真的案例解說如何進行Scrum，以及如何應對及處理進行過程中所發生的種種問題。    　　以生動的方式詮釋「Scrum指南」  　　本書以「Scrum指南」為基礎，生動了詮釋Scrum的理論與價值觀。除了解釋基本規則之外，更詳細解說為什麼要遵守這

些規則，能夠幫助您對Scrum有更加具體的體會與理解。    好評推薦  　 　　「書中針對許多敏捷相關的常見疑問，提出了解答。從前因到後果，都有著相當完整的說明。對於初次踏入敏捷的新手們，不失為一個不錯的指引。」-- 董大偉，微軟技術社群區域總監    　　「對於新手來說，本書生動的故事和插畫，可以讓你快速入門。至於Scrum 的熟手，書中各式各樣的狀況題，可讓你借鏡別的人作法，使你的解法更完善。你還在等什麼，快點來帶一本走。」 -- 敏捷三叔公 柯仁傑，台灣敏捷社群創始人

規則定義進入發燒排行的影片

結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立

為了解決規則定義的問題，作者徐笠仁 這樣論述：

建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之

間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建

築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因

演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線

序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。

從原理開始理解數學：計算x圖形x應用

為了解決規則定義的問題，作者難波博之 這樣論述：

　　「數學是死背的科目，單靠努力就能決定一切！」 　　「數學只看才能，再怎麼努力也沒有意義！」 　　你認為哪一種論點才是對的呢？ 　　事實上，兩者都不能算是正確的。   　　「會解數學題的人」≠「有數學頭腦的人」 　　明明拚命背了很多公式也無法提升成績的你 　　讓Masuo老師帶你深入數學殿堂 　　一窺數學專家的思考方式，了解數學的樂趣！   　　‧為何要先＋—後×÷ 　　‧為何分數的除法要把分母和分子顛倒 　　‧為何一圈是360度   　　這些都是小學數學的範疇，但回答得出來的人意外地少。 　　有些事物儘管對於那些專門從事數學的人和 　　據說是數學愛好者的人來說是「常識」， 　　但對於一

般大眾可不是如此。 　　也就是說，數學的內容可以分為「規則」和「事實」。   　　本書以小學的數學為題材， 　　為了不擅長數學的人能順利閱讀， 　　特別以老師vs學生的兩人對話形式， 　　帶領讀者以「規則」和「事實」的觀點來認識數學。 　　若能徹底理解定義和定理的差異，就能體會到 　　「以定義為地基，一步一步構築定理的數學樂趣」。   　　‧數學「問題」大致可分為3種 　　數學考試中會出現的問題，大致可分為以下3種。   　　①典型的問題：考驗數學知識，也就是考試中頻繁出現的問題。只要記住題型，替換數字後就能解開。 　　②「典型問題」的應用：考驗有無能力活用典型問題中出現的知識，並應用於其他題

型的考題。 　　③非典型的問題：考驗「數學創意」的問題。如果缺乏數學靈感，無論有多少知識也解不開的問題。   　　在以上分類中，①就是只要努力一定能解開的問題。而②則是需要懂得把努力背下來的知識應用到其他題型中，將知識抽象內化才能解開的問題。一般的數學考試基本都是以①～②的題型為中心來出題，是即便沒有數學頭腦，也能「靠努力解開的問題」。

硝酸銨產製笑氣 (N2O) 之危害分析與風險評估- 以硝酸銨投入消耗槽至反應器段為例

為了解決規則定義的問題，作者伍耀璋 這樣論述：

笑氣 (Nitrous oxide, N2O) 的使用量逐年增加，以往靠進口，以鋼瓶及 ISO-tank 儲存等方式運輸，近年來國內自行建造生產笑氣，從原料硝酸銨產製經液化後儲存於低溫之高壓儲槽 (Cold evaporator, CE)，我們都知道硝酸銨在國內消防法規屬於公共危險物品及職業安全衛生設施規則屬於危險物，其所投入產製之笑氣，亦屬高壓氣體勞工安全規則定義的毒性氣體，從國內外歷史文獻發現硝酸銨曾經發生過重大的爆炸災害、笑氣所產生的高壓氣體危害及身體健康的重大傷害，如從原料硝酸銨的投入到產品高壓液化笑氣產出過程中稍有不慎就可能引發嚴重後果，但以往文獻研究資料偏重對於硝酸銨及笑氣的本質

危害的探討，對於硝酸銨的廣泛應用於業界，可能產生的系統危害討論較缺乏，所以本文以原有硝酸銨的本質研究為基礎，希望藉由製程危害分析發現反應器失控爆炸是屬重大潛在危害及選用危險與可操作性分析 (Hazard and operability studies, HazOp) 定性方法，再以防護層分析 (Layers of protection analysis, LOPA) 半定量方法評估產製笑氣的反應器保護層是否足夠，並輔以失誤數分析 (Fault tree analysis, FTA) 的定性方法實施相對重要性分析，發現安全裝置、提升冷卻水系統的可靠度及加強人員的操作訓練，對反應器失控爆炸危害的防

止具有重大的貢獻，讓我們更深入了解製程的關鍵危害性，再運用風險評估模擬軟體 (Software for the assessment of flammable, explosive and toxic impact, SAFETI) 模擬可能造成的危害範圍程度，提供業界以修訂適當緊急應變計畫，並提升產業界對硝酸銨產製笑氣的製程安全管理進一步的認識與管控，進而增進職安衛管理績效，降低營運風險。