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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了xlpe耐熱,大家也想知道這些:

水電工程工料單價分析實務(上)

為了解決xlpe耐熱的問題,作者陳志泰 這樣論述:

  本書寫作之基本目的,係在於提供國內廣大的機電從業人員能真正了解「工」與「料」內容之分析,有助釐清日常工作中常因諸多(一式)工程,而顯無力審核之感,就內容方面而言,本書共有11章,有管線、電氣、弱電、給排水及消防工程工料分析,零星材料之工料分析說明,配管及五金另料單價參考表,案例分析演練,工程造價分析等,最後一章為附錄,彙總一些常用之換算表。 ■ 本書特色     本書乃專為國內有志學習機電工程各項「工」與「料」分析的讀者而著,有別於一般書籍以理論為主的寫法,而有以下的特色:     1. 以深入淺出為寫作方針:本書的寫作係針對機電工程從業人員,故於陳

述上儘可能以「深入淺出」為方針,且以工程口語化作為用詞之依據。冀能降低各類背景不同的讀者進入此領域的門檻。     2. 強調理論與實務的結合:除介紹機電工程中「工料」之基本理論外,並將作者多年來參與實務性工作的經驗,及各種實務現況融入本書的內容之中,俾能使讀者在閱讀時能對照理論與實務,提升學習興趣。     3. 具備有系統的學習架構:於每章節開始前皆附有「本章內容說明」,利於讀者在研讀前可預先掌握閱讀重點,以習得有系統的觀念。另本書於網路上附有習題,可供讀者練習,思考自己對該章節內容的瞭解程度。  

基於Yolo物件辨識技術之電纜表面瑕疵檢測

為了解決xlpe耐熱的問題,作者謝安智 這樣論述:

傳統電纜表面瑕疵檢測,倚賴現場人員利用人眼與配合光學儀器打光進行判斷,然而由於現場人員判斷標準不同,時常發生誤判瑕疵的問題,近年來轉型改使用自動化光學檢測進行檢測,但是在辨別表面瑕疵時,時常將附著在表面的灰塵判別為瑕疵造成誤判,本研究使用YOLO物件辨別技術,利用具有檢測框的優點,能夠直接地顯示瑕疵所在位置,並且訓練完成的權重能夠得到優質的瑕疵特徵辨識結果,以解決工廠檢測時,灰塵誤判的問題,並且比較模型效能指標,用以評估本研究所訓練出的YOLO分類模型效能,並且利用k-fold交叉驗證方法加以評估模型效能指標是否可靠,最後本研究之YOLO模型查準率達到0.95、查全率達到0.92且對於電纜瑕

疵的mAP可達到94.39%,其辨識每張圖片之速度為3.19±0.5毫秒,並且能夠成功辨識電纜線上的瑕疵,且成功在標註框中顯示為何種類之瑕疵,為檢測電纜瑕疵提供一種新的方法。