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模具學(修訂版)2/e (2版)
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模具學 ISBN13：9789572164631 出版社：全華圖書 作者：施議訓;邱士哲 裝訂／頁數：平裝／592頁 出版日：2008/11/01 中國圖書分類：機械工廠 內容簡介 坊間模具相關書籍，大部分為日譯，少部分由一些專家彙整，然大部分較為專精某一部份。為使一般有心從事模具行業人士者，提供較為完整之工具書，本書係由筆者經多年從事模具教育整理編輯而成。內文共分九章，由簡而繁，每章並附有習題，可供做學校或訓練機構教材，以加強效果。適合大學、科大、技術學院機械、模具工程等相關科系或對此有興趣之業界人士使用。 本書特色 1 . 筆者經多年從事模具教育整理編輯而成。 2 . 內容完整使一般有心從事模具業人士，提供較為完整之工具書。 3 . 本書內容，由淺而繁，每章並附有習題，可供做學校或訓練機構教材，以加強學習效果。 4 . 適合大學、科大模具、機械工程等相關科系或對此有興趣之業界人士使用。 目錄 第1章 模具概說 第2章 沖壓模具 第3章 塑膠模具 第4章 壓鑄模具 第5章 特殊模具 第6章 模具設計 第7章 模具加工 第8章 模具材料 第9章 模具發展
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書名：工程數學(精華版)(Kreyszig : Advanced Engineering Mathematics 10/E) 作者：黃世杰(KREYSZIG) 出版社：高立 出版日期：2019/08/00 ISBN：9789863781349 內容簡介 本書提供一個完整詳盡及新穎之工程數學編排撰寫，主要提供研讀工程、物理、數學、電腦科學或應用數學相關領域學生，用以解決實用問題，而在研讀本書內容之中，僅需具備基礎微積分課程背景即可。 本書主要內容分為四個部分： A 部分：常微分方程式；B 部分：線性代數，向量微積分；C 部分：傅立葉分析，偏微分方程式；D 部分：複變分析。 本書各部分均可獨立閱讀，而在四大部分之各章亦可分別詳閱。 本書四個基本主旨為： 建立適當模型：探討經由數學型式建模之過程，求解數學問題及詮釋計算結果，並以物理或其他相關研究，來檢視所得結果之實用價值及蘊含意義。 適切的使用電腦軟體：執行數值計算和統計，已漸具有其重要性，尤其在工程科技公司的研究計畫中，常囊括複雜龐大的問題模型化。 工程數學之美：在於其僅需較少之基本概念，但卻含括強而有力的統整定理。 清楚鑑別物件觀念結構：例如在本書討論中之複變分析，其並非僅以單一領域結構探討，而是由不同數學方法共同分析組成，其中每種數學結構各賦予不同的方法。 目錄 A部分 常微分方程式 第1章 一階常微分方程式 第2章 二階線性常微分方程式 第3章 高階線性常微分方程式 第4章 常微分方程式的級數解，特殊涵數 第5章 拉普拉斯轉換 B部分 線性代數，向量微積分 第6章 線性代數：矩陣，向量，行列式，線性系統 第7章 線性代數：特徵值問題 第8章 向量微分、梯度、散度和旋度 第9章 向量積分（積分定理） C部分 傅立葉分析、偏微分方程式 第10章 傅立葉分析 第11章 偏微分方程式 D部分 複變分析 第12章 複數及複變函數 第13章 複變積分 奇數習題解答 索引
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【中文書】 書名：數控工具機原理與實習 第五版 作者：陳天生 黃寶建 出版社：高立 出版日期：2017/02/01 ISBN：9789863781127 內容簡介 涵蓋CNC工具機加工技術及相關觀念。 內容詳實、深入淺出、條理分明，並融入能力本位基本精神，可引領學習者自我學習。 本書理論與實務技能並重，程式範例特別多，並配合實作練習與自我挑戰之課題，讓學習者兼備理論與實務之基礎。 全書所有度量單位，均採用公制系統，符合企業之需要。 實作練習與自我挑戰課題之材料尺度，力求一致，以方便實際教學訓練。 目錄 第1章 數值控制工具機概論 第2章 程式設計、製作之基本認識 第3章 CNC車床程式設計 第4章 CNC車床基本操作 第5章 CNC綜合切削中心機程式設計 第6章 CNC切削中心機基本操作 第7章 巨集指令 Appendix A 車銑複合加工機範例 Appendix B 0M, 0T控制器程式錯誤及故障警告表 Appendix C CNC車銑床乙級檢定模擬範例 參考文獻
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現代機構學 作者：顏鴻森、吳隆庸、黃文敏、吳益彰、藍兆杰 ISBN：9789865522049 版次：1 年份：2020 出版商：東華書局 頁數/規格：472頁/平裝雙色 簡介 本書特色 機構之功能為產生必要的機械運動。傳統的設計是經由連桿、凸輪、齒輪、及其它機構，來達成所需的運動輸出。21世紀的現代，有些電動機功能，可直接產生輸出端所需的運動；廣義言之，亦是機構學範疇。「現代機構學」與時俱進的將著者前撰「機構學」專著大幅改版，減少傳統機構內容及圖解技巧篇幅，增加電機機構、機構合成、及機器動力專章，以符合現代機器設計與科技發展需求。 目錄 第01章 緒言 INTRODUCTION 第02章 機構的構造 STRUCTURE OF MECHANISMS 第03章 機構的運動 MOTION OF MECHANISMS 第04章 連桿機構 LINKAGE MECHANISMS 第05章 運動分析-圖解法 GRAPHICAL KINEMATIC ANALYSIS 第06章 運動分析-解析法 ANALYTICAL KINEMATIC ANALYSIS 第07章 連桿機構合成 SYNTHESIS OF LINKAGE MECHANISMS 第08章 凸輪機構 CAM MECHANISMS 第09章 齒輪機構 GEAR MECHANISMS 第10章 動力分析 DYNAMIC FORCE ANALYSIS 第11章 電機機構-永磁式電動機 ELECTRICAL MECHANISMS
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塑膠成型品設計與模具製作 ISBN13：9789572174340 出版社：全華圖書 作者：林滿盈 裝訂：平裝 規格：26cm*19cm (高/寬) 版次：1 出版日：2010/02/01 中國圖書分類：合成樹脂；塑膠 內容簡介 作者本著期望同學們在學校期間即能吸收關於塑膠成型的基本概念與模具製作的相關知識，可以補足其產品設計的商品化之完整性；為了能讓更多的同學，不論是主修工業設計〔產品設計〕或機構設計者，皆能對於塑膠成型品的設計與模具製作間的互動，在學校期間即有初步涉獵，進而編寫了此一可供教學用的基礎教材。本書前半段〔第一章到第八章〕是基本概念，後半段〔第九章到第十三章〕則是應用與實務，前後對照，熟讀後期能對讀者有所助益。 目錄 第1章 緒論 1-1 前言 1-2 立論基礎與研究內容 1-3 實務驗證 1-4 塑膠材料與用途 1-5 塑膠成型加工 第1章 習題 第2章 射出成型品設計 2-1 肉〔壁〕厚Wall Thickness 2-2 R角Radius 2-3 分模線Parting Line 2-4 拔模斜度 2-5 縮水〔收縮〕率與成型公差 2-6 倒勾Undercut 2-7 靠破 2-8 凸出管柱Boss 2-9 孔洞 第2章 習題 第3章 射出成型之表面處理與成型問題 3-1 產品之表面處理 3-2 特殊的設計與加工方法 3-3 射出成型產生之問題 第3章 習題 第4章 押出成型品設計 4-1 薄件押出 4-2 圓管押出 4-3 異型押出 4-4 發泡押出 4-5 複合押出 4-6 網狀結構之押出 4-7 押出成型之問題點與解決方法 4-8 表面處理 第4章 習題 第5章 中空吹氣成型品設計 5-1 肉厚 5-2 應力與脫模 5-3 吹氣點〔孔〕 5-4 切口 5-5 R角 5-6 倒勾Undercut 5-7 補強 5-8 押吹與射吹 5-9 多色成型 5-10 預埋嵌入件 5-11 表面處理 第5章 習題 第6章 塑膠製品零組件之結合方法 6-1 熔接 6-2 鎖接 6-3 扣接 6-4 黏接 6-5 鉸鏈Hinge 6-6 齒輪 6-7 鉚接 6-8 黏扣帶〔沾黏、粘扣〕 6-9 緊密配合 6-10 押出＋射出 第6章 習題 第7章 射出成型模具之設計與製作 7-1 模具設計 7-2 模具加工 7-3 模具設計圖 第7章 習題 第8章 押出成型與中空吹氣成型模具製作與加工 8-1 押出成型模具 8-2 中空吹氣成型模具 第8章 習題 第9章 產品設計與模具製作之互動 9-1 產品規劃與設計 9-2 模具規劃 9-3 產品效果規劃 9-4 產品設計之結論 9-5 產品設計與模具製造之互動 9-6 結論 第9章 習題 第10章 塑膠成型品設計之知識庫與資料庫 10-1 知識庫(Knowledge Base) 10-2 資料庫(Data Base) 10-3 標準模式建立 第10章 習題 第11章 射出成型品設計實務之應用 【射出成型設計實務作品一】 【射出成型設計實務作品二】(新型專利作品) 【射出成型設計實務作品三】(新型專利作品) 【射出成型設計實務作品四】(新型專利作品) 【射出成型設計實務作品五】 【射出成型設計實務作品六】 【射出成型設計實務作品七】 第12章 押出成型品設計實務之應用 押出成型品設計實務之應用 【押出成型設計實務作品一】 【押出成型設計實務作品二】 第13章 中空吹氣成型品設計實務之應用 中空吹氣成型品設計實務之應用 【中空吹氣成型設計實務作品一】 【中空吹氣成型設計實務作品二】
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內容介紹 ▍AI 界扛霸子 NVIDIA 的深度學習 (Deep Learning) 指定教材！ ▍GPT、Transformer、seq2seq、self-attention 機制...大型語言模型 (LLM) 背後的先進技術「硬派」揭密！ 近年來，在 NVIDIA (輝達) GPU、CUDA 技術的推波助瀾下，深度學習 (Deep Learning) 領域有著爆炸性的成長，例如最為人知的 ChatGPT 正是運用深度學習技術開發出來的當紅應用。 【★學深度學習，跟 AI 重要推手 - NVIDIA 學最到位！】 除了硬體上的助益外，為了幫助眾多初學者快速上手深度學習，任職於 NVIDIA 的本書作者 Magnus Ekman 凝聚了他多年來在 NVIDIA 所積累的 AI 知識撰寫了本書。除了介紹深度學習基礎知識外，也包括此領域的最新重要進展。本書同時也是 NVIDIA 的教育和培訓部門 -【深度學習機構 (Deep Learning Institute, DLI)】 指定的培訓教材 (https://www.nvidia.com/zh-tw/training/books/)。 要學深度學習，跟深度學習的重要推手 NVIDIA 學就對了！眾多紮實的內容保證讓你受益滿滿！ 【★機器視覺、生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造！】 在深度學習的教學上，本書將從神經網路的底層知識 (梯度下降、反向傳播...) 介紹起，帶你打好深度學習的底子。接著會介紹用 Colab 雲端開發環境 + tf.Keras 建構、調校多層神經網路，以及經典的 CNN (卷積神經網路) 圖形辨識模型建構...等機器視覺主題。最後則邁入自然語言處理 (NLP) 領域，在介紹完基本的 RNN / LSTM 知識後，以先進的 Transformer、GPT...語言模型架構做結。 尤其自從 ChatGPT 爆紅之後，自然語言處理 (NLP) 一直是深度學習的熱門研究話題，而這部分正是本書最精彩之處！ RNN / LSTM 神經網路雖然問世已有一段時間，現今一些先進的 NLP 模型或許不會用它們來建構，但由它們衍生出來的 hidden state (隱藏狀態) 概念可說是重中之重，我們會帶你好好熟悉，以便能跟後續章節順利銜接上。 之後則會利用各種神經網路技術帶你實作【多國語言翻譯模型】、【Auto-Complete 文字自動完成模型】...等範例。從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化，從頭到尾示範一遍，帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎。 令小編最印象深刻的是，本書所設計的 NLP 章節內容可說是「環環相扣」，從 RNN / LSTM 章節初次觸及 NLP 模型開始，次一章的模型架構幾乎都是為了解決前一章模型的特定問題而生的。這種層層舖墊的獨到方式能讓你深刻理解 RNN / LSTM / seq2seq / encoder-decoder / attention / self-attention 機制...等技術的發展脈絡，對於看懂 Transformer、GPT 等最先進的神經網路技術有莫大的幫助，這絕對是其他書看不到的精彩內容！ 本書特色 □【徹底看懂 ChatGPT 背後核心技術 - GPT 的模型架構】 GPT、Transformer、encoder-decoder、seq2seq、self-attention 機制、attention 機制、query-key-value 機制、Multi-head、位置編碼 (positional encoding)、預訓練 (pre-train)、微調 (fine-tune)...各種建模技術輕鬆搞懂！ □【生成式 AI 語言模型 100% 從零開始打造！】 ‧用 Colab + tf.Keras 實作多國語言翻譯模型、Auto-Complete 文字自動完成模型 ‧從處理原始文字訓練資料 → 切割資料集 → 建構模型 → 模型調校、優化，從頭到尾示範一遍，帶你紮穩大型語言模型 (LLM) 的建模基礎 □【深度學習基礎知識學好學滿】 ‧紮穩根基！不被損失函數 / 梯度下降 / 反向傳播 / 正規化 / 常規化…一拖拉庫技術名詞搞的暈頭轉向！ ‧深度神經網路基礎 / CNN / RNN / LSTM...概念詳解。 ‧多模態學習 (multimodal learning)、多任務學習 (multitask learning)、自動化模型架構搜尋...熱門主題介紹。 □詳細解說, 流暢翻譯 本書由【施威銘研究室】監修, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ 書籍目錄 Ch01 從感知器看神經網路的底層知識 1-1 最早的人工神經元 - Rosenblatt 感知器 1-2 增加感知器模型的能力 1-3 用線性代數實現神經網路模型 Ch02 梯度下降法與反向傳播 2-1 導數的基礎概念 2-2 以梯度下降法 (gradient descent) 對模型訓練問題求解 2-3 反向傳播 (back propagation) Ch03 多層神經網路的建立與調校 3-1 動手實作：建立辨識手寫數字的多層神經網路 3-2 改善神經網路的訓練成效 3-3 實驗：調整神經網路與學習參數 Ch04 用卷積神經網路 (CNN) 進行圖片辨識 4-1 卷積神經網路 (CNN) 4-2 實作：以卷積神經網路做圖片分類 4-3 更深層的 CNN 與預訓練模型 Ch05 用循環神經網路 (RNN、LSTM...) 處理序列資料 5-1 RNN 的基本概念 5-2 RNN 範例：預測書店銷售額 5-3 LSTM (長短期記憶神經網路) 5-4 LSTM 範例：文字的 Auto-Complete 機制 Ch06 自然語言處理的重要前置工作：建立詞向量空間 6-1 詞向量空間的基本知識 6-2 做法(一)：在神經網路建模過程中「順便」生成詞向量空間 6-3 做法(二)：以 word2vec、GloVe 專用演算法生成詞向量空間 Ch07 用機器翻譯模型熟悉 seq2seq 架構 7-1 機器翻譯模型的基本知識 7-2 機器翻譯的範例實作 7-2-1 tf.Keras 函數式 API 簡介 7-2-2 建構模型前的工作 7-2-3 建構模型 7-2-4 訓練及測試模型 7-2-5 實驗結果 Ch08 認識 attention 與 self-attention 機制 8-1 熟悉 attention 機制 8-2 認識 self-attention 機制 8-2-1 self-attention 的基本概念 8-2-2 self-attention 機制的算法 8-2-3 multi-head (多頭) 的 self-attention 機制 Ch09 Transformer、GPT 及其他衍生模型架構 9-1 Transformer 架構 9-1-1 編碼器端的架構 9-1-2 解碼器端的架構 9-1-3 Transformer 內的其他設計 9-1-4 小編補充：觀摩 keras 官網上的 Transformer 範例 9-2 Transformer 架構的衍生模型：GPT、BERT 9-2-1 認識 GPT 模型 9-2-2 認識 BERT 模型 9-2-3 其他從 Transformer 衍生出的模型 附錄 A 延伸學習 (一)：多模態、多任務...等模型建構相關主題 附錄 B 延伸學習 (二)：自動化模型架構搜尋 附錄 C 延伸學習 (三)：後續學習方向建議 附錄 D 使用 Google 的 Colab 雲端開發環境
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