打洞器尺寸的問題，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

我的科學實務課：運用配線、接電、焊錫完成11款電子作品

為了解決打洞器尺寸的問題，作者伊藤尚未 這樣論述：

電子勞作沒有你想的那麼困難！ 讓專家帶你敲開電子學大門 連孩童與新手也能輕鬆製作的電子勞作 　　或許有些人一聽到「電子」、「迴路」這些詞語就會感到抗拒， 　　不過不用害怕，要做的事只有接上電線而已。 　　大家小時候都曾經把燈泡接上乾電池讓它發光吧！ 　　這就是最簡單且最基礎的迴路，電子勞作的第一步就是這個。 　　本書就是利用這樣的電子迴路，搭配日常生活中可用到的情境，作出充滿創意的作品。 　　就算是完全不懂電子學的人，也可以跟著內容，一步步做出自己的作品。 　　而在製作的途中，也許就會引發孩子對於電子機械領域的興趣，進而深入研究電子領域。 　　在最後一部分，還在電子迴路中加入微電腦，

讓單純的電子勞作變得更加豐富。 　　就從接線開始，踏進超有趣的電子學世界吧！ 　　●微電腦是什麼？ 　　「樹莓派（Raspberry Pi）」與「Arduino」等單板小型電腦的總稱，在此稱之為微電腦。以前提到電腦，會想到巨大的計算機，在機架裡有磁帶旋轉，不過這是幾十年前的事了。現在的微電腦變得更小，可以單手拿取，可見技術的發展有多麼驚人。 　　本書舉出了微電腦之中最多人使用的樹莓派與Arduino。今後想必也會繼續開發出變化豐富的微電腦，可以控制各種外部的輸入及輸出。因為微電腦各具特色，不妨按照用途挑選，或詳細調查功能，徹底使用微電腦吧！ 　　●製作外盒的訣竅 　　提到電子勞作，雖

是使用電子零件組裝具有功能的迴路，不過如何使用製作的作品，也是應該思考的一項重要要素。因此，配合用途的設計也很重要，這將會使勞作的形狀、尺寸和使用素材大為不同。如果學會材料的知識與加工技術，不只電子勞作，也能應用在各種勞作上。 　　厚紙板、瓦楞紙 　　身邊容易加工的材料。可以用剪刀或美工刀切割或剪開，用漿糊等黏著劑、雙面膠或透明膠帶接合。只要將電路板或電池盒用雙面膠貼住，就能完成裝置的底部，做成箱型還能保護裝置。 　　木工 　　或許電子勞作不會讓人聯想到木工，不過在喇叭箱體等音質方面也是常用的素材。另外，用來呈現復古風格時，也很有氣氛。 　　塑膠、壓克力 　　可以使用既有的塑膠盒，加工壓

克力板製作獨創的盒子也不錯。尤其，使用2片壓克力板，將墊圈放入中間，用螺絲鎖住的三明治型盒子，十分具有獨創性。加工地方也很少，十分方便，成品也相當美觀喔。 　　鋁盒 　　既有的鋁盒種類豐富齊全，非常方便。和塑膠板同樣可以打洞加工。  

打洞器尺寸進入發燒排行的影片

在不平衡數據集下改善鋁壓鑄件缺陷檢測性能的探討

為了解決打洞器尺寸的問題，作者鄭宜雯 這樣論述：

目錄摘要 iAbstract ii目錄 iv圖目錄 viii表目錄 xiii第一章 緒論 11-1 研究動機與目的 11-2 相關文獻探討 41-2-1 使用HOG提取缺陷特徵 41-2-2 使用VGG16做為缺陷檢測 81-2-3 使用模板比對做為缺陷檢測 111-2-4 與本研究拍攝環境最相似的文獻 111-2-5 總結-選擇辨識方法 151-2-6 不平衡數據相關探討 151-2-7 使用SVM懲罰函數解決不平衡數據 181-2-8 ORB影像對齊 201-3 論文架構 22第二章 系統架構 232-1 實驗流程 232-2 實驗設備

介紹 252-3 背景相關知識 252-3-1 HOG 262-3-2 SVM 292-3-3 CNN 322-3-4 VGG網路 352-3-5 TensorFlow模組 37第三章 實驗方法 383-1 Dataset 383-2 交叉訓練 403-3 數據擴增 413-4 HOG特徵提取 423-5 訓練VGG16網路 443-6 解決不平衡數據集問題-調整SVM參數 473-7 模板比對 483-7-1 影像對齊法 493-7-2 待對齊影像之影像二值化 513-7-3 影像相減 52第四章 實驗結果與討論 544-1 擴增缺

陷數據 544-2 缺陷偵測效能的評估標準 554-3 HOG分割尺寸的選擇 564-4 HOG歸一化以及SVM核函數搭配 614-4-1 正常及缺陷比例為2:1的實驗結果 614-4-2 增加數據數量後的實驗結果 674-4-3 正常及缺陷比例為5:1的實驗結果 694-5 加入F1-score計算結果 724-6 VGG16分類結果 734-7 模板比對結果 774-7-1 畫面1實驗結果 774-7-2 畫面2實驗結果 804-7-3 模板比對法結果與討論 824-8 三種辨識成果討論 83第五章 結論與未來展望 855-1 結論 855

-2 未來展望 86參考文獻 87圖目錄圖1. 鋁壓鑄件環境參數[1] 2圖2. 各種缺陷種類。(a)表面充填不良；(b)缺裂[2]；(c)燒付；(d)裂痕[2]；(e)正常打洞；(f)變形，模具內pin腳斷裂，打洞失敗。 2圖3. 缺陷葉片的梯度方向直方圖[5]。(a)位置I處損壞葉片的HOG；(b) 位置I的未損壞葉片HOG；(c)位置II中損壞葉片的HOG；(d)位置II中損壞葉片的HOG。 5圖4. 實驗渦輪葉片檢測結果[5]。(a)所有葉片完好無損；(b)~(d)有缺陷葉片。 6圖5. 紡織品缺陷檢測的訓練流程圖[6] 7圖6. 紡織品缺陷檢測的測試流程圖[6] 7

圖7. 木材缺陷[14]。(a)木材死節；(b)木材活節；(c)藍色污漬；(d)裂縫；(e)褐色污漬；(f)瀝青條紋。 8圖8. 車輪胎面圖像採集系統[22] 12圖9. 車輪胎面影像[22] 12圖10. 車輪胎面缺陷檢測架構圖[22] 12圖11. 車輪胎面缺陷影像[22] 13圖12. 定位的區域[22]。(a)正樣本；(b)負樣本。 14圖13. 追蹤騎自行車的男孩。在第61個和第72個畫面通過ORB功能，追蹤器準確地捕捉到了小男孩。藍色橢圓表示當下畫面中對象的位置。 21圖14. 追蹤行人，藍色橢圓表示當下畫面中對象的位置。 21圖15. 本研究的系統流程圖 23圖

16. 本研究所採用的工業攝影機[38-39] 25圖17. 計算點A梯度的遮罩：梯度值可寫成(11)式，梯度方向可寫成(12)式。 26圖18. HOG的核心概念為將圖像分成細胞(cell)，再將細胞組合成圖像塊(block)。 27圖19. 偵測正常與缺陷物件的HOG流程圖[參考40] 27圖20. 不同圖像塊歸一化方法的結果[40]，其中的DET為檢測錯誤權衡效果(Detection Error Tradeoff)。 29圖21. SVM平面硬間隔分類 30圖22. SVM平面軟間隔分類，允許某些樣本可不滿足規則。 31圖23. SVM分類器不一定為線性的示意圖。(a)非線

性；(b)二維平面。 32圖24. CNN架構圖[41] 33圖25. 卷積運算示意圖 33圖26. 池化運算示意圖(參考[42]重新繪製) 34圖27. 全連接層分類出結果(參考[43]重新繪製) 34圖28. 3×3卷積的使用。(a) 5×5可被3×3卷積直接取代；(b)假設輸入8×8的特徵(以一維空間表示)，8×8也可以輕鬆地分成3×3。 36圖29. 數據集。(a)畫面1；(b)畫面2。 38圖30. 數據集內所有缺陷影像。(a)(b)燒付；(c)~(e)變形；其餘皆為充填不良。 39圖31. 交叉訓練示意圖 40圖32. 數據擴增。(a)原始影像；(b)經過扭曲的影

像；(c)經過平移的影像；(d)經過水平翻轉的影像。 41圖33. HOG分割示意圖。(a)每個影像可分成8×8的細胞，每個細胞皆會計算出一個梯度值[52]；(b)梯度方向可分成9組，經過統計可得出有9個bin的直方圖[53]。 43圖34. 將2×2的細胞組合成一個圖像塊 44圖35. VGG16架構圖[54] 45圖36. 一般分類情況，每種類別的比例將近為1:1。 47圖37. 特殊狀況，某類別數量少，形成這種數據不平衡的關係。 48圖38. 模板比對流程圖 49圖39. SIFT、SURF、BRIEF (with FAST)和ORB (oFAST + rBRIEF)的匹配

性能。ORB的性能優於其他做法[56]。 51圖40. 使用ORB影像對齊方法的一個結果 52圖41. 影像二值化。(a) ORB影像對齊後的結果，經旋轉或平移後空掉的部分將以黑色補上；(b)上圖若直接與模板影像做影像相減會產生誤差；(c)影像二值化，以色彩1為門檻值，若低於1則顯現黑色，若高於1則顯現白色；(d)將圖像中黑色部分貼上模板的影像，再轉回原始圖像顏色。 53圖42. 畫面2裁成缺陷比例較大的大小。(a)正常鑄件影像；(b)缺陷鑄件影像，紅框為缺陷位置。 54圖43. 藉由調整亮度來增加缺陷數據。(a)原圖；(b)將原圖調亮10%；(c)將原圖調暗10%。 56圖44.

固定圖像塊尺寸為2×2 (細胞)，各種細胞尺寸所得的準確率。 58圖45. HOG計算圖像塊數量示意圖 59圖46. 各種細胞尺寸和塊尺寸搭配的特徵維度 60圖47. 固定細胞尺寸為16×16 (像素)，各種圖像塊尺寸所得的準確率。 61圖48. 固定圖像塊尺寸為4×4 (細胞)，各種細胞尺寸所得的準確率。 61圖49. 所有測試結果的比較直方圖 62圖50. 正常與缺陷數據2:1，C = 1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 64圖51. 正常與缺陷數據2:1，C = 100，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 67圖52. 正常與缺陷數據2:1，使用L1歸一化

，kernal = RBF，C從0.1~10000的準確率、召回率和精確率。 67圖53. 增大數據量後，正常與缺陷數據2:1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 69圖54. 正常與缺陷數據5:1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 72圖55. RBF核函數，懲罰函數的走向。 73圖56. 框取正常與缺陷標籤。(a)缺陷件影像，紫色框表示標籤為Defect；(b)正常件影像，由於整張皆是正常件，於是隨機框取，藍色框表示標籤為Normal。 75圖57. 損失函數。(a)VGG16損失函數。(b)一般損失函數。 77圖58. 影像相減後的差值圖。(a)編號002的正常

鑄件影像-模板影像的差值圖，幾乎是一片黑；(b)缺陷部位較小的缺陷影像-模板影像的差值圖，缺陷較無法以肉眼看出；(c)缺陷部位較大的缺陷影像-模板影像的差值圖，缺陷部位隱隱若現；(d)增加(c)的對比度，將缺陷部位突顯出來。 79圖59. 正常鑄件影像-模板影像，差值為0的個數有將近1,800,000個。 80圖60. 缺陷鑄件影像-模板影像，差值為0的個數僅有將近1,300,000個左右。 80圖61. 畫面1做影像相減後差值為0的個數走向 81圖62. 畫面2做影像相減後差值為0的個數走向 82圖63. 將畫面2裁剪為止有缺陷部位的大小，紅圈為缺陷位置。 82圖64. 畫面2做

影像相減後差值為0的個數走向 83表目錄表1. 測試結果統計表[5] 6表2. Mix-FCN網路與其他網路的指標值[14] 9表3. 車輪踏面缺陷定位測試結果[22] 14表4. 混淆矩陣 17表5. SE-gcForest、原始gcForest [29]、SMOTEBagging [28]和SMOTEBoost [27]的F1效能[26]。 18表6. 使用SVM、P-SVM和改進的P-SVM方法對帕金森病數據集和輸血服務中心數據集的準確率[30]。 19表7. VGG各模型配置[44] 35表8. A模型與A-LRN模型性能比較[44] 37表9. 數據集影像數量 3

8表10. 修改過後的VGG16層數圖 46表11. 擴增後的數據集影像數量 56表12. 缺陷偵測混淆矩陣 56表13. 測試HOG分割尺寸的數據量(非實際數量，而是8次交叉驗證的等效總數量) 58表14. 固定圖像塊尺寸為2×2和4×4，各個細胞尺寸的特徵維度。 60表15. 正常與缺陷數據2:1的訓練及測試張數 62表16. 正常與缺陷數據2:1，C = 1時結果。 63表17. 正常與缺陷數據2:1，C = 100時結果。 65表18. 增大數據量後，正常與缺陷數據2:1的訓練及測試張數。 68表19. 增大數據量，正常與缺陷數據2:1結果。 68表20. 正常與缺

陷數據5:1的訓練及測試張數 71表21. 正常與缺陷數據5:1，C = 1時結果。 71表22. 最終結果混淆矩陣 74表23. VGG16數據集 75表24. VGG16結果混淆矩陣 77表25. 模板比對使用數據集 78表26. 畫面1做影像相減的實驗結果 81表27. 畫面1做影像相減的實驗結果 83表28. 三種辨識方法的速度 85

書桌上的金榜軍團：妙用文具，考試滿分

為了解決打洞器尺寸的問題，作者榎本勝仁 這樣論述：

　　73招超實用文具整理術、不可思議的效率提升法　　不必花大錢上補習班， 只要善用文具，照樣金榜題名！　　善用文具的人，代表懂得提升學習及工作效率，在學業及職場上必能獨占鰲頭　　絕對是左右人生成功與否的關鍵所在！　　★基測、學測、研究所、語文能力檢定、公職考試、就業能力各項檢定……統統適用！ 　　大膽的改變文具既定的使用方式，不可置信的事就發生了！ 　　你有想過，小小的文具竟能成為提升學習與工作效率的大功臣嗎？ 　　不管是鉛筆、橡皮擦、墊板、尺、資料夾、便利貼、甚至是識別證套……只要稍微改變一下，就能成為幫助你提升考試成績及工作效率的好伙伴。 　　●最後衝刺只要看「紅圈圈」即可！　　●製作「弱

點卡」防止粗心大意　　●一頁一題恰恰好。複習的祕訣就在A6筆記本！　　●螢光筆畫在描圖紙上可以讀兩次！　　●剪剪貼貼做出「全世界獨一無二的參考書」！　　●重要記事用「黃色紙」，馬上找得到　　●「重要公式」貼在鉛筆上，自然而然就會記住！　　●「伸縮拉繩＋單字卡」在客滿電車裡一樣從容不迫的背單字　　●「撲克牌型記憶卡」利用洗牌鍛鍊記憶力　　●養成複習能力的「紅綠燈資料夾活用法」　　●用旅行的心情加強地理科的「地圖量尺器之旅」　　●「會做」「不會做」「不懂」的書擋分隔法　　●在廚房、客廳放字典，家裡到處都是「最棒的書房」！ 作者簡介 榎本勝仁 　　生於1969年，日本宮城縣人。明治大學商學部畢業。曾

任職於大型保險公司，現為「家庭教師資料庫」的代表暨「早稻田教育學校」的班主任。在教室親自指導的學習個案一年高達1000件以上，另外每年也有針對國中家長舉辦10場以上的讀書會，總是盛況空前。著有《書桌上的家教軍團》等書。 　　．「家庭教師資料庫」www.a-sensei.com　　．「早稻田教育學校」www.cyugakujukengokaku.com　　．「文具活用術 專用動畫講義」1bunbougu.jugem.jp/　　．User ID：bunbougu  Password：enomoto 譯者簡介 張佳雯 　　輔大日文系畢業，曾任職於雜誌社、出版社、日商科技公司。 　　目前為專職翻譯暨口

譯。譯作有《書桌上的家教軍團》《打造創意小宅》《弘兼憲史頂級葡萄酒講座》《賺錢力上身》等20餘本。 前言　歡迎來到文具的奇幻樂園 Lesson 1鉛筆．筆──一支筆打遍天下無敵手 鉛筆　理科．社會科對策「○」→「□」十天內反覆練習完美過關 鉛筆　考試前馬上見效！「鉛筆速讀訓練法」 螢光筆　不拿手的項目使用「螢光筆重複塗法」來記憶！ 原子筆　中性筆「筆芯累積法」享受成就感 粗字油性麥克筆　相同科目的課本大膽用麥克筆畫條斜線 原子筆　丟掉橡皮擦！「原子筆自修法」 三色原子筆（之1）　最後衝刺只要看「紅圈圈」即可！ 三色原子筆（之2）　三色原子筆的致勝招數──「●★」 小憩專欄　文具之謎1　原子筆

篇 Lesson 2筆記紙──讓平常的筆記本好用十倍！ 方格紙＋膠水　只要沿著方格紙的線貼好，就能完成「我的參考書」 厚紙（B5、A4）　製作「弱點卡」防止粗心大意 筆記本＋透明膠帶　利用「筆記本口袋活用法」再次確認重點 A6迷你筆記本　一頁一題恰恰好。複習的祕訣就在A6筆記本！ 描圖紙　螢光筆畫在描圖紙上可以讀兩次！ 筆記本＋透明膠帶　利用「克服弱點筆記本」將標準答案放進腦袋裡 行事曆　「讀書行事曆」讓你甩開競爭對手！ B6卡片　享受問答樂趣的「B6卡片活用術」 四個紙箱＋筆記紙　預防忘記與一時想不起來的「四個紙箱」 方格紙　利用「方格紙」就可以畫出漂亮圖形！ 大學筆記本　利用大學名校的「雙

線筆記本」讓今天的學習更完美！ 長型筆記本　長型筆記本「隨時隨地都可背誦」！ 筆記本＋剪刀＋膠水　剪剪貼貼做出「全世界獨一無二的參考書」！ 製表用紙　不同科目多樣變化的「超級製表用紙活用法」 行事曆＋貼紙　在週行事曆上貼「OK」貼紙戰勝誘惑！ 筆記本＋透明膠帶　從表到圖，全部整合在自創的「數學評量題庫」中！ 素描本　植物或昆蟲的部位利用「畫圖學習法」來加深理解度 剪貼簿＋剪刀＋膠水＋稿紙　謄寫新聞專欄剪報，用身體記憶「好文章」！ 素描本＋彩色簽字筆　讓思路愈來愈寬廣「素描本書寫輔助法」 彩色紙　重要記事用「黃色紙」，馬上找得到 BOX　文具之謎2 小憩專欄 鉛筆篇 Lesson3便利貼──到處

亂貼就太可惜！ 大張的便利貼　一張大型便利貼做成「例題」完全攻略！ 地圖＋四色便利貼　四色便利貼創造「世界上最好玩的地圖」 膠帶型便利貼　謎底揭曉！「機智問答型的便條紙活用法」最適合用於公式！ 貼紙　複習的好幫手：「好棒貼紙」和「加油貼紙」 便利貼＋透明膠帶　「重要公式」貼在鉛筆上，自然而然就會記住！ 便利貼　在家裡走動就可以背誦的「路標記憶法」 隱形膠帶　用「隱形膠帶」就不怕被罵 便條紙　以滿分為目標的「便利貼國字練習法」 便利貼＋透明資料夾　講義的基本整理法「便利貼索引術」 便利立可帶　小小張卻「非常重要」的筆記紙就用便利立可帶 寬版便利貼　「鬍鬚字典學習法」克服「我不會」的恐懼！　 透明

便利貼　利用透明便利貼確認「專屬筆記」中的重要項目！ 便利貼　老師的玩笑話也OK！「什麼都寫在便利貼」的超強複習法 BOX　文具之謎3 小憩專欄 文具尺寸篇之一 Lesson 4卡片──背誦法寶，萬無一失！ 單字卡＋伸縮拉繩　「伸縮拉繩＋單字卡」在客滿電車裡一樣從容不迫的背單字 資料卡　「撲克牌型記憶卡」利用洗牌鍛鍊記憶力 集點卡　「學習集點卡」戰勝暑假與考試 單字卡　撕破扔進垃圾桶裡！養成做「To Do List」的習慣！ 識別證套　不擅長的單元就用「識別證套」來解決！ 集卡冊＋圖畫紙　比怪獸卡更有威力的「遊戲卡集卡冊活用術」 B5（A4）文件保存盒　徹底活用背誦講義的「透明文件保存夾」 B

OX　文具之謎4 小憩專欄 文具尺寸篇之二 Lesson 5檔案夾──創造屬於自己的整理術！ 彩色資料夾　養成複習能力的紅黃綠「紅綠燈資料夾活用法」 風琴夾　最適合整理大量舊資料！「風琴夾式超級整理術」 兩孔打洞機＋活頁夾　不管拿到什麼都可以按照順序裝訂的「活頁夾」 整理盒　不擅長的科目就丟進三個「學習垃圾桶」 夾桿文件夾　部分帶著走的「專屬評量題庫文件夾」 CD收納盒＋記憶卡　第三次最準？分三格往裡面移動的「記憶卡分類法」 透明文件夾＋雜誌箱　不會忘了寫作業！「資料夾橫放讀書法」 BOX　文具之謎5 小憩專欄 文具尺寸篇之三 Lesson 6其他－－還有更多絕招！高分活用術 地圖量尺器　用旅

行的心情加強地理科的「地圖量尺器之旅」 墊板＋剪刀　用B5墊板做出漂亮的「剪貼檔案」！ 橡皮擦　橡皮擦變圓不要丟，「舊橡皮擦小用途」超好用！ 「正」字印章　「唸5次就蓋1個」體驗朗讀的神奇效果 直尺　不跳行的「直尺瞄準器」 白板　利用白板體驗「小老師」的樂趣，東西無形中就記住了！ 旋轉釘書機　用旋轉釘書機訂製一本不拿手題目的「原創小冊」 指套　指套潛意識效果 白板　「優等生」的家庭常識？！白板是考試的最佳夥伴！ 計時器　「5分鐘集中讀書法」提升集中力與實踐力 「重要」印章　只確認「重要」部分，節省從頭看的時間！ 書夾　書夾「牢牢固定」提高集中力！ 耳塞　「我的耳塞」讓你跟鈴木一朗一樣專心！？

推夾器　紅色是學校、黃色是補習班……「推夾器整理法」當場整理好！ 碼錶　「秒殺記憶法」功力大增看得到！ 書擋　「會做」「不會做」「不懂」：「書擋分隔法」 訂書機　考前重點講義利用「錯開訂書法」來集中！ 書架　在廚房、客廳放字典，家裡到處都是「最棒的書房」！ 附錄　中學考試上榜經驗談 利用風琴夾整理考古題 利用行程管理來念書，考上理想學校！ 前言歡迎來到文具的奇幻樂園 　　請回想一下自己的書桌抽屜或書包裡，到底有多少文具？ 　　光是書寫工具就有鉛筆、自動鉛筆、原子筆、簽字筆等好幾種，但是在讀書的同時，一定不會特別去思考「為什麼要用這支筆」這種問題。 　　事實上文具是可以增進讀書興致的良伴，更

是能實際提高成績的有力工具。 　　但遺憾的是，幾乎所有學生都是理所當然的只把筆當做「書寫工具」，筆記本是「記錄工具」、便利貼是「做記號的工具」。 　　請大膽的改變文具既定的使用方式吧！你會發現不可思議的事發生了！讀書變成充滿樂趣的事情，本書就是邀請大家進入文具的奇幻樂園。 　　我也向家教學生推薦這些文具的創意使用法，讓以往對念書不太熱中的孩子，突然變得奮發向上。 　　不只是學生，很多父母也大感驚奇──「原來還有這種使用方式！」而迷上趣味橫生的「文具活用術」。 　　大家常常問我如何改善工作效率或課業成績，比起教導讀書的內容與方法，還不如激發本人的動力，效果更加卓著。 　　當然，在本書中如果有找到

「看起來很好玩」的「文具活用術」，請每天實行看看，一定能引發讀書興趣，拿到好分數。 2008年6月　榎本　勝仁 鉛筆理科．社會科對策「○」→「�」10天內反覆練習完美過關「哪一年定都長安？」類似這種問答題，可以當做家人之間機智問答的題目，增加自己的理解程度。但是只有解題而已不就太浪費了嗎？在解題之際，請用鉛筆將「已經ok」的問題畫上「○」，「還需要複習」的畫「�」。這裡一定要以鉛筆來做記號，重點是多複習幾次背下來後，就用橡皮擦把「�」擦掉換成「○」，持續10～20天後，應該全部都記住了。以「○」為目標，如此即使中途感到厭煩，依舊會有動力堅持下去，等全部的問題都畫上「○」，必然有無法言喻的成就

感。奮發度★★★記憶度★★★整理度★★☆榎本老師的考試必勝祕法入學考試的鉛筆筆芯有指定硬度，這是因為HB、B、2B的筆芯偏軟、顏色較深，方便計分。為了避免當天不適應，平常就要先習慣使用HB以上的鉛筆。鉛筆考試前馬上見效！「鉛筆速讀訓練法」 這幾年國文題目越來越長，如果要仔細一一確認文意，考試時間絕對不夠用。所以傳授大家一招簡易的鉛筆速讀法。首先左右兩手各拿一支鉛筆，雙手向前伸直。然後頭不要動，眼睛左右交互看2支鉛筆，再來把手的位置換成上下垂直，同樣眼睛游移其間。光是這樣做就可以鍛鍊眼睛周圍的肌肉。每天持續練習，閱讀文章的速度會越來越快。考試當天，在進考場之前也可以先練習一下，腦袋放空將精神集中

於鉛筆上，更能冷靜應試。奮發度★★☆記憶度★★★整理度★☆☆榎本老師的考試必勝祕法筆記最基本的工具就是鉛筆，有不少學校連在正式的考試都有指定使用鉛筆。握筆方式正確的話，寫再久也不會累，所以請再次確認一下自己的握筆法。螢光筆不拿手的項目使用「螢光筆重複塗法」來記憶！一定得背下來的語句或方程式就用螢光筆畫線，這是大家經常使用的讀書方法。但是已經完全記住的地方，螢光筆還是維持原來的顏色嗎？對於已經背好的詞彙或公式，就另外再塗上一層代表「完成」的顏色。例如一開始是用「綠色」的螢光筆，等完全記起來後就在上面蓋上「紅色」。如此一來，重複塗色而變深的部分，就表示已經不需要再複習。一打開參考書，該讀的分量還有

多少顯而易見。而且記得越多，在翻閱課本或參考書的時候就更有樂趣，會讓人有動力想要增加重複塗色的部分。當然還沒記起來的部分一看就知道，複習時作業效率也會更好。奮發度★★☆記憶度★★★整理度★★☆榎本老師的考試必勝祕法市售的「暗記筆」更是背誦時經常會用到的工具。但是用暗記筆畫過的地方，只要一蓋上暗記板就什麼都看不到了，整篇文章就變得語焉不詳。所以在畫線的時候下手不要太重，記得「畫細一點」。

製造生產線關鍵設備HMI之圖形識別技術的研究

為了解決打洞器尺寸的問題，作者沈俊廷 這樣論述：

工具箱製造生產線為多條生產線之一，主要是由鐵皮切割、打洞、摺疊或焊接等多工序組成的工具箱零件產線，對於自動化生產線來說，生產效率的監控是MES(Manufacturing Execution System)的首要任務與重要部分，而在生產線中大部分的設備會將重要的產製資訊呈現於HMI(Human Machine Interface)，若能夠將此資訊有效的自動採集及分析，將會是一種比解析設備訊號更好的生產效率監控方法。在本研究中以明昌國際有限公司產線的一台設備達成上述目標，使用圖形識別技術對關鍵人機界的重要數據進行分析，而與製造效率相關的資訊也會同時計算並將結果顯示在視覺化看板中，為管理者提供直

觀的監控介面，此套系統目前已於公司伺服器上運作六個月以上並收集了大量有實用價值的資訊，而在實驗結果中也可看出系統已達到預期目標。