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電路學自學的問題，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
電路學自學的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳毅(Ian)寫的 EN帶你寫個作業系統：來趟RISC-V開發輕旅行(iThome鐵人賽系列書) 和周曉飛的 汽車維修技能全程圖解都 可以從中找到所需的評價。
另外網站如何自學電路板維修– 在家自學 - Marksg也說明：【贈視頻】汽車電路維修書籍自學電路圖電工圖識讀入門修理資料構造知識大全理論 ... Hello, 請教大家一下: 我想自學電子電路: 所以我首先看nilsson 的電路學: 但沒想到 ...
這兩本書分別來自博碩 和楓葉社文化所出版 。
中原大學 工業與系統工程學系 項衛中所指導 古峻嘉的 影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估 （2021），提出電路學自學關鍵因素是什麼，來自於半導體封裝、人工智慧模型、缺陷擴增、卷積神經網路。
而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 沈志雄所指導 簡川博的 深度學習應用於熱輻射感測模型研究 （2021），提出因為有 熱輻射感測、熱電堆、深度學習、神經網路、回歸分析的重點而找出了 電路學自學的解答。
最後網站EE人群像：他是優秀電子工程師也是好手藝木匠！則補充：後來因為軟體衍生出對硬體的興趣，但進一步研究之後發現電子學、電路學等等科目還是必須經過學習才能理解，很難像軟體那樣透過自學，於是大學就選讀了 ...
EN帶你寫個作業系統：來趟RISC-V開發輕旅行(iThome鐵人賽系列書)
為了解決電路學自學 的問題，作者陳毅(Ian) 這樣論述：
「計算機結構X作業系統實務X開發工具鏈」 一本全方位的作業系統開發入門指南 本書內容改編自【 第 13 屆】2021 iThome 鐵人賽，Software Development 組佳作《微自幹的作業系統輕旅行》。王佑中博士曾說：「寫一個 OS 是多麼美好的事，在有限的生命中千萬不要遺漏了它。」如果你不知道從何下手，就跟著 EN 一起體驗 DIY 作業系統的樂趣吧！ 本書特色 1.第一本繁體中文的 RISC-V 相關書籍 ◾不知道處理器的運作模式？沒關係！本書帶你學習處理器快取、流水線設計。 ◾深入探討 RISC-V 架構，涵蓋 RV32I 指令集介紹、呼叫慣例與中
斷處理。 2.探討數個開放原始碼專案的設計細節！ ◾成功大學資工系師生團隊開發的 rv32emu ◾MIT 開發的 xv6 作業系統 ◾金門大學資工系陳鍾誠教授開發的 mini-riscv-os 3.實務與理論兼具的技術書籍沒有碰過作業系統沒關係！ 本書將會帶你探討以下內容： ◾基礎計算機科學知識 ◾RISC-V 架構探討 ◾作業系統概論與實作 ◾並行程式設計基礎 ◾開發作業系統所需的工具包 專業推薦 『相信陳毅的這本書，也會讓你真正看懂《作業系統》到底為何物！ 一個真正的程式人，一輩子當中至少要寫一個自己的作業系統，就讓陳毅帶你入門吧！
』陳鍾誠 教授 『陳毅的這本書以先理論後實作的方式，結合了Computer Science的基礎知識，進而探討作業系統設計並嘗試解讀開源專案的原始程式碼，能幫助讀者深入了解作業系統的核心價值。』謝致仁 教授
影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估
為了解決電路學自學 的問題，作者古峻嘉 這樣論述：
台灣半導體封裝產業的各項品質檢測皆朝自動化發展，人工智慧技術近年來快速發展並應用於各領域中，將人工智慧技術用於分辨產品好壞，改善目前使用人工目視檢查耗時且標準不一的困難，以提升工作效率。卷積神經網路預測模型需要相當大量且品質好的圖形以建立訓練集，但現今高良率的製程反而造成不良品的資料過於稀少。本研究開發程式針對不良品影像進行擴增，產生大量且貼近實際缺陷樣貌的不良品資料，再以卷積神經網路進行模型訓練。本研究提出自行開發的擴增方法，再以不同的擴增倍率與縮小比例，建立個別的訓練資料與預測模型，進而找出影響績效的因子，以提高模型的預測績效。本研究建立模型可大致上分為四個步驟，第一步是將原始影像切割成
單顆晶片影像，並對單顆晶片標示好壞作為訓練模型的資料，第二步是將切割後的不良品影像以不同的方法進行擴增處理，第三步將擴增後的影像以不同的擴增參數建立個別的訓練資料，再以卷積神經網路進行預測模型的訓練，第四部分將完成訓練的預測模型進行盲測，並將計算出模型的績效指標，對不同模型之績效指標進行變異數分析。研究結果發現本研究提出之原缺陷輪廓與數值擴增手法對於預測模型的效果優於之前採用的矩形輪廓相差擴增法，主因是原缺陷輪廓擴增能更準確的保有實際缺陷影像。越高倍率的擴增對於預測模型的績效表現越好，但隨著擴增倍率的調高改善的效果越來越趨緩。本研究認為考慮良品影像不足時，為使良品與不良品影像仍能夠保持等比例，
以30倍率的擴增可以有效的幫助模型正確學習不良品影像。進行缺陷比例調整的預測模型績效比未進行缺陷比例調整的高，原因是進行缺陷比例調整後的擴增影像更貼近於真實不良品影像，能夠讓模型在缺陷的認定上效率更好。
汽車維修技能全程圖解
為了解決電路學自學 的問題，作者周曉飛 這樣論述：
～完全圖解汽車維修技能～ 熟悉汽車基本架構→了解汽修常識→符合新時期汽修工作需要與資訊 帶你先入門，後入行！ 《汽車維修技能全程圖解》以圖解的方式系統地介紹六大章節： ．第一部分主要介紹汽車組成與維修基礎； ．第二部分描述汽車不同引擎系統與維修； ．第三部分介紹汽車離合器與變速箱的原理與維修； ．第四部分介紹汽車自動變速箱結構、原理與維修； ．第五部分介紹車身電器系統、原理與維修； ．第六部分介紹懸吊、轉向、煞車等底盤系統。 本書將基本理論與維修實際應用相結合。 以實際維修應用為宗旨， 以短期提升實際技能為突出目標， 適於汽車維修人員閱
讀， 同時也可以作為相關企業的培訓用書和專業院校師生的參考用書。 本書特色 ◎圖片搭配詳盡圖解，全面分析汽車組成及維修原理。 ◎按照汽車結構與維修特點分6篇章編寫，表格清晰分析原理差異 ◎由大安高工資深教師黃國淵審校，可供專業培訓使用，同時利於一般汽車愛好者自學。
深度學習應用於熱輻射感測模型研究
為了解決電路學自學 的問題，作者簡川博 這樣論述：
就現階段而言，微電機元件的設計開發須常常使用電腦輔助設計軟體，藉由軟體的模擬來獲得想要的數據，藉以減少開發成本。但市面上常見的電腦輔助設計軟體對於電腦規格又有一定程度的要求，若想要獲得更多有條件限制下的解答，就得經過夠多道的程序來求解，或是要多次反覆測試才能逼近結果，因此我們希望透過深度學習來預測在多變數條件下的結果，藉以縮短研究的時間，提升開發的效率。本論文以非接觸式溫度感測作為研究，並將深度學習應用於熱輻射感測器上，為了便於量測並記錄數據，因此我們使用市面上常見的熱輻射感測元設計電路並製作出一套PCB電路板，我們外接一個介面電路將輸出的訊號放大處理，並使用ORCAD軟體設計出一個加入非反
相放大器的電路，並將量測到的原始電壓逐一輸入，藉由ORCAD電路模擬分析輸出的電壓與電流，因此我們可以看出溫度與電壓跟電流的關係。利用python建立一個多變數回歸分析的神經網路模型，以溫度作為變數，分析電壓與電流的變化進而做到準確的預測，經過多次的訓練之後，電壓及電流的最小預測誤差率分別為0.001%及0.003%。本次研究的重點是藉由深度學習建構神經網路來學習熱輻射感測特性和放大電路特性，利用回歸分析建來觀察及預測，以獲得最佳化的預測結果。