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直立窗型冷氣的問題，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
直立窗型冷氣的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦邱繼哲,譚海韻寫的 綠適居[1]：打造綠色、舒適、健康的好宅不是夢 可以從中找到所需的評價。
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大葉大學 工學院碩士在職專班 余世宗所指導 粘金傳的 室內二氧化碳濃度偵測分析研究—以彰化縣國民中小學電腦教室為例 （2010），提出直立窗型冷氣關鍵因素是什麼，來自於二氧化碳、電腦教室。
而第二篇論文國立臺灣大學 商學研究所 蔣明晃所指導 鍾鎮宇的 應用層級式預測理論於季節性資料預測以冷氣機出庫量預測為例 （2007），提出因為有 層級式預測方法、季節性ARIMA、轉換函數、LTF的重點而找出了 直立窗型冷氣的解答。
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綠適居[1]：打造綠色、舒適、健康的好宅不是夢
為了解決直立窗型冷氣 的問題，作者邱繼哲,譚海韻 這樣論述：
平民綠建築推手邱繼哲傳授人人都可輕鬆打造無毒、綠色、舒適好宅的省錢妙招！ ◎無毒、綠色、省錢，家家都能變身綠建築。 ◎小市民也能住好宅，住得舒適健康是基本人權。 ◎了解「科學風水」，全盤掌握你家的物理環境。 ◎詳細解析改造步驟，圖文搭配，並提供購買資訊，人人能上手。 2004年開始擔任環保聯盟義工的邱繼哲，到處演講省電節能DIY，因而被封為「省電達人」。 2009年出版《好房子》一書，獲得廣大迴響，甚至成為相關科系的教科書。 2011出版《好房子[2]》，入圍第一屆台灣綠建築設計獎前12名。 2012年獲得第六屆「創意狂想巢向未來」競賽金獎以及第四屆學學
獎綠色環保達人組的影響力獎。 2016年《綠適居[1]》要幫助更多人打造綠色、舒適、健康的好宅美夢成真！ 好宅，讓你住了不生病，而且元氣滿滿！ 《好房子》一、二集出版以來，受到廣大迴響，為解答讀者更深入的裝修問題，平民綠建築推手邱繼哲以《好房子》為基礎，更進一步詳細解說施作案例，教你打造「住了不生病，而且元氣滿滿」的房子！ 本書以豐富的示意圖及專業但易讀易懂的文字說明，致力於讓每一位看過本書的讀者都有能力把「家」事做好，而且做得健康、環保、節能。多種自宅改造手法，讓您依屋況、預算規劃施作計畫，只做必要的小型改造，不必被誤導而花了冤枉錢。 如何改出好宅？ 租屋、買房
及自建，通通有救！ 好宅改得出來，不一定買得到！ DIY或請師傅施工都能辦到好！ 西曬、頂樓曬、漏水、壁癌、悶熱不通風…… 只要小改造，讓你住得舒適健康又省錢！ ‧熱環境：利用外遮陽、內隔熱雙管齊下，冬暖夏涼好舒適。 ‧空氣環境：規劃室內通風路徑，讓房子維持隨時可呼吸換氣的狀態。 ‧光環境：充分運用自然光，再搭配燈具改造計畫，節能減碳。 ‧水環境：杜絕漏水與積水，維持怡人濕度。 ‧電器設備：選對電器、放對位置、正確安裝與使用，安全又省電。 名人推薦 「家」永遠最好……一個人一生最重要的時間應該花在他自己的家上……讀到繼哲老師的好房子，我真心覺得這就
是一個為想要用心經營自己家的人所準備的工具書。」──太平洋房屋副總經理章克勤 熱情推薦
室內二氧化碳濃度偵測分析研究—以彰化縣國民中小學電腦教室為例
為了解決直立窗型冷氣 的問題，作者粘金傳 這樣論述：
國民中小學電腦教室中的電腦設備會產生高溫，有些學校伺服器主機也放在電腦教室中，可視需要加裝冷氣。所以電腦教室是所有教室中裝冷氣比率最高的教室，在高溫高濕的台灣，這些有冷氣密閉的空間也是學生最喜歡上課的教室。但國中小電腦教室只要開冷氣，就會關門窗避免冷氣外洩，加上教室使用人員密度高，造成室內污染物二氧化碳濃度升高。二氧化碳濃度過高時，易產生頭痛、嗜睡、反射減退、倦怠等症狀，降低學習效率。電腦教室密閉會使二氧化碳汙染物累積，但實際汙染情況及對學生健康、精神的影響卻很少有研究提及。本研究針對彰化縣國民中小學電腦教室做二氧化碳濃度偵測分析研究，藉此了解電腦教室二氧化碳濃度變化，並且利用健康風險評估來
探討二氧化碳對學生的健康和精神影響狀況。 分析各校二氧化碳濃度變化，得到以下幾點結論：1. 以健康風險評估的觀點來看，彰化縣國中小電腦教室二氧化碳濃度對學生健康並不會造成危害，沒有立即危險。2. 國中電腦教室二氧化碳平均濃度明顯高於國小，因為國中基於資訊設備安全，下課將門窗上鎖，導致二氧化碳散逸緩慢。3. 若無其他通風措施，吹冷氣時關門窗，二氧化碳濃度會超出環保署第1類、第2類室內空氣品質建議值。4. 電腦教室在開門、開窗通風狀態下，二氧化碳平均濃度都低於600ppm，合於環保署室內空氣品質第1類建議值，若電腦教室溫度在舒適範圍之內，建議以自然通風方式上課，是最健康、也是最節能的
方式。5. 以二氧化碳移除速率為考量最好的措施依序為：開門窗＞開2門＞抽風扇×3＞開1門＞百葉式透氣窗＞關門窗。6. 本研究所偵測國中小的空調有分離式、窗型、直立式冷氣3種，這3種空調只有降低溫度、冷房的效果，對二氧化碳濃度的移除並無幫助。7. 下課時部分學生因電腦教室溫度低而逗留在教室內，導致二氧化碳下課無法有效移除，建議電腦教師下課時應開門窗，引進新鮮空氣。8. 總務單位在建置新電腦教室前，不只要考慮建築的美觀，更應考慮教室的通風性，以符合健康要求。9. 電腦科教師每星期20~25.5節的電腦課，健康風險評估雖未達到危險的等級，若長時間處在密閉的電腦教室中，其暴露量會高出很多，建
議下課時應多到室外走走。10. 部分資訊組長電腦維修、伺服器管理、網頁製作等，都在電腦教室中操作，暴露量會更高，建議用遠端操作方式處理這些業務。11. 現在很多學校努力爭取班班有冷氣，並作為爭取學生的宣傳，本研究可作為學校參考，除考慮溫度舒適外，也應注意室內空氣品質。
應用層級式預測理論於季節性資料預測以冷氣機出庫量預測為例
為了解決直立窗型冷氣 的問題，作者鍾鎮宇 這樣論述：
需求資訊的準確性可透過降低需求變異來達成，而層級式預測法中之聚合與分解均為降低需求變異之有效方法。隨產品多樣化及生命週期日益縮短之現象產生，若對一公司中每個產品細項皆進行預測，雖然可以提供企業較為細微之資訊以作決策，但現實面上來看，其所需之實質成本以及時間成本相對龐大，且因為產品生命週期之縮短，亦使得產品細項之預測資訊所能涵蓋有效使用之時間範圍也相對的縮短，以至於無法根據歷史資訊判斷出該產品未來動向及形態。本研究發現經由導入多變數來修正單變數轉換函數模型後，提升了模型本身解釋及預測能力；再依據分析修正後十五種分解法則所產生之各層級預測值資料發現，表現較好之分解法則為總平均分解法。且於分析各層
級最適預測法發現，Top-level最佳之預測法為TT，亦即透過所建構Top-level模型本身預測能力可產生最佳之誤差率；Middle-level最佳之預測法為BM，即透過建構Bottom-level之模型在運用聚合法可使Middle-level產生最佳之誤差率；Bottom-level最佳之預測法為MB，即透過建構Middle-level之模型，再運用總平均分解法使Bottom-level產生最佳之誤差率。且根據分解法分解到向下層級亦發現到，當分解有跨越兩階層時，有放大誤差率之現象。接著經由資料間相關系數之觀察後發現，當資料間具有負相關性，該資料之階層採用聚合法向上聚合可得到較佳之預測值，
即此種相關系數判別在季節性資料亦可適用。綜合而言，企業今後如需建立需求預測之模型，可先分析欲預測模型之資料型態，透過欲預測模型資料型態之相關性可判定適合聚合之層級，再透過所分之層級架構之層級數來調整分解法跨越多層級預測有放大現象之缺點，即可決定出所需預測之模型階層為何。如因成本考量限制了預測模型之數量，亦可透過選定總比例分解法，使誤差率不至於偏差過多。此種預先資料的判定，縮減了需求預測之複雜性，即提升了便利性，更可使預測能力更為準確。