量測英文的問題，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

高效健身解剖書：熱銷3萬本！史上最完整！你最想知道的「體重管理飲食法則」與「肌肉成長運動戰略」

為了解決量測英文的問題，作者文碩氣（FITVELY） 這樣論述：

　　★韓國狂銷30,000本，長踞YES24網路書店暢銷榜50週！ 　　★超過104萬人訂閱的王牌健身教練，首度出書！ 　　已經少吃多練，肌肉卻成長緩慢，體重也掉不下來？ 　　低醣、生酮、168斷食、高強度間歇，坊間不斷出現「減重新方法」， 　　如何在有限的時間裡，達到「最有效率」的增肌減脂？ 　　讓業界唯一擁有「國際訓練員&運動生理學&營養學」三大證照的專業教練， 　　教你透過「聰明吃」搭配「簡單動」，健身新手也能練出肌肉、打造完美身形！ 　　◎專為追求「高效率」的你設計！以下各種健身目的都適用── 　　‧想消滅脂肪的你／妳→告別節食、斷食地獄，只要吃對時間點，不減醣

，瘦更快！ 　　‧想練出肌肉的你→不必狂吃高蛋白食品，正確掌握刺激強度，輕鬆讓肌肉成長最大化！ 　　‧想雕塑線條的妳→女性吃不胖就要靠「肌肉」！一週練兩次，就能擁有緊實的身體曲線！ 　　◎經過科學研究實證！運動前一定要知道的基礎生理學&營養學 　　►運動方式會隨著「目的」而改變，減重和增肌的訓練方法大不同！ 　　►肌力訓練和有氧運動要聰明「分配」，才能讓訓練成效達到最佳！ 　　►正確掌握有氧運動的「時間點」和「時間長度」，燃燒脂肪最快速！ 　　►先用自由重量強化肌肉，再用機械式器材加強刺激，增肌最有感！ 　　如果你曾經疑惑：「為什麼我運動再多都瘦不下來？」、「為什麼我練得這麼辛苦，

肌肉還是長不大？」很可能是因為你使用的運動方法錯誤、零碎，而且不適合你！書中不講複雜理論，只告訴你最簡單易懂的「飲食」與「運動」知識，先快速瞭解「營養攝取與能量消耗之間的關係」，再利用豐富的插圖詳解身體結構，幫助讀者們獨自一人也能自己設計運動步驟與強度。只要熟悉肌肉生長的原理、瞭解減重的生理學和營養學，任何人都可以成為健身專家！ 本書4大特色 　　【特色1】省時高效率！提供運動前中後的飲食建議與系統性的訓練菜單，直搗有效鍛鍊的核心！ 　　【特色2】新手&女性適用！靈活飲食搭配肌力訓練＋有氧運動，降體脂、塑曲線都超有感！ 　　【特色3】作者親自示範！附贈18組重訓動作詳解影片，用手機

掃描QRCODE就能跟著練。 　　【特色4】唯一一本！結合「運動生理學&營養學&肌成長」三大新知，最全面的增肌減脂知識。 好評推薦 　　◎專業推薦 　　「這本書能夠解答你在減重或增肌時會遇到的許多問題，非常有趣！」──JohnFit創辦人／江旻諺 　　◎韓國YES24讀者五星推薦 　　「以前為了減肥就跑跑步機跑到快累死，可是看到FITVELY的影片後，才把重點放在肌力訓練上。這個頻道會告訴你所有須知的運動方法和生理學知識。」──李素* 　　「男教練常常都不瞭解女性身體和賀爾蒙的變化，但FITVELY以生理學的角度說明了女性運動方法，每個人都可以輕鬆跟著做。」──Am

yu** 　　「以前不知道怎麼安排運動計畫，去健身房只是摸摸器材，但FITVELY的頻道仔細教我如何為自己設計運動菜單和調整姿勢，超感動的。我明天開始就要努力運動！」──KimBugak**

量測英文進入發燒排行的影片

導入智慧建築之實務研究

為了解決量測英文的問題，作者戴成煜 這樣論述：

現代人對於科技要求越來越進步，逐漸地也想發展到人的週遭事物方面，而除了智慧型手機外，就是居住環境方面，為了求方便及科技並存，開始發展出智慧建築這項名詞，主要是結合科技、住家、環保等各條件所產生。本研究目的主要是了解建築業者如何將科技導入房屋內，做整合性的服務，並且知道目前智慧建築業者所面臨到的現況與如何去改善。本研究透過質性訪談方式，訪問相關建築背景之負責人來做出探討，探討業界的專家是如何看待智慧建築，以及相關的想法。從研究訪談結果得知，智慧建築業者對於結合物聯網科技，讓使用者可以更加便利，另外智慧建築系統導入社區管理應用與在政策的鼓勵或限制都是會影響的關鍵因素。

SOLIDWORKS Inspection培訓教材

為了解決量測英文的問題，作者DassaultSystèmesSolidWorksCorp. 這樣論述：

　　SOLIDWORKS Inspection培訓教材<繁體中文版>是依據DS SOLIDWORKS公司所出版的《SOLIDWORKS：SOLIDWORKS Inspection》編譯而成的書籍，本書著重於介紹如何使用SOLIDWORKS Inspection自動化軟體，根據設計師或機械工程師指定的檢查尺寸來建立標有零件號球的圖面與品檢報告。SOLIDWORKS Inspection會將檢查特性資料儲存在 SOLIDWORKS檔案中，使您能夠進行變更、輸出至多個檢查報告，並將含零件號球的文件儲存為其他格式，例如 PDF 及 eDrawings。它可與其他SOLI

DWORKS軟體搭配使用，可讓品質檢驗、品質控制和製造人員生產出更高品質的產品，同時輕鬆建立準確的檢查檔案、行業標準報告和首件檢查表。本套教材不但保留了英文原版教材精華和風格基礎外，同時也按照台灣讀者的閱讀習慣進行了編譯審校，最適合企業工程設計人員和學校相關專業師生使用。

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決量測英文的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。