平方符號的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

我的第一堂捷語課(隨書附捷克籍名師親錄標準捷克語發音+朗讀音檔QR Code)

為了解決平方符號的問題，作者MelissaShih-huiLin 這樣論述：

到捷克經商、旅遊不求人！ 零基礎！從發音、單字、會話到文法， 政治大學名師用系統性的教學，要您一開口就是漂亮的捷克語！ 趕緊打開本書，用捷克語搭起友誼的橋樑吧！ 　　您還在看不便宜且全是捷克語的外版書來學習捷克語嗎？學習捷克語不用再這麼辛苦又痛苦了！由國立政治大學斯拉夫語文學系副教授針對臺灣的學習者所著、全臺灣第一本捷克語學習書堂堂上市！ 　　★符合歐洲語言共同參考架構（CEFR）A1捷克語程度 　　★依照6大架構學習，捷克語一點也不難！ 　　全書從學習發音開始，接著將捷克語CEFR A1程度分為10課主題，分別是「日安！」、「這是什麼 / 這是誰？」、「您好嗎？ / 你好嗎？」、「

購物 I」、「購物 II」、「商店 / 在商店裡」、「在公園」、「問路」、「在餐廳」、「昨天」等，內容循序漸進、文法由淺入深、主題生活化且實用，只要跟著本書腳步學習，就能說一口道地又流利的捷克語！ 　　每課皆以6大架構呈現： 　　架構1：「會話」或「課文」 　　每課一開始皆有「會話」或「課文」，以生活化及實用性的主題為主軸，搭配音檔一起練習，培養捷克語聽、說能力。 　　例： 　　Petr: Prosím Vás, kde je autobusové nádraží?     請問，公車站在哪裡呢？ 　　A: Musíte jít rovně a potom třetí ulicí dopr

ava. 您必須直走，然後在第三條街右轉。 　　Petr: Děkuji.  謝謝。 　　架構2：單字與新詞 　　參考歐洲語言共同參考架構（CEFR）A1捷克語程度，列出「會話」或「課文」中的單字與新詞，並依照詞類以及字母順序排列，好學好記憶。此外還特別列出詞組與短句，奠定捷克語根基。 　　例： 　　‧名詞 　　dopis                       信件 (Mi) 　　nádraží                     車站 (N) 　　pohled                      明信片 (Mi) 　　pomoc                     

幫助 (F) 　　‧動詞 　　moct (můžu / mohu)           可以 (Vt) (impf) 　　pomoct (pomůžu / pomohu)     幫助 (pf) 　　‧形容詞 　　autobusový / autobusová / autobusové       公車的 　　třetí / třetí / třetí                         第三 　　架構3：文法 　　同樣參考歐洲語言共同參考架構（CEFR）A1捷克語程度編撰，以表格及不同的顏色整理歸納，並系統性地重點介紹捷克語文法，不僅能有基本且全面的認識，也更一目瞭然。

　　例： 　　【陽性名詞、陰性名詞、中性名詞 － Rod substantiv】 　　捷克語的名詞有陽性、陰性以及中性之分。基本上是以名詞詞尾的語音作為區分的基準，例如以子音結尾的名詞通常為陽性名詞，以-a母音結尾的名詞通常為陰性名詞，以-o母音結尾的名詞則通常為中性名詞，但是皆有一些例外。 　　架構4：文法練習 　　利用每課的文法練習，檢視學習成效，加深捷克語基礎實力。 　　例： 　　請在空格處填上適當的情態動詞。 　　Máme čas. _______ jít na procházku. 　　我們有時間。我們可以去散步。 　　_______ otevřít okno? 　　我能將窗戶

打開嗎？ 　　架構5：課後迴響 　　呼應並加強與該課相關的日常用語或會話，實際演練，跟著說出一口道地又流利的捷克語。 　　例： 　　A: Chtěla bych vyměnit peníze.  我想要換錢。 　　Mám eura a potřebuji české koruny.  我有歐元，需要捷克克朗。 　　Jaký je kurz a jaký je poplatek za směnu?  匯率如何？多少手續費？ 　　B: Kolik chcete vyměnit?  您想兌換多少？ 　　A: 200 euro.  200歐元。 　　架構6：捷知識 　　每課最後都有補充捷克的社會

文化知識，在學習捷克語的同時，也能更了解捷克。 　　例： 　　捷克的傳統命名大部分都與聖經上提及的名字相關，而這些名字也是一年中每一天的命名，稱之為svátek。例如11月11日是Martin日，名叫Martin的人在那一天大都會收到親朋好友的祝福。所以，捷克人除了生日那天，每年還有一個命名日可以慶祝哦！ 　　相信許多歐洲旅遊的愛好者一定對布拉格或是庫倫洛夫流連忘返、念念不忘，甚至想一去再去吧！以中世紀美景為主的布拉格和童話小鎮――庫倫洛夫，正是捷克的首都以及著名的旅遊景點。 　　在這麼美麗的城市和小鎮，您想更自在、更了解、更融入當地的生活，徜徉在這充滿了藝術文化氣息的氛圍裡嗎？那麼就來

學捷克語吧！學習捷克語之後，您會更拉近與捷克這個國家的距離！

平方符號進入發燒排行的影片

應用隨機森林演算法於冰水主機性能趨勢預測

為了解決平方符號的問題，作者蘇聖傑 這樣論述：

人工智能(AI)技術、物聯網(IoT)等產業逐漸發展成熟，後台數據分析技術相繼導入各個領域，機器學習更一躍為熱門研究主題，然而應用於M&V量測驗證的方式卻一如既往，故本研究應用R語言撰寫隨機森林 (Random Forest)混合迴歸模型，引入M&V量測驗證，用過去案例數據進行模型迴歸，並且驗證其模型預測準確性。本研究有關於M＆V量測與驗證與冰水主機數值趨勢外分析等議題，使用R語言撰寫程式碼，引用冰水主機改善案例和ASHRAE 1043-RP研究專案等數據資料進行基準模型建立，利用現有的資料庫中正常範圍的數據:作為train data，訓練出多項式迴歸及隨機森林(Random Forest)

迴歸之模型，對正常範圍以及趨勢外運轉做預測並探討其準確性，並比較兩種迴歸模型準確度，對於趨勢外運轉進行預測，實際值與預測值平均誤差在10%內；正常運轉下預測值與實際值平均誤差更可控制5%內，與多項式迴歸作為比較，可更為準確地預測出數值，期望未來能持續優化模型，並持續探討更多的機器學習之可能性，為量測驗證提供更加準確的驗證方式，幫助使用者快速且有效的提升能源效率。本研究成功使用R語言撰寫互動式網頁 Shiny，將隨機森林(RF)演算法迴歸模型和冰水主機運轉圖撰寫成互動式監控平台，經平台運算後透過可視化頁面，可讓用戶及維護單位隨時觀看冰水主機運轉資料，快速地了解系統運轉狀態，幫助使用者維持冰水主機

運轉效能和落實節能改善，以達節能之目的。

解讀日常生活的科學：消除你在生活上的好奇與疑慮，輕鬆讀懂日常科學!

為了解決平方符號的問題，作者Kakimochi 這樣論述：

　　★每天多用科學的角度，稍微思考一下生活吧！★ 　　你是否有想過： 　　食品添加物對身體有害嗎？ 　　從以前就開始有嗎？ 　　人類一定要吃早餐嗎？ 　　1+1為什麼等於2？ 　　疫苗到底是什麼？ 　　★與其一直抱持著懷疑、感到不可思議的心態，不妨用科學的角度來解除這些困惑吧！★ 　　【5大章節、35個主題，讓你日常科學輕鬆讀！】 　　◆飲食：什麼是食品添加物？／人需要吃早餐嗎？／美味的感覺是怎麼樣產生的？ 　　◆數字：1+1為什麼等於2？／什麼是「虛擬」的數字？／數字是何時開始出現？ 　　◆社會：我可以參與科學研究嗎？／誰是科學的支柱？／無法用科學解釋的問題？ 　　◆健

康：疫苗是什麼樣的東西？／新冠病毒疫苗出現不良反應的機率有多大？／什麼是血液淨化？ 　　◆物理：為什麼義大利麵無法折成2截？／廚房的白洞？／金平糖的形狀是如何形成？ 本書特色 　　1.透過飲食、數字、社會、健康與物理五大章節，從專業輕鬆的角度來解析各主題背後的科學要素。 　　2.有別於坊間書籍的「常見」科學原理。 　　3.用字淺白，搭配三隻可愛貓咪的解說，使原本艱深的內容，變得有趣易懂。 　　4.就算沒有科學背景，也能輕鬆閱讀。 　　5.讀完後會讓你萌生出「原來科學跟我們這麼近」的想法！

用於上行鏈路多用戶大規模MIMO OFDM系統的高效兩級疊代接收器設計

為了解決平方符號的問題，作者陳志詠 這樣論述：

大規模多輸入多輸出系統(Massive Multiple-Input Multiple-Output; M-MIMO)被認為是當今 5G和先進無線通信系統中 擁有舉足輕重的關鍵技術之一。但是，相對地隨著天線數量需求逐漸提高 時，其複雜度提升成為一個棘手問題。對於上行鏈路大規模MIMO檢測，如傳統的迫零法 (Zero-Forcing; ZF) 偵測器或最小均方差(Minimum Mean Square Error; MMSE)偵測器，由於它們的高複雜度所以很難直接應用於大規模MIMO系統的接收器設計中。為了降低偵測器的高複雜度，例如 :高斯-賽德爾(Gauss-Seidel; GS)和連續過鬆

弛（Successive Over-Relaxation;SOR)偵測演算法，可以透過疊代方法以較低的複雜度實現接近MMSE性能的接收器。不過上述偵測方法雖然可以降低複雜度，但其誤碼率(Bit Error Rate; BER)性能通常不盡人意。所以本文提出了一種高效能 的兩級多用戶偵測器(Multiuser Detector; MUD)，借助加速過鬆弛(Accelerated Over-Relaxation; AOR)疊代算法和切比雪夫加速(Chebyshev acceleration)的遞迴歸特性，用於大規模多輸入多輸出正交分頻多工系統(Massive Multiple-Input Mult

iple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing; M-MIMO OFDM)系統的上行鏈路，以達到BER性能和複雜度 之間，魚與熊掌更好的取捨平衡 。接收器的第一級由基於加速過鬆弛的估測器組成，旨在生成鬆弛因子 (relaxationfactor)、加速參數(acceleration factor)和傳輸訊號的粗略初始估測。第二級採用切比雪夫加速法進行偵測，透過高效的遞迴歸疊代估測產生更精確的訊號。因此，我們稱這種提出的方法為切比雪夫加速過鬆弛(Chebyshev Accelerated Over-Relaxation; CAOR)偵

測。透過模擬結果顯示，與目前研究者所提出的方法相比較之下，本文所提出的接收器應用在多用戶大規模多輸入多輸出系統(Multiuser Massive Multiple-Input Multiple-Output; MU M-MIMO)的上行鏈路環境中，具有更優越的性能且幾乎無須犧牲多餘的運算複雜度。一般而言，與AOR 相比CAOR方法可以改善約90%左右的BER性能，同時複雜度僅增加約5%左右。