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2023警專物理-滿分這樣讀：108課綱必備首選![警專入學考/一般警察消/防警察人員]

為了解決速運的問題，作者曾禹童 這樣論述：

　　「108新課綱」+「物理好難」恐怕是許多學生面臨的問題。108課綱強調的是培養學生多元的認知能力，而物理學是研究「大自然規律的知識」，數學公式則是大自然的語言，用來幫助我們普遍地、準確地表達物理定律。如何學好物理？重點在於「多思考」。學習物理學不能只是讀內容，死背定律和公式，或埋首於快速解題與技巧。尤其近幾年的命題傾向不僅重視基本概念的理解和簡單計算，另外也會開始出現生活話的題目，只要掌握學習要點，輕鬆拿分絕非難事。 　　在準備物理科時，首先了解物理學說的基本假設和名詞之後，再思考物理概念間的關連，運用數學工具推導出物理定律的公式並了解公式使用的時機與條件。在解物理題

目時，通常需要先思考的方向是： 　　(1)題目提供了哪些關鍵資訊。 　　(2)題目所需用到的物理概念為何。 　　例如：題目中若提到物體作等速運動，表示物體不受外力作用或所受合力為零。切記，用物理概念解題，而不是本末倒置地做許多題目來建立物理概念，不要懷疑自己的能力，不會解題經常只是缺乏練習而已。 　　如何運用好好的使用內容來取得高分？請見下方本書特色說明： 　　◎實用圖解表格‧108課綱必備首選！ 　　內容將單元概念圖像化，提升學習效率並快速複習，以條列式或表格式重點整理，內容循序漸進且搭配範例做即時的練習及評量。建議在讀課文內容前後，各看過一遍單元架構，學習上有事半功倍的效果。 　

　◎知識補給站‧強化素養快速搶分！ 　　書中除了提醒必背的專有名詞、公式、定律等。課文讀完之餘，各章末另有「知識補給站」和「精選試題」，知識補給站試提供一些進階的物理觀念，建議先熟讀後再開始寫題目、對答案，錯誤的題目亦可先自行思考，若真的沒辦法再參考解析，針對弱點加強複習。 　　◎收錄最新試題‧題題詳解 　　書末收錄109~111年（第39~41期）試題，透過最新試題及解析，掌握最新命題方向，搭配作者精闢的解析必能讓你對本科信心加倍！必能在考試中試試如意，金榜題名！ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能

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基於同儕網路的資料共享平台之計算工作分配策略研究

為了解決速運的問題，作者黃榮彥 這樣論述：

開放資料是近年來受到各界關注的熱門議題，透過將資料進行公開與共享，能為公眾創造更大的價值。而基於大數據的概念而誕生的各式研究，使得開放資料轉化成為有組織、有意義的資訊。然而，實務上在資訊的發布或是資料的檢索，都會發生許多的困難。在本論文中，我們基於P2P同儕網路架構，並以智慧醫療大數據外溢保單的資訊系統為例，所實作的一個創新的開放式P2P資料管理平台，於其中提出計算工作分配的工作分配策略。我們依據不同的目標制定不同的節點工作分配方式，使大數據工作的分配更有效率完成。讓大數據相關演算法運用此平台進行快速運算，使資料提供者的資料能大幅提升其實用性與影響力。我們在這個P2P資料平台分析了可能改善原

始P2P架構的設計，並整合至平台的各個模組，在這個平台，將能讓參與者上傳資料、確保資料機密性、可靠度與正確性。未來也期待平台能持續結合更多的應用情境，至更為成熟的發展。

巨震創生：九二一震災的風險分析與制度韌性

為了解決速運的問題，作者龔怡文,劉季宇,簡文郁,鍾立來,葉錦勳,張宜君,陳慈忻,陳淑惠,陳亮全,周偉賢,曾裕淇,林冠慧,林宗弘,林沛暘,邱聰智,李俊穎, 這樣論述：

　　九二一震災是臺灣災害科學發展與政策改革的里程碑，為什麼有些地方的災損較嚴重？為什麼有些受災社區能夠成功復興？本書為國家地震工程研究中心、中央研究院、國立臺灣大學與師範大學等學者合作的成果，回顧臺灣地震科學，特別是九二一地震之後的研究發展。 　　全書分為四個部分：第一部分為震災風險研究導論，介紹資料來源與研究方法；第二部分解構震前風險，介紹危害度、暴露度與脆弱度等概念與其對九二一震災的分析結果，提出「樞紐城鎮」（nexus township）的概念，認為介於都會區與麓山帶之間的中小型交通樞紐城鎮，是社會脆弱之所在。第三部分介紹韌性的概念、探討九二一震災後的房屋重建、社區

重建、校園重建以及心理重建；第四部分「面對下一場巨震」探討臺灣防救災制度變遷，並提供未來改革建議。巨災不僅留下傷痛，也帶來公民參與改革的機會之窗，這是臺灣民主對抗災害風險的「制度韌性」優勢。

針對特定處理器平台部署神經網路模型之研究

為了解決速運的問題，作者戴少庠 這樣論述：

深度學習的進步，使的各個領域開始利用深度學習達成各種事情，如語音辨識、客戶服務、電腦視覺、建議引擎，各種以往需要透過人完成的事情都被取代，深度學習被廣泛應用。隨著科技的發展，半導體技術的提升，晶片的尺寸越做越小，嵌入式裝置也越來越多，運算能力也快速提升，物聯網的裝置數量越來越多，每台機器都要透過網路傳輸至雲端運算造成網路的負載上升，同樣若所有的物聯網的資訊都要傳到雲端上也造成了隱私上的問題，使得運算從雲端漸漸轉為邊緣端的趨勢，若能運用深度學習的運算效果，能提升邊緣裝置辨識能力，但在邊緣端使用深度學習將資料分析，增加嵌入式裝置的負載，因此許多研究都在探討如何在這種資源受限的裝置上運行深度學習的

網路模型。 本論文使用開源的深度學習框架部署神經網路模型，並分析執行程式過程遇到的瓶頸最後利用處理器上特殊指令將該部分加速，第一部分部署神經網路模型流程，第二部分利用分析軟體分析模型運行的瓶頸並透過處理器的指令加速運行，達成部署以及優化。