Dyson吸塵機比較的問題，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

創意性工程設計

為了解決Dyson吸塵機比較的問題，作者徐瑞坤,歐耿良 這樣論述：

　　創意性工程設計是「產品設計」或「機械設計」範疇的一部分。一般在產品設計的領域中，設計者對產品功能的實現或產品的形狀外觀的追求較為關注，而機械設計工程師較為在意的可能是對於要達成產品功能的形體結構、材料以及在力學上要如何滿足等問題。上述兩種設計目標都是產品開發過程中不可或缺的工作重點，設計工程師往往為了克服工作進行中的種種困難，並沒有多餘的精力去考慮上述兩項設計目標以外的事項，這就是一種新產品為什麼缺乏創新的設計的重要原因。 　　如何使一個產品具有創新的特色，吸引使用者對產品的關注是創意性工程設計一書所欲探討的主題。在市場上我們看到Apple公司雖然介入行動電話的領域較

晚，但他們推出的產品仍然席捲市場令人瘋狂。另外Dyson設計的電風扇、吸塵器也都是早已存在的「傳統」產品，但他們的設計仍充滿創意，改變使用者的眼界。在學校中習得工程上的種種知識並不保證可以設計出具有創意的新產品。另一方面，充滿創新、令人喜愛的產品不見得是設計者天馬行空、異發突想之下的作品。只要遵循一定的設計步驟，應用創意的思考邏輯，做出一種令人驚豔的創意性產品是極為可行的。 　　本書的內容提出一種工程設計的流程，強調問題分析的重要，鼓勵設計者不急於決定產品的形狀、結構或材質，特別是對於市場上已存在的類似產品必須徹底檢討分析，掌握產品的和新需求然後再搭配創意性思考的方法，提出獨創的設計概念。如

此衍生的設計概念經由適當的比較淘汰，一定可以得到具有創意的設計基礎，進而做出創新的產品，於本書籍最後章節提供實際案例作為參考，案例說明由設計的需求、問題定義至設計概念與檢討評估等設計之推演步驟，讓讀者依其推演模式作為訓練，有助於融會本書籍各章節敘述的概念。  

Dyson吸塵機比較進入發燒排行的影片

跨障清潔機器人機構之設計

為了解決Dyson吸塵機比較的問題，作者徐翊軒 這樣論述：

目前市面上販售之吸塵器種類繁多，在吸塵、行走及導航等功能上表現皆具相當之水準，但在地毯及電線之行走跨越，高達九成之產品表現不佳，其中原因或許是設計上尚未考慮應付此種環境，或許成本因此提高太多而失去競爭力。但根據統計，消費者抱怨吸塵器產品次數最多者即屬上述所述之狀況。學校與廣化科技公司洽談後達成共識，因此擬與廠商合作研發能跨越以上障礙之清潔機器人。本計畫擬開發之吸塵器機器人，首要研究重點之機構為結合履帶或輪型方式，設計成較具攀爬能力之底盤，配合廣化公司內部所開發之零件，結合感測系統，整合設計成跨障清潔機器人。另一主要設計機構為懸浮式吸頭，因在地毯上需較強之吸力，在行走不平地毯時吸力能持續保持最

低負壓狀態。

這個觀念該淘汰了：頂尖專家們認為會妨礙科學發展的理論

為了解決Dyson吸塵機比較的問題，作者約翰‧柏克曼 這樣論述：

原本深信不疑或廣為人知的科學理論竟是阻礙科學進步的絆腳石？ 　　熵、大爆炸是時間的起點、弦理論、宇宙、大數據、左腦／右腦、文化、偏見都是不好的、科學方法、人工智慧、情人眼裡出西施……這些都是會阻礙科學發展的理論？ 　　英國《衛報》譽為「最聰明網站」的Edge.org， 　　邀請175位世界頂尖專家提出他們的見解。 　　這些專家根據科學探索的最新階段， 　　解釋為何應該放棄或改良這些觀念， 　　點出科學進展的障礙所在。 　　發展真正的新觀念通常需要先屏棄舊的觀念，過去總必須等到下一代的出現，用新的角度檢視問題，並捨棄舊的觀念。在今日這樣一個被定義為快速改變的世界，走在科學探索的尖端不只需要

捨棄陳舊觀念，也需要接納新觀念。網路討論區Edge.org（衛報稱「最聰明的網站」）創辦人約翰．柏克曼請問一百七十五位世界最具影響力的科學家、經濟學家、藝術家和哲學家：哪些科學觀念該淘汰了？ 　　賈德．戴蒙（Jared Diamond）探索新觀念不同的出現方式；納西姆．尼可拉斯．塔雷伯（Nassim Nicholas Taleb）移除標準差；理查．賽勒（Richard Thaler）和小說家伊恩．麥克伊旺（Ian McEwan）透露「壞」觀念的可用之處；史迪芬．平克（Steven Pinker）拆解人類行為的現行理論；理察．道金斯（Richard Dawkins）放棄本質主義；雪莉．特克（S

herry Turkle）重新評估我們對人工智慧的期望；安德烈．林德（Andrei Linde）認為我們的宇宙和相關理論可能沒有我們想像得那麼獨特；馬丁．里斯（Martin Rees）解釋為什麼理解科學是一個無邊無際的目標；阿蘭．古斯（Alan Guth）重新思考宇宙的起源；山姆．哈里斯（Sam Harris）認為我們對科學的定義太過狹隘；諾貝爾獎得主弗朗克．韋爾切克（Frank Wilczek）質疑心智和物質的二分法；勞倫斯．克勞斯（Lawrence Krauss）挑戰物理定律皆注定的看法…… 　　其他思想家包括：丹尼爾．高曼（Daniel Goleman）、米哈利．契克森米哈賴（Miha

ly Csikszentmihalyi）、尼古拉斯．卡爾（Nicholas Carr）、蕾貝卡．紐伯格．郭登斯坦（Rebecca Newberger Goldstein）、麥特．瑞德里（Matt Ridley）、斯圖爾特．布蘭特（Stewart Brand）、西恩．凱羅（Sean Carroll）、丹尼爾．丹尼特（Daniel C. Dennett）、海倫．費雪（Helen Fisher）、道格拉斯．羅西科夫（Douglas Rushkoff）、李．施莫林（Lee Smolin）、凱文．凱利（Kevin Kelly）、弗里曼．戴森（Freeman Dyson）……等等。 名人推薦 　　讀這

本書就像參加一個研討會，各方英雄好漢暢談自己的觀點，省去客套包裝的朦朧，互相針砭，一針見血。每個作者都很簡潔扼要，很快就講到重點。 　　這本書主題涵蓋不同領域、包羅萬象，具備各種不同的說法。每篇文章短短的，很快就切入重點，還蠻容易入口的，可以快速地吸收新知。建議讀者可以從自己有興趣的主題開始讀，然後可以看看自己領域之外的想法，相信各位會跟我一樣，越讀越覺得很有意思！──國立台灣大學光電工程學研究所暨電機系副教授　曾雪峰 　　看一下。不論你是誰，你都會找到某些讓你抓狂的內容。──《紐約時報》（New York Times） 　 　　愚蠢和爭論。……柏克曼的公式是經過試驗和測試的。更棒的是，它沒

有過時的跡象。──《新科學家》（New Scientist） 　　《這個觀念該淘汰了》是偉大的想法、嘲笑和哀嘆的集結，你應該加到你的書單中。──《富比世》（Forbes） 　　解讀我們時代最偉大頭腦中的一些想法。……深刻，……具刺激性，……伸展你的心靈。──Brain Pickings 　　175篇關於各個領域和研究面向的迷人短文集結。──《科學新聞》（Science News） 　　柏克曼成功地展現了科學文字，這將吸引各種背景的讀者。──《出版者週刊》（Publishers Weekly） 　　本書網羅令人大開眼界的革新思想家。──《書單》（Booklist） 　　在科學、技術和

其他領域都很出色的洞察力中心。 ──《大西洋月刊》（Atlantic Monthly） 　　世界最傑出腦袋的論壇。──英國《觀察家》雜誌（The Observer） 　　令人興奮且充滿資訊的彙編。──《圖書館學刊》（Library Journal） 作者簡介     約翰．柏克曼John Brockman 　　網路科學討論區Edge.org創辦人和Brockman, Inc. 文學代理商創辦人，編著有：《宇宙》（The Universe）、《世界是這樣運作的》和《大思考‧微解說》等書。現居紐約。 　　相關著作 　　《大思考，微解說——150個擺脫偏見的思考準則》 譯者簡介 章

瑋 　　蒙特瑞國際學院筆譯碩士，旅居美國。現任本土化專案經理、幼兒中文老師，以及兼職譯者。認為翻譯是用文字說故事，每一篇翻譯都是一個新世界。喜愛旅行、甜點、繪本。 《導讀》國立台灣大學光電工程學研究所暨電機系副教授　曾雪峰 《導讀》國立台灣大學國際處暨共同教育中心專案助理教授　曹順成 致謝 前言：2014年Edge題目 傑弗瑞．維斯特（Geoffrey West）：萬有理論 馬歇羅．格列瑟（Marcelo Gleiser）：統一論 安東尼．克里夫多．歸林（A.C. Grayling）：簡單性法則 賽特．洛依德（Seth Lloyd）：宇宙 史考特，阿特然（Scott At

ran）：智力商數（智商 ） 李奧．M．查魯巴（Leo M. Chalupa）：腦可塑性 哈沃德．加德納（Howard Gardner）：改變頭腦 維多莉亞．懷特（Victoria Wyatt）：「頂尖科學家」 奈吉爾．高登費爾德 （Nigel Goldenfeld）：個體 尼可拉斯．亨弗瑞（Nicholas Humphrey）：動物腦子愈大愈聰明 李．施莫林（Lee Smolin）：大爆炸是時間的起點 阿蘭．古斯（Alan Guth）： 宇宙開始於非常低的熵狀態 布魯斯．帕克（Bruce Parker）：熵 安德烈．林德（Andrei Linde）：宇宙一致性和獨特性 麥克斯．泰格馬克（Ma

x Tegmark）：無窮 勞倫斯．克勞斯（Lawrence M. Krauss）：物理定律皆注定 保羅．斯泰恩哈特（Paul Steinhardt）：任何事物理論 艾瑞克．維恩斯坦（Eric R. Weinstein）：M理論／弦理論是最好的理論 法蘭克．迪普勒（Frank Tipler ）：弦理論 高登．凱恩（Gordon Kane）：我們的世界只有三維空間 彼得．沃伊特（Peter Woit）：「自然」爭論 弗里曼．戴森（Peter Woit）：波函數壓縮 大衛．德意志 （David Deutsch）：量子跳躍 威廉．丹尼斯．希利斯（W. Daniel Hillis）：因果關係 妮娜．雅

布隆斯基（Nina Jablonski）：種族 理察．道金斯（Richard Dawkins）：本質主義 彼得•理查森（Peter Richerson）：人類本性 茱莉亞．克拉克（Julia Clarke）：始祖鳥 庫爾特．葛雷（Kurt Gray）：計算自然 麥克．薛莫（Michael Shermer）：與生俱來＝永久 道格拉斯．羅西科夫（Douglas Rushkoff）：無神論前提 羅傑．海菲爾德（Roger Highfield）：演化是「真實的」 安東．蔡林格（Anton Zeilinger）：量子世界裡沒有現實 史蒂夫．吉丁斯（Steve Giddings）：時空 雅曼達．蓋夫特（A

manda Gefter）：唯一宇宙 哈伊姆．哈拉里（Haim Harari）：希格斯粒子結束粒子物理學的一章 莎拉．德默斯（Sarah Demers）：美學動機 瑪麗亞．斯皮羅普盧（Maria Spiropulu）：自然、階級和時空 艾德．瑞吉斯（Ed Regis）：科學家應該知道任何科學知識 西恩．凱羅（Sean Carroll）：可否證性 尼古拉斯．卡爾（Nicholas G. Carr）：反軼聞主義 蕾貝卡．紐伯格．郭登斯坦（Rebecca Newberger Goldstein）：科學淘汰哲學 伊安．博格斯特（Ian Bogost）：「科學」 山姆．哈里斯（Sam Harris）：「

科學」的狹隘定義 丹尼爾．丹尼特（Daniel C. Dennett）：難題 蘇珊．布萊克摩爾（Susan Blackmore）：意識相關神經區 托德．薩克特（Todd C.Sacktor）：長期記憶永遠不變 布鲁斯．胡德（Bruce Hood）：自我 湯瑪斯．梅辛革（Thomas Metzinger）：認知代理 傑瑞．科伊納（Jerry Coyne）：自由意志 羅伯特.普羅文（Robert Provine）：常識 強納森．哥德夏（Jonathan Gottschall）：藝術科學不存在 喬治．戴森（George Dyson）：科學和技術 亞倫．艾達（Alan Alda）：事物非真即假 加文．

施密特（Gavin Schmidt）：簡單答案 馬丁．里斯（Martin Rees）：我們永遠不會遇到科學理解的障礙 希瑞恩．桑默勒（Seirian Sumner）：生命依共同的基因組演化 凱文．凱利（Kevin Kelly）：完全隨機突變 艾瑞克．托普（Eric J. Topol）：一個人一個基因組 提莫．哈内（Timo Hannay）：先天與後天 羅伯特．薩波斯基（Robert Sapolsky）：只使用一個基因－環境交互作用 雅典娜．費羅馬諾斯（Athena Vouloumanos）：自然選擇是演化唯一的引擎 史迪芬．平克（Steven Pinker）：行為＝基因＋環境 艾利森．高普尼克

（Alison Gopnik）：天生 凱利．哈姆林（Kiley Hamlin）：道德空白石板主義 奧利弗．史考特．克里（Oliver Scott Curry）：連結論 賽門．拜倫柯恩（Simon Baron-Cohen）：極端行為主義 丹尼爾．艾佛特（Daniel L. Everett）：「本能」和「天生」 托爾．諾川德（Tor Norretranders）：利他主義 賈米爾．薩奇（Jamil Zaki）：利他主義等級制度 亞當．魏茲（Adam Waytz）：人類天生就是社會性動物 蓋瑞．克萊恩（Gary Klein）：實證醫學 狄恩．歐尼斯（Dean Ornish）：大型隨機對照試驗 理查德

．尼斯貝特（Richard Nisbett）：複迴歸為發現因果關係的方法 阿茲拉．拉扎（Azra Raza）：小鼠模型 保羅．戴維斯（Paul Davies）：癌症體細胞突變理論 斯圖爾特．布蘭特（Stewart Brand）：線性無閥值輻射假設 班傑明．柏僅（Benjamin K. Bergen）：普遍文法 N.J. 伊恩費爾德（N.J. Enfield）：語言科學只能用在「能力」 約翰．麥克沃特（ John Mcwhorter）：語言決定世界觀 丹．斯波伯（Dan Sperber）：定義意義的標準方式 凱．克勞斯（Kai Krause）：不確定原理 伊恩．麥克伊旺（Ian McEwan）：

小心無知！不要捨棄任何觀念！ 蓋瑞．馬庫斯（Gary Marcus）：大數據 克莉絲汀．芬恩（Christine Finn）：地層柱 迪米塔爾．薩塞羅夫（Dimitar Sasselov）：適居帶概念 雪莉．特克（Sherry Turkle）：機器人同伴 羅傑．尚克（Roger Schank）：「人工智慧」 塔尼亞．倫布羅佐（Tania Lombrozo）：心智不過就是腦 弗朗克．韋爾切克（Frank Wilczek）：心智和物質 亞歷山大．威斯奈格羅斯（Alexander Wissner-Gross）：智慧是性質 大衛．蓋勒特（David Gelernter）：大類比 泰倫斯．索諾斯基（Te

rrence J. Sejnowski）：祖母細胞 派翠莎．邱奇蘭（Patricia S. Churchland）：腦模塊 湯姆．格菲思（Tom Griffiths）：偏見都是不好的 羅伯特．庫爾茨班（Robert Kurzban）：笛卡兒水力學 羅德尼．布鲁克斯（Rodney A. Brooks）：計算比喻 莎拉潔妮．布雷克摩爾（Sarah-Jayne Blakemore）：左腦／右腦 史蒂芬．柯斯林（Stephen M. Kosslyn）：左腦／右腦 安德里安．奎野（Andrian Kreye）：摩爾定律 恩尼斯．沛普爾（Ernst Pöppel）：時間的連續性 安迪．克拉克（Andy C

lark）：感知和行動的輸入輸出模型 勞瑞．桑托斯（Laurie R. Santos）和塔瑪爾．詹德勒（Tamar Gendler）：知道就成功一半了 傑．羅森（Jay Rosen）：資訊超載 艾力克斯．「山迪」．潘特蘭（Alex [Sandy] Pentland）：理性的個人 瑪格麗特．李維（Margaret Levi）：經濟人 理查．賽勒（Richard H. Thaler）：別捨棄錯誤理論，別把它們當真就好 蘇珊．費斯克（Susan Fiske）：理性決策模式：能力必然後果 麥特．瑞德里（Matt Ridley）：馬爾薩斯主義 凱薩．伊達爾戈（Cesar Hidalgo）：經濟成長 漢斯

．奧瑞奇．奧伯里斯特（Hans Ulrich Obrist）：無限制和永恆成長 魯卡．迪拜瑟（Luca De Biase）：共有財產悲劇 麥可．諾頓（Michael I. Norton）：市場是好的；市場是壞的 格利歐．波卡勒堤（Giulio Boccaletti）：穩定 羅倫思．史密斯（Laurence C. Smith）：穩定 丹尼爾．高曼（Daniel Goleman）：碳足跡 史都華．皮姆（Stuart Pimm）：無限的科學和技術樂觀 布迪西妮．薩馬拉希傑（Buddhini Samarasinghe）：科學家應該忠於科學 史考特．桑普森（Scott Sampson）：自然＝物體 愛德

華．斯林格蘭（Edward Slingerland）：科學道德 亞歷克斯．赫爾柯姆伯（Alex Holcombe）：科學自我更正 亞當．奧特（Adam Alter）：複製為安全網 布萊恩．克里斯汀（Brian Christian）：建構科學知識為「文獻」 凱瑟琳．克蘭西（Kathryn Clancy）：我們製造和提升科學的方式 艾伯瑞．迪格雷（Aubrey De Grey）：同儕審查分布資金 羅斯．安德森（Ross Anderson）：有些問題對年輕科學家來說太難了 凱特．米爾斯（Kate Mills）：只有科學家可以研究科學 梅蘭妮•斯萬（Melanie Swan）：科學方法 菲利．庫許曼（

Fiery Cushman）：重大影響帶來重大解釋 山謬．阿貝斯曼（Samuel Arbesman）：科學＝大科學 朱恩．格魯伯（June Gruber）：傷心都是不好的，快樂都是好的 艾爾達．夏菲爾（Eldar Shafir）：相對的兩面不可能都是對的 大衛．貝羅比（David Berreby）：人是羊 大衛．巴斯（David M. Buss）：情人眼裡出西施 海倫．費雪（Helen Fisher）：浪漫的愛和上癮 布萊恩．努特森（Brian Knutson）：情緒是次要的 保羅．布倫（Paul Bloom）：科學可以最大化我們的快樂 帕斯卡爾．博耶帕斯（Pascal Boyer）：文化 蘿

拉．貝斯登博士（Laura Betzig）：文化 約翰．圖比（John Tooby）：學習和文化 史蒂芬．斯蒂奇（Steven Stich）：「我們的」直覺 亞隆．安德森（Alun Anderson）：我們是石器時代思考家 馬丁．諾華克（Martin Nowak）：總括適存性 麥可．馬科勞（Michael McCullough）：人類演化例外主義 凱特．杰弗瑞（Kate Jeffery）：動物沒腦 艾琳．派波柏格（Irene Pepperberg）：人類獨特心智能力 史蒂夫．富勒（Steve Fuller）：人類＝自然 薩特雅吉特．達斯（Satyajit Das）：人類中心 唐諾．霍夫曼（Do

nald D. Hoffman）：更真實的感知就是更合適的感知 格里高利．本福德（Gregory Benford）：數學的內在美和優雅讓它可以解釋自然 卡羅．羅維理（Carlo Rovelli）：幾何 安德魯．李（Andrew Lih）：微積分 尼爾．格申菲德（Neil Gershenfeld）：電腦科學 塞缪爾．巴倫德斯（Samuel Barondes）：科學因喪禮而進步 雨果．默西爾（Hugo Mercier）：普朗克憤世嫉俗的科學改變觀 賈德．戴蒙（Jared Diamond）：新觀念因取代舊觀念而勝利 米哈利．契克森米哈賴（Mihaly Csikszentmihalyi）：馬克斯．普朗

克的信念 瑪麗．凱瑟琳．貝特森（Mary Catherine Bateson）：確定性的幻覺 強納森．海德特（Jonathan Haidt）：追求簡約 傑拉德．斯莫伯格（Gerald Smallberg）：臨床醫師的簡約原則 麗莎．貝瑞特（Lisa Barrett）：本質論者的心智觀 艾比蓋爾．馬許（Abigail Marsh）：反社會病和精神病的不同 大衛．邁爾斯（David G. Myers）：壓抑 喬爾．格德（JOEL GOLD）和伊恩．格德（Ian Gold）：精神病不過就是腦生病 碧翠絲．葛隆（Beatrice Golomb）：心因病 艾德華．沙爾榭多．阿爾巴蘭（Eduardo Sa

lcedo-Albaran）：犯罪只牽涉到罪犯的作為 查爾斯．席夫（Charles Seife）：統計性顯著 捷爾德．蓋格瑞澤（Gerd Gigerenzer）：由統計過程得到科學推理 艾曼紐．德爾曼（Emanuel Derman）：統計的力量 維多利亞．斯達登（Victoria Stodden）：重現性 古樂朋（Nicholas A. Christakis）：平均 納西姆．尼可拉斯．塔雷伯（Nassim Nicholas Taleb）：標準差 巴特．科斯可（Bart Kosko）：統計獨立性 理查．索爾．渥曼（Richard Saul Wurman）：確定性、絕對真理、精確性 保羅．沙佛（P

aul Saffo）：科學進步的假象 導讀 用Buffet的方式了解科學發展的近況：「每一道菜的份量都少少的，但非常扎實，一下子可以品嘗到很多的美味！」 國立臺灣大學光電工程學研究所暨電機系副教授　曾雪峰 　　這本書是由許多的短篇文章所集合而成。作者多為當代各個領域的翹楚，包括諾貝爾奬得主，以及許多重要著作的作者。主旨在闡述作者認為現在哪個觀念已過時需要被淘汰。如果想要深入淺出地了解近來科學各個領域的發展脈動，這本書是個絕佳的選擇！ 　　在大學研讀數理科時，通常數理教科從頭到尾是由同一個作者完成。在讀這本書時，會慢慢適應這個作者的敘述方式，於是越讀越順口。這本書則非常不同。本書是由非

常多的短文，分別由各行各業不同領域的作者所匯集而成。每一個作者選取他覺得重要、需要被淘汰的某個觀念，因此主題五花八門，百家爭鳴。而且每篇文章僅短短一到三頁，只能精簡地闡述作者想表達的理念，沒有辦法詳細地論述。而且從論述的文筆，可以看出各個作者論述想法、思緒、說服力、邏輯，都很不同。        　　這本書的前面三分之一本，有很多物理學家的論述。很有意思的是，他們不約而同都聚焦在幾個共同的主題：「大一統理論」、「弦理論」等等。在這些作者的短文中可以看出，他們的想法是相歧異的：許多作者一致覺得某個理論該淘汰，也有作者堅信某個理論是正確的，莫衷一是。有一個物理學家的說法數次不約而同出現在不同作者的

文章中： 　　蒲朗克（Max Planck）: 「新的科學真理並不是靠使他的反對者信服。不如說是因為他的反對者終於死了，而在成長的新的一代是熟悉它的。」（“A new scientific truth does not triumph by convincing its opponents and making them see the light, but rather because its opponents eventually die, and a new generation grows up that is familiar with it.”） 　　聽到這些名科學家談問他的

疑慮、困惑等等，讓我理解到，原來這些大人物也同樣會有迷惘疑慮、反對，甚至沒有辦法說服其他知名學者的困擾： 　　蒲朗克寫到他跟奧斯特瓦爾德的衝突： 　 　　「這是我研究科學以來最痛苦的經驗，我很少，甚至我可以說我從來沒有成功地讓新結果得到普遍的認同，是我用確切證據論證而得的結果。此次的情形也是這樣：我所有有利的論辯都沒有被聽進去。想要讓奧斯特瓦爾德（Ostwald）、赫爾曼（Helm）、馬赫（Mach）這些權威人士聽進去根本是不可能的。」 　　讀這本書，拉近了這些當代歷史上著名的科學家，不再是遙不可及的感覺。原來以前念的物理教科書，是經過千錘百煉不同的意見、最後沉澱下來的公認正確的理論。然而

在科學發展的前鋒，很多的觀念才剛剛開始，科學家們犀利地辯論，沒有共識，經過很多的討論，才慢慢凝聚出一致的看法，這才是科學進化的過程。從比較廣的一個層面來說。常說隔行如隔山，這本書更可以看到不同領域、不同思維，思考邏輯迥異的人，各自闡述不同理念。讀這本書，讓我有一種踏出自己小小象牙塔的感覺：在很短的時間內，我接觸到當代翹楚論述在不同領域該改良的觀念，有讓我一種「井底之蛙」走出來看看世界的遼闊感覺。 　　剛開始讀這本書時感到十分痛苦，因為各個作者各說各話，沒有一般數理教科書所具有的一致性。看到後來倒是漸漸喜歡上這本書的內容呈現方式。看這本書，可以簡短迅速地聽到不同名人闡述他覺得重要而需要改變的觀

念，而且可以聽到不同的人論述，不同的角度，不同的想法，闡述同一個觀念，或是贊成，甚至互相撻伐。這跟以往讀教科書很不同，讀這本書就像參加一個研討會，各方英雄好漢暢談自己的觀點，省去客套包裝的朦朧，互相針砭，針針見血。每個作者都很簡潔扼要（大概是因為是篇幅有限？），很快就講到重點。 　　這本書主題涵蓋不同領域、包羅萬象，具備各種不同的說法。每篇文章短短的，很快就切入重點，還蠻容易入口的，可以快速地吸收新知。建議讀者可以從自己有興趣的主題開始讀，然後可以看看自己領域之外的想法，相信各位會跟我一樣，越讀越覺得很有意思！ 動物腦子愈大愈聰明尼古拉斯．漢弗萊 Nicholas Humphrey劍橋大

學達爾文學院心理學家，著有：《靈魂之塵：意識的魔術》（Soul Dust: The Magic of Consciousness）。 動物腦子愈大愈聰明，你大概會覺得理所當然，看看人類的演化史，人類腦子比猩猩大，也比猩猩聰明，猩猩腦子比猴子大，比猴子聰明。或者，以20 世紀的歷史作比喻，機器愈大，數值運算能力愈強。在1970 年代，我們計算機系一部新電腦占滿了整個房間。從19 世紀的骨像學到21 世紀的腦部掃描科學，普遍都認為腦的大小決定認知能力。你會發現特別是在現代教科書中，此理念不斷被重複，靈長類腦的大小和其社會智能有因果關係。我承認我必須負擔一點責任，因為我在1970 年代支持這樣的想法

。但是至今已經好幾年了，直覺告訴我這想法可能是錯的。 有太多奇怪的事實都不支持這個說法。首先，我們知道現代人出生時，就算腦只有成年時容量的三分之二，和成年人相較並沒有任何認知障礙。我們知道通常在人腦發育過程中，在認知表現提升時，腦實際上是會縮小的（最值得注意的例子是在「社會腦」在青春期的改變，皮質灰質的體積在10 到20 歲之間減少了15%）。最令人驚訝的是，我們知道其他動物，比如蜜蜂或是鸚鵡，雖然腦大小只有人腦的百萬分之一（蜜蜂）或是千分之一（鸚鵡），卻也能模仿人類很多的舉動。當然，重點是程式：影響認知表現的不是腦的硬體，而是裝在硬體上的軟體。智慧軟體並不需要更大的硬體基座（事實上，從皮質在

青春期減少的現象看來，更小、更精簡的硬體說不定會更好）。表現高超效能的程式可能需要很多設計，不論是透過天擇還是學習。但是只要程式已經寫好了，新版本對硬體的要求可能會比舊版本來得少。舉一個社會智能的特別例子，我覺得解決「心智理論」問題的演算法很有可能被寫在明信片上，並且可在iPhone上操作。不管怎樣，認為人腦必須到兩倍大，才有辦法「次級心智解讀」，這個被大肆吹捧的論點沒有什麼意義。

應用複合拓樸地圖提升有限感知機器人覆蓋效率與實作驗證

為了解決Dyson吸塵機比較的問題，作者林韋毅 這樣論述：

目前主流的兩大類清掃機器人可以分為隨機式清掃機器人與路徑規劃式清掃機器人；路徑規劃式清掃機器人配備雷射測距儀或是視覺傳感器，利用環境特徵即時定位與建立出環境地圖，因此可以透過環境地圖規劃出有效率的清掃路徑降低重複清掃的問題，但此方法需要較高階的處理器與高成本的感測器。隨機式清掃機器人多具備有限感知能力，使用如紅外線、超音波等近距離的障礙感測器，無法在環境中做全域定位，因此多採用隨機、循邊、定點螺旋等清掃模式，其優點為硬體成本較低，但容易出現重覆清掃與清掃不均等問題，在清掃方式上還有很大的改善空間。本研究結合路標為基的區域格點地圖與路標拓樸地圖，提升隨機式清掃機器人的清掃效率。機器人利用航位推

算估計相對於路標的移動路徑建立出區域的格點地圖，而格點地圖會因為滑動誤差與估計誤差關係產生不可信賴的格點，因此利用統計的概念過濾出經常訪問的重要的格點稱為顯著格點地圖。機器人在清掃過程中以循邊模式記錄設置在環境中的路標，以路標相鄰關係建立出路標拓樸地圖。在清掃過程中持續更新路標的區域格點地圖與路標拓樸地圖，透過區域顯著格點地圖可以判斷區域是否有未清掃區塊或是已完成清掃，而路標拓樸可以提供機器人路標之間的相對位置輔助機器人做區域的轉換。再由優先清掃方向、優先清掃區域與清掃停止機制等方法改善清掃效率。最後以機電整合與雙嵌入式系統開發實體原型機器人驗證本論文提出的智慧清掃理論，並以影像擷取的方式比較

市售的隨機式清掃機器人與原型機器人的環境覆蓋效率。