hp smart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

Trust Yourself: Stop Overthinking and Channel Your Emotions for Success at Work

為了解決hp smart的問題，作者Wilding Lmsw, Melody 這樣論述：

Melody Wilding, LSMW is an executive coach for smart, sensitive high-achievers and author of Trust Yourself: Stop Overthinking and Channel Your Emotions for Success at Work. Recently named one of Business Insider’s Most Innovative Coaches for her groundbreaking work on Sensitive Strivers, her client

s include CEOs, C-level executives, and managers at top Fortune 500 companies such as Google, HP, Facebook, Netflix, Twitter, IBM, Citibank, JP Morgan, and others. Melody has been featured in the New York Times, O Magazine, and NBC News, and spoken at Stanford University, Walmart, Adweek, Burberry a

nd more. She’s here to help you break free from self-doubt and imposter syndrome so you can use your sensitivity as the superpower that it is. Melody is a licensed social worker with a Master’s degree from Columbia University, and a former researcher at Rutgers University. She is a professor of Huma

n Behavior at Hunter College and is a contributor to Harvard Business Review, Fast Company, Forbes, and Business Insider.

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靜電紡絲—循環熱壓法製備PVDF膜之多態結晶相分析

為了解決hp smart的問題，作者蘇柏諺 這樣論述：

本研究先將聚偏二氟乙烯(PVDF)以靜電紡絲之製程產生一定量的β相，然後再使用循環熱壓的方式來探討其對於PVDF生成β相之影響及三相(α、β、γ)的相變化與熱穩定性。其中的重點在於循環熱壓法可否影響靜電紡絲PVDF的極性相(β、γ)之生成。本研究分成兩部分，第一部分先利用機械壓縮的方式來探討在何種壓力(50 ~ 500 MPa)的條件下最有利於靜電紡絲PVDF中極性相的生成；第二部分則沿用第一部分的最佳壓力(300 MPa)來對靜電紡絲PVDF進行循環熱壓的實驗。試片表面形貌由SEM觀察，而DSC與FTIR可以分別計算總結晶度(Xc)與個別的相含量(F(α)、F(β)、F(γ))，且總結晶度

與相含量相乘可得到單相結晶度(Xα、Xβ、Xγ)最後在使用XRD來推估試片的應變與晶粒大小。首先，第一部分中以機械壓力對電紡PVDF進行壓縮，由FTIR的計算結果發現在壓力為300MPa的條件下PVDF的F(β)由原本電紡的56.22 %上升到最高值66.94 %，因此後續循環熱壓便全部在壓力為300 MPa的固定壓力下進行。第二部分實驗中的SEM圖表現出在熱壓溫度大於100 oC時，試片會有較低的孔隙率。但是因為電紡PVDF初始孔隙較多，因此有機會出現空氣團聚而形成孔洞。從DSC計算的結晶性中可以發現所有試片均在熱壓溫度為140 oC時有最高的結晶性，表示PVDF在此溫度最容易生成穩定的結晶

型態，其中最高結晶度為試140 oC熱壓1循環(140-1)的58.74 %。此外，在FTIR中我們不只單純計算出各相的含量，我們必須將DSC計算的結晶度(Xc)與各別相含量(F(α)、F(β)及F(γ))相乘，從而得到真正的單相結晶度(Xα、Xβ及Xγ)，以便更好觀察循環熱壓法對於電紡PVDF的影響。而其中試片160-1有最高的Xβ = 43.7 %，試片140-1有最高的Xα = 15.4 %以及第二高的Xβ = 43.3 %。另外，在熱壓溫度低於165 oC時Xβ會隨熱壓溫度增加而增加。由此可知在140 oC ~ 165 oC時我們可以此為基礎來增加更多的β相結晶度。然而，本研究中的循環

熱壓法的Xβ與Xc會隨著熱壓的循環次數增加而急遽減少，就像是在4循環實驗中熱壓溫度高於140 oC時的各相結晶性皆不超過15 %，在8循環中更是不超過10 %。在DSC與FTIR的資料整合中，我們還可以整理出在電紡PVDF的熱壓製程後對各相熱穩定性的影響。從試片165-2與170-2的DSC圖中可以發現γ相的吸熱峰值最低點為172.69 oC，也是本研究中發現的γ相存在的最低熔點。另外，在試片165-8中觀察到兩個吸熱峰(174.87 oC及176.37 oC)，再加上此試片中的β相結晶度大於α相結晶度，推斷β相在此條件下的熱穩定性是大於α相的，所以174.87 oC為β相的最高熔點。再由XR

D的分析結果中我們得知α相的應變一直高於β相，並且隨著循環次數增加而略為增加，符合文獻資料中提到的β相可以由受應力影響的α相變化而來。雖然電紡PVDF的結晶度會隨熱壓溫度及循環次數增加而降低，而由Scherrer’s 方程式估算的晶粒大小中顯示各相的平均晶粒大小會隨著熱壓的溫度及循環次數提高而增加。綜上所述，相較於原始的電紡纖維膜，循環熱壓製程可以有效增加試片的密度以及降低試片的缺陷。當熱壓溫度低於或等於140 oC時，熱壓循環次數的增加亦同時增加Xc與Xβ；而當熱壓溫度高於140 oC時會增加高分子鏈的活動性從而使Xc與Xβ呈現相反的趨勢。在140 oC及160 oC的1循環熱壓條件下可得到

最佳的Xβ為43.5 %，因為此溫度最接近PVDF的再結晶溫度。為獲得大晶粒與高結晶度的β相，熱壓溫度應該要低於 165 oC且低於4次循環；而大晶粒與高結晶度的γ相熱壓溫度則是要大於160 oC且循環約2 ~ 4次。

Python與物聯網程式開發終極實戰寶典

為了解決hp smart的問題，作者曾吉弘 這樣論述：

　　現在已經是萬物互聯的時代，從健身環到智慧家庭都是。了解如何透過網路與硬體元件互動來收集並分析使用者資料，到了今天變得更加重要了。物聯網（IoT）結合了時下最熱門的Python開放原始碼程式語言之後，就能用來製作具備直觀好用介面的智能物聯網系統。    　　本書包含三大篇幅，第一篇談的是物聯網的「網」。你會製作一些端對端的物聯網app來透過網路控制LED，接著學習如何使用Python來建立各種RESTful API、WebSocket API與MQTT服務。第二篇則是介紹電子電路與GPIO介接的重要觀念。到了第三篇，重點轉到物聯網的「物」，你會學到如何透過Python來連接與控制各種電子

感測器與制動器，主題包含了馬達控制、超音波感測器測距與量測溫度。最後，我們還要告訴你如何用Python來實作許多進階的物聯網技術、整合各種物聯網資料視覺化與自動化平台，並完成一個相當厲害的物聯網專案。    　　讀完本書之後，你對物聯網開發就有相當的掌握，也會具備使用Python製作更複雜的物聯網系統所需的知識。    　　本書精彩內容：  　　．從零開始！了解如何使用Raspberry Pi來介接電子元件  　　．了解如何製作感測器與致動器電路  　　．使用Async IO、發佈/訂閱架構等更多方式來建構Python程式碼  　　．整合各種感測器與致動器來自動化生活中的物聯網專案  　　．整

合電路專案與ThingSpeak、IFTTT來作到自動化應用  　　．製作並運用RESTful API、WebSocket與MQTT來操作感測器與致動器  　　．設定用於物聯網專題的Raspberry Pi與Python開發環境 

COVID-19 大流行期間居民對台灣旅遊促進的態度

為了解決hp smart的問題，作者束雷曼 這樣論述：

如同亞洲其他國家和世界其他各地一樣，由於COVID-19疫情，台灣在國內和國際旅遊與面臨巨大的挑戰。過去在COVID-19疫情期間關於地方依戀、地方滿意度及知覺品質與居民態度的關聯，進而影響旅遊觀光推廣的研究相當少，正因這個研究缺口促使本研究。本研究以社會交換理論（SET）和地方認同理論（PIT）兩個理論為基礎，對250 位台灣居民進行問卷調查，並以 Smart PLS 3.0 進行分析，研究結果顯示在COVID-19疫情期間地方依戀、知覺品質、地方滿意度與態度正向影響旅遊觀光分享。台灣有關疫情與旅遊方面的研究尚不常見的情況下，本研究的主要貢獻和意義在於，它彌補了 COVID-19大流行期間

居民對台灣旅遊推廣態度研究上的缺口。未來研究可針對世界各地疫情期間旅遊觀光之相關研究，或嚐試以其他理論以驗證來源可信度等因素之研究。