Picture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

Jazz (15th Anniversary Edition)

為了解決Picture的問題，作者Myers, Walter Dean 這樣論述：

Featuring a new introduction from best-selling author Jacqueline Woodson, anew edition of the award-winning father-son collaboration that celebrates the great American art form.One of TIME’s 100 Best Children’s Books of All Time Walter Dean Myers was one of the best-loved and most influential wri

ters of his generation. Originally published 15 years ago, this Coretta Scott King Honoree Jazz now features a new introduction about the ground-breaking author written by his son, Christopher. In this book that sings with the rhythm and wordplay of jazz, fifteen poems, are paired with bold, stylize

d illustrations of performers and dancers to convey the history and breadth of this unique musical style. From bebop to New Orleans, from ragtime to boogie, and every style in between, Jazz takes readers on a musical journey from jazz’s beginnings to the present day. The book includes a brief introd

uctory essay about the history and form of jazz, as well as a timeline and glossary of jazz terms. Coretta Scott King Award Honor for illustrationALA Notable Children’s BookLee Bennett Hopkins Poetry AwardPublishers Weekly’s 100 Best Books of the YearKirkus Reviews Editor’s ChoiceBooklist Editor’s C

hoiceBooklist Top Ten in Black HistoryBook Link’s Best New Books for the ClassroomGolden Kite Award: Picture Book Text

Picture進入發燒排行的影片

調控高分子給體二維共軛側鏈與設計共軛中心核與pi-架橋小分子受體結構與性質之系統性研究

為了解決Picture的問題，作者陳重豪 這樣論述：

此研究中，我們通過引入具有（苯並二噻吩）-（噻吩）（噻吩）-四氫苯並惡二唑（BDTTBO）主鏈的新型供體-受體（D/A）共軛聚合物製備了用於有機光伏（OPV）的三元共混物。在BDTTBO單體中BDT供體單元上修飾不同的共軛側鏈聯噻吩 (BT)、苯並噻吩 (BzT) 和噻吩並噻吩 (TT)（記為 BDTTBO-BT、BDTTBO-BzT 和 BDTTBO-TT）。然後，我們將 BDTTBO-BT 或 BDTTBO-BzT 或 BDTTBO-TT 與聚（苯並二噻吩-氟噻吩並噻吩）（PTB7-TH）結合起來，以擴大太陽光譜的吸收並調整活性層中 PTB7-TH 和富勒烯的分子堆積，從而增加短路電流密

度。我們發現參入10%的BDTTBO-BT高分子以形成 PTB7-TH：BDTTBO-BT：PC71BM 形成三元共混物元件活性層可以將太陽能元件的功率轉換效率從 PTB7-TH 的二元共混物元件 9.0% 提高到 10.4%： PC71BM 轉換效率相對增長超過 15%。於第二部分，我們比較在BDTTBO單體中BDT供體單元上修飾硫原子或氯原子 取代和同時修飾硫原子和氯原子取代的側鏈聚合物供體與小分子受體光伏的功率轉換效率 (PCE) 的實驗結果與由監督產生的預測 PCE。使用隨機森林算法的機器學習 (ML) 模型。我們發現 ML 可以解釋原子變化的聚合物側鏈結構中的結構差異，因此對二元共混

系統中的 PCE 趨勢給出了合理的預測，提供了系統中的形態差異，例如分子堆積和取向被最小化。因此，活性層中分子取向和堆積導致的結構差異顯著影響 PCE 的預測值和實驗值之間的差異。我們通過改變其原始聚合物聚[苯並二噻吩-噻吩-苯並惡二唑] (PBDTTBO) 的側鏈結構合成了三種新的聚合物供體。同時修飾硫原子和氯原子取代的側鏈結構用於改變聚合物供體的相對取向和表面能，從而改變活性層的形態。 BDTSCl-TBO:IT-4F 器件的最高功率轉換效率 (PCE) 為 11.7%，與使用基於隨機森林算法的機器學習預測的 11.8% 的 PCE 一致。這項研究不僅提供了對新聚合物供體光伏性能的深入了解

，而且還提出了未明確納入機器學習算法的形態（堆積取向和表面能）的可能影響。於第三部分，為了理解下一代材料化學結構的設計規則提高有機光伏（OPV）性能。特別是在小分子受體的化學結構不僅決定了其互補光吸收的程度，還決定了與聚合物供體結合時本體異質結 (BHJ) 活性層的形態。通過正確選擇受體實現優化的OPV 元件性能。在本研究中，我們選擇了四種具有不同共軛核心的小分子受體——稠環核心茚二噻吩、二噻吩並茚並茚二噻吩（IDTT）、具有氧烷基-苯基取代的IDTT稠環核心、二噻吩並噻吩-吡咯並苯並噻二唑結構相同的端基，標記為 ID-4Cl、IT-4Cl、m-ITIC-OR-4Cl 和 Y7，與寬能帶高分子

PTQ10 形成二共混物元件。我們發現基於 Y7 受體的器件在所有二元混合物器件中表現出最好的光伏性能，功率轉換效率 (PCE) 達到 14.5%，與具有 10.0% 的 PCE 的 ID-4Cl 受體相比，可以提高 45%主要歸因於短路電流密度 (JSC) 和填充因子 (FF) 的增強，這是由於熔環核心區域中共軛和對稱梯型的增加，提供了更廣泛的光吸收，誘導面朝向並減小域尺寸。該研究揭示了核心結構單元在影響有源層形態和器件性能方面的重要性，並為設計新材料和優化器件提供了指導，這將有助於有機光伏技術的發展。最後，我們比較了具有 AD-A´-DA 結構的合成小分子受體——其中 A、A´ 和 D 分

別代表端基、核心和 π 價橋單元—它們與有機光伏聚合物 PM6 形成二共混物元件。 增加核苝四羧酸二亞胺 (PDI) 單元的數量並將它們與噻吩並噻吩 (TT) 或二噻吩吡咯 (DTP) π 橋單元共軛增強了分子內電荷轉移 (ICT) 並增加了有效共軛，從而改善了光吸收和分子包裝。 hPDI-DTP-IC2F的吸收係數具有最高值（8 X 104 cm-1），因為它具有最大程度的 ICT，遠大於 PDI-TT-IC2F、hPDI-TT-IC2F和 PDI-DTP-IC2F。 PM6:hPDI-DTP-IC2F 器件提供了 11.6% 的最高功率轉換效率 (PCE)；該值是 PM6:PDI-DTP-

IC2F (4.8%) 設備的兩倍多。從一個 PDI 核心到兩個 PDI 核心案例的器件 PCE 的大幅增加可歸因於兩個 PDI 核心案例具有 (i) 更強的 ICT，(ii) 正面分子堆積，提供更高的和更平衡的載波遷移率和 (iii) 比單 PDI 情況下的能量損失更小。因此，越來越多的 PDI 單元與適當的髮色團共軛以增強小分子受體中的 ICT 可以成為提高有機光伏效率的有效方法

I Voted: Making a Choice Makes a Difference

為了解決Picture的問題，作者Shulman, Mark 這樣論述：

Mark Shulman has authored over 150 books, including the picture book Mom and Dad are Palindromes. His debut novel Scrawl was an ALA/YALSA pick for Best Fiction for Young Adults title. Shulman lives in New York City. Serge Bloch is a society of Illustrators Gold Medal winner and the recipient of Fran

ce’s Baobab Award. He illustrated Susie Morgenstern’s A Book of Coupons, named an ALA Batchelder Honor Book, and has written and illustrated numerous books for children and young adults including One Proud Penny written by Randy Siegel. He lives in Paris.

應用多準則決策與模糊積分探討國道客運服務品質

為了解決Picture的問題，作者黃裕倉 這樣論述：

搭乘大眾客運能有效地減少都市交通阻塞及汙染問題，提升客運業者服務品質有助於提高民眾的搭乘意願。過去已有許多相關的研究探討客運服務品質，採用服務品質指標（SQI）結合結構方程模型（SEM）等統計方法，或是使用多準則決策分析方法，但是假設準則間是相互獨立關係。但是從現實社會中來看，許多在不同構面下的評估準則與準則之間可能會存在相互影響關係，以及準則之間的非加法關係，因此本研究將提出一個非加法模型考慮準則間的相互影響，探討大眾客運服務品質。本研究採用計算權重的最佳最差方法（Best Worst Method, BWM），可減少準則之間的比較次數，評估每項服務品質的準則所占整體的權重。再透過模糊積分

（Fuzzy integral）考量評估準則之間的非相加性進行績效整合，並以理想解類似度順序偏好法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS）對客運業者的優劣進行排序，並提供管理者改善策略，以有效提升服務品質。本研究以三家台北-宜蘭國道客運公司作為研究對象，研究結果並將與傳統加法行進行比較，探討兩種模型研究結果並提出研究結論。