電阻的問題，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

PLC可程式控制實習與專題製作使用FX2N / FX3U - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決電阻的問題，作者陳冠良 這樣論述：

　　1. 本書包含可程式控制器的初階、中階與進階設計，內容豐富且廣泛。 　　2. 本書架構完整，從PLC的基礎指令、工配轉PLC階梯圖設計、SFC順序流程設計、SFC實務設計、應用指令到專題製作，一應俱全。 　　3. 每個章節都有很多的範例程式，以及不同的設計方法，讓讀者可以跟著範例程式動手做，邊做邊學。 　　4. 本書的專題製作使用了人機介面與PLC、PLC的特殊模組4AD與4DA，讓讀者可以活用所學習的技術，真實的做出一個專題成品。 　　5. 本書特別命製題庫，幫助讀者增加知能並提供測驗及練習。

電阻進入發燒排行的影片

具有綠光雷射結晶多晶矽通道之T型閘薄膜電晶體射頻特性分析

為了解決電阻的問題，作者葉宇婕 這樣論述：

本論文中，我們研究具有T型閘極、空氣邊襯及矽化閘/源/汲極多晶矽薄膜電晶體的射頻特性。為了提升多晶矽薄膜的晶粒尺寸，我們使用綠光奈秒雷射來製備厚度為50 nm與100 nm的多晶矽薄膜。結果顯示厚度為100 nm的薄膜能得到等效尺寸大於1 μm的晶粒大小，遠優於50 nm厚的多晶矽薄膜。我們於元件製作時採用了新穎的T型閘極技術，不僅降低元件的閘極電阻，也使電晶體具有比微影技術解析極限更小的閘極線寬，使轉導得以大幅提升。我們也分別利用高溫的快速熱退火及低溫的微波退火來活化源汲極雜質。在通道厚度為100 nm並以快速熱退火進行源汲極活化的多晶矽薄膜電晶體中，對最小通道長度達124 nm之元件，截

止頻率可達59.7 GHz，最大震盪頻率亦可達34 GHz。具有相同通道厚度並以微波退火來活化雜質的電晶體中，當通道長度微縮至102 nm，元件的截止頻率更高達63.6 GHz，最大震盪頻率亦可達29.7 GHz。相較過往文獻報導的多晶矽薄膜元件，我們以微波活化源汲極的薄膜電晶體達到了最高的截止頻率。

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]

為了解決電阻的問題，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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應用於脈衝神經元之閥門開關選擇器： 元件特性分析與模型開發

為了解決電阻的問題，作者葉淑銘 這樣論述：

隨著這個世代對數據存儲與處理的需求不斷增長，使用傳統馮諾依曼(von-Neumann)架構的計算系統面臨著速度上的限制。這是因爲傳統馮諾依曼架構中分離的處理器和記憶體單元之間頻繁的數據傳輸使得計算效率無法提升。近年來，受人類大腦運作模式啟發的類神經計算(brain-inspired computing)成為一個引人注目的話題。與傳統計算系統不同的是，類神經計算(neuromorphic computing)通過使用交錯式記憶體陣列(crossbar memory array)實現記憶體內計算(in-memory computing)，進而縮短了數據傳輸的時間延遲。因此，類神經計算被視為非常有

潛力成為非馮諾依曼架構之候選人。為了開發具有高性能、低功耗特性的類神經計算硬體，使用元件為基礎(device-based)之人工突觸(synapse)和神經元(neuron)受到廣泛的研究。其中，利用閾值切換(threshold switching，TS)選擇器(selector)所構建之人工神經元有著比傳統以CMOS所建構之神經元電路面積小40倍的優勢，因此被認為是前景看好的候選人之一。因此，學術界提出了一個電路層級之模型來進一步研究 TS 神經元的行爲。此模型透過考慮神經元電路中的電阻電容延遲(RC delay) 來執行 TS 神經元之行為。然而，該模型並沒有考慮 TS 神經元中 TS 選

擇器的實際元件特性。因此，目前還缺乏一個有綜合考慮TS 神經元元件特性以及電路RC 延遲的模型。在本論文中，我們構建了一個以成核理論(nucleation theory)爲基礎的電壓-時間轉換模型(V-t transition model)來預測和模擬 TS 神經元的行為。據我們所知，這是第一個詳細考慮了 TS 選擇器中元件成核條件的 TS 神經元模型。模擬結果也顯示了 TS 選擇器的元件特性與 TS 神經元行為之間存在很強的相關性。最后，此V-t 模型為 TS 神經元的未來發展提供了一個良好的設計方針：即具有低 τ0 的 TS 選擇器是首選。因此，模擬結果顯示，與IMT (insulator

-metal-transition) 和Ag-based神經元相比，具有極小τ0的OTS (ovonic threshold switching) 神經元擁有最理想的特性。