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DraftSight電腦輔助繪圖培訓教材

為了解決cad動態輸入的問題，作者許中原 這樣論述：

無縫整合2D製圖和3D建模功能 讓設計流程變順暢，產品更出色 　　DraftSight是一個專業等級的2D設計與製圖工具。產品設計上，強化了在產生、編輯、檢視和註記任何形式2D工程圖的各項功能，同時具備了親和力極強的使用介面，不僅能降低維護2D舊資料的成本，又能保有2D繪圖的價值， 無疑是所有想進行工作無痛轉換的最佳2D工具選擇。 　　本書共分17章，每章課程皆設計有適當的指令說明，並在課程後面附上4-5個題目供學生練習，讓學生透過練習能對指令使用更加熟悉。書中大量的圖片解說與範例習題融合繪圖觀念與實作並重的安排，奠定繪圖之基本能力。 　　本書除了產品設計之外，還可以提供給土木、化工

、建築、工程營建等不同產業的專業CAD人員使用。對於設計師、教學者、學生、以及繪圖愛好者來說，使用DraftSight是一個穩定和可信賴的設計經驗。 本書特色 　　⚙ 建立、編輯、查看和標記任何類型的2D和3D DWG文件。 　　⚙ 利用高效率的功能減少耗費在製圖、設計和文檔記錄上的時間。 　　⚙ 體驗與當前專案或舊專案可靠的DWG檔相容性。 　　⚙ 使用熟悉的使用者介面和指令將學習曲線降至最低。 　　⚙ 輕鬆部署和管理網路許可並獲得全面技術支援，提高生產效率。 　　⚙ 可連接其他達梭系統解決方案，例如3DEXPERIENCE® Marketplace、GEOVIA®、DELMIA®、 　

　SOLIDWORKS® Electrical、SOLIDWORKS PDM等等，適用於CNC加工、3D列印、製造和其他下游應用。  

cad動態輸入進入發燒排行的影片

以雙層賽局理論分析蔡英文政府開放美豬美牛進口政策

為了解決cad動態輸入的問題，作者林品清 這樣論述：

蔡英文總統的第二任期甫揭幕，2020年8月28日蔡總統親自召開記者會，宣布自2021年元月起，開放含安全容許值以下萊克多巴胺 (Ractopamine) 含量之美國豬肉、內臟，以及30月齡以上之美國牛肉進口。引發媒體熱議，也引起國內各界對於該政策的疑慮與批評。回顧臺美關係歷程，美豬、美牛開放進口一直是我國歷屆政府，不分黨派都曾經面對的「燙手山芋」；然而，民進黨在2012年曾強力杯葛美牛進口，8年後卻對於美豬、美牛進口政策態度急轉彎，其原因為何？本研究指在探討蔡英文政府選擇在其第二任期之初、2020年8月底宣布這項重大政策，其中蔡政府對國際關係層面以及國內內政向度可能的考量與評估為何？本研究以

普特南 (Robert Putnam) 1988年提出之雙層賽局理論 (Two-level games) 為研究視角，筆者採取文獻分析法，並配合訪談法取得蔡政府內部幕僚對美豬、美牛進口政策之決策過程的一手資料進行分析。研究發現，2016年至2020年間，蔡政府面對前所未有的新型態美中臺三邊關係，加上2020年新冠肺炎 (Covid-19) 疫情肆虐全球之時，我國亮眼的防疫表現不僅為臺灣在國際上帶來正面宣傳效果，在國內也召喚出強大的「國家光榮感」，同時更為蔡英文政府帶來以「快刀斬亂麻」之姿，處理美豬、美牛進口議題的契機。

AutoCAD 2020 實戰演練：建築設計

為了解決cad動態輸入的問題，作者陳世勳 這樣論述：

　　AutoCAD 2020支援強大且靈活的2D與3D設計功能，可以建立任何想像得到的形狀，它可協助您以直覺的方式探索構想，提供各種創新功能，可提高設計與文件製作的效率，讓您以更安全、準確且流暢的方式，與工作團隊共用設計。 　　本書內容主要介紹AutoCAD在建築與室內設計方面的應用。前面六章講解了AutoCAD基本的繪圖與編輯技巧，特別適合沒有基礎的入門者作為練習熱身。第七章與第八章精心挑選建築圖紙作為範例，全面詳盡的講述建築平面圖、立面圖和剖面圖等繪製步驟及重點，幫助您融會貫通，將AutoCAD運用得更加得心應手。第九章介紹了3D建模的應用技巧，利用3D繪圖指令繪製出

室內立體家具透視圖。最後還介紹容易學習的SketchUp軟體完成室內設計的3D透視圖場景，該場景完成即等於CAD的立面圖也同樣完成。 　　課程內容包含各種繪製圖形的指令、精確繪圖、編輯圖形、尺寸標註、圖塊與屬性的應用、各視圖的繪製、3D圖形繪製、圖紙管理、環境設定以及綜合應用等，讓讀者透過實務操作掌握繪圖的應用技巧，並在實際工作與生活中熟練運用AutoCAD。 本書特色 　　■ 內容以實務操作為導向，各個單元皆提供精選範例操作，培養讀者靈活發揮設計思維。 　　■ Step by Step步驟式引導教學，讓讀者快速學會AutoCAD操作技巧。 　　■ 提供最佳化的作圖方式，大大提高繪圖

效率與品質。 　　■ 適用於高工、技術學院以及大學等建築/景觀/視覺/空間等相關設計科系課程使用。  

用於神經網絡加速和可靠性的乘積編碼冗餘殘數系統

為了解決cad動態輸入的問題，作者傅筱雯 這樣論述：

隨著科技的進步,神經網路能應用在各類產品上,但是神經網路在計算過程中會消耗大量資源,比如大量的乘加計算,如果想加快計算速度,電路的面積就會變大,功耗也會增加,準確率降低,所以速度,面積,功耗等等,變成非常重要的議題,當然,現今已有非常多的論文在討論這三個議題,而實驗室先前使用過殘數系統[13],它可以很好的提高神經網路的效率。但是神經網路也應用在需要高可靠度的系統上,比如自駕系統、生物醫學工程器材......等等,然而自駕系統發生車禍的新聞層出不窮,我們認為可靠度的提高也同樣很重要,雖然神經網路有自我修復功能,但是假設錯誤發生在最後一層,對於結果來說就是百分之百的錯誤,不過要同時提高速度、面

積、功耗及可靠度這四個議題的方法並不多,就我們所知只有冗餘殘數系統能做到,但是冗餘殘數系統架構的實現卻非常困難,實際完成的電路十分耗費資源,完全無法達到速度、面積、功耗效率的提升,因此我們將 AN-Code 應用於冗餘殘數系統來提高可靠度,提出了 AN-RRNS 和ANHRNS 系統,跟沒有可靠度提高手段的 QNN 相比,QNN 的 accuracy 為 87.99%,而 ANRRNS 可以提高到 91.68%,ANHRNS 可以提高到 92.24%,硬體資源方面,ANRRNS 速度可以提高到 2.42 倍,不過功耗和面積提高,而 ANHRNS 速度提高到5.55 倍,功耗降低了 18.78

倍,但面積比 QNN 大很多,這是由於我使用較少的輸入做比較的關係,若輸入越多,電路面積的利用效率越高。本文也提出一套系統,具有 GUI 介面,使用者可以很輕鬆的生成電路,和觀察其他實驗數據,只要使用者輸入規格,就可以一鍵產生神經網路的 Verilog,並自動layout。