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決勝焦點8S：打造INTERVIEW的競爭力

為了解決smooth比較級的問題，作者陳志哲 這樣論述：

本書特色 　　化「危機」為「轉機」，化「轉機」為「契機」，化「契機」為「奇蹟」， 　　為自己創造「生機」，運用獨創的8S策略及方法，才是面對口試的「王道」！ 　　▶ 內容結構化、系統化，明確指引教師甄試面試的具體方向！ 　　▶ 掌握四大流程，準備、簡介、自我介紹、決勝，全力出擊！ 　　▶ 把握關鍵細節High Light推銷自己，步步為營，萬無一失！ 　　▶ 蒐羅豐富面試實例，提供完善的建議，實際演練應對進退！ 強力推薦 　　張榮輝　中華民國中小學校長協會榮譽理事長 　　郭鐘隆　國立臺灣師範大學教育學院副院長、優聘教授 　　（依姓名筆畫排序） 考生回饋 　　▶ 華月美   新北

市 一般教師    　　「決勝焦點8S」讓我掌握了口試的Strategy，將教學的經驗以Story方式呈現，並融入教育Shining，就能展現最大的優勢。 　　▶ 蔡佩珊 臺中市 一般教師 　　很幸運的我看到這本書。我前後共考了六年，今年終於考上，感覺像作夢一樣。找對方向、找到邏輯、別害怕失敗，是我「上岸」的關鍵。 　　▶ 李靜宜 新北市 藝文教師 　　用最簡單的Smile，表達Smooth的語言，以Signal去傳達教學Strategy，並說出感人的Story，呈現多面向8S的Know-how，就容易讓口委認同：「有你真好！」 　　▶ 梁家奇 高雄市 藝文教師 　　決勝焦點8S技巧，讓

我在之後擔任老師時，更能傾聽孩子的心聲、更能有效地了解家長的需求，達到親師生之間的良好互動。 　　▶ 曹修慈   臺北市   體育老師 　　閱讀這本書後有以下收穫：三折頁的內容一定是要可以「加分」的、設計「接話」會增加親切感、適時加入「溫馨故事」更能吸引人。 　　▶ 林佳穎   新北市 英語教師 　　架構好自己說話的邏輯，不斷的練習，並告訴自己：我已經準備好了，是我從8S裡獲得最大的收穫。 　　▶ 林郁靜   臺北市 閩語教師 　　掌握好Smile、Smooth等8S策略，會讓流暢度及自信心大增，再以無懼的心勇敢面對，就可以準備一場美麗的演出。 　　▶ 石竹君 南投縣 幼教老師 　　我

覺得對8S對我的幫助是掌握更多的小技巧，讓我變得更有自信，勇於面對考官，口試時也比較不慌張。 　　▶ 黃聖芬   清華大學 學生 　　運用決勝焦點8S，讓我腦中可以靈活地思考問題，能夠聚焦，尋求最貼切、適當的解答，不僅可以破題，還能觸類旁通，得到高分。 　　▶ 陳炯元   輔仁大學 學生 　　利用8S的原則，讓說話更加有條有理，個人覺得不只是在口試時能夠用到，也是人際溝通時很好的策略。

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基於人因工程之道路智慧照明研究

為了解決smooth比較級的問題，作者劉軍希 這樣論述：

本文研發一種結合人因照明與智慧控制的創新策略，運用可變光型之LED智能路燈設計，搭配影像式輝度計，基於IoT sensor-driven之理念，藉由輝度計偵測路面照明狀態，透過AI影像判斷車輛與輝度條件，可自動調適燈具輸出兩種不同型態的配光曲線，分別是平均照度與照度均勻度優先的照度光學設計，適合於未下雨的乾燥路面之視覺判別；及平均輝度與輝度均勻度優先的輝度光學設計，更適合於濕滑路面之行車狀況，有效提升駕駛人的視覺清晰度，可以解決雨後路面濕滑所造成的駕駛人無法正確辨識路面狀況及反射眩光之危害議題，優化全時段道路安全與用路人視覺清晰度，有助於改善長期以來，夜間下雨溼滑時所造成的交通意外。另外透過

燈具照射於改質瀝青、再生瀝青等新舊不同材質的瀝青道路鋪面之量測數據，評估路面的照明光學效果，可以估測鋪面輝度反射係數q，並與現場道路鋪面量測的國際糙度指標(International Roughness Index, IRI)、鋪面狀況指標(Pavement Condition Index, PCI)兩項指標值進行比值分析，找出相關聯之曲線配對，可以長期蒐集與建立大數據，探討本系統之運算因子，發展出最佳道路照明建構模式，供道路鋪面材質重置刨舖生命週期之參考。研究期間，本論文所研發雙配光曲線設計之LED智慧路燈與控制系統，實際應用於桃園市智慧路燈工程的建設，實測驗證路面乾濕度不同條件下，路燈燈具

應有不同的配光特性，才能提升行車安全；並再經由智慧亮度控制，可以兼顧節能與行車安全，對於未來的道路照明工程規劃設計及維護，具有引導性的貢獻。

16堂培養核心素養的英文閱讀課(初級篇)【書+別冊】

為了解決smooth比較級的問題，作者希伯崙編輯部 這樣論述：

→建立英語素養題組解題能力 →符合108課綱新理念，用英語跨域學習！ →16篇閱讀文章，教你16個閱讀技巧！ →「英語」應該是汲取新知、探索世界的工具！ →將英語閱讀理解力，實際運用於生活中！ 　　英語是「術科」，而非「學科」！ 　　過去很長一段時間，我們常把英語當作學科來學習，主要著重在背單字、學文法句型上。然而，英語其實就跟中文一樣，應該是作為汲取新知、探索世界及溝通的工具，在本質上比較像是「術科」而非「學科」，並且能實際運用於生活之中，才能真正內化為自我的知識，貼近生活也才能引起學習的共鳴與興趣。 　　用英語跨領域學習，從小培養閱讀能力！ 　　108新課綱的理念是希望學生能利用課

堂上所學，盡可能在生活情境中培養核心素養，促使學生能夠跨領域、跨學科的學習，進而將所學的知識轉化成能力與態度。本書基於以上的目標，共編寫了十六個單元，文章類型多元，包括健康生活、生態環保、文化淵源、旅遊萬象等。每個單元的設計分成閱讀技巧、單元文章、單字片語等語言知識，以及三道素養題組。在這四十八道素養題組中，我們將文章主題延伸運用到生活情境中，透過各種不同的題型，訓練溝通表達、解決問題、培養多元文化與國際理解的能力，不僅適用於學生，也適用於每個英語學習者。 　　線上聆聽朗讀MP3，隨時學習不受限！     　　本書可運用智慧型手機，掃描每個單元第一頁的QR-code，便可立即上網聆聽由專業的

外籍老師所錄製的課文及單字朗讀MP3，也能夠從官網下載完整的朗讀MP3音檔，可依照學習者的喜好搭配學習使用，不受時間和空間的限制，走到哪聽到哪，輕鬆簡單並且有成效地學習英語！  

微型電網併聯多模組變流器智慧型控制策略研究

為了解決smooth比較級的問題，作者楊艷 這樣論述：

逆變器是微型電網系統中的重要電力電子介面，可將分佈式發電系統與當地負載連接構成微型電網系統，或者與公共大電網連接實現併網運行。隨著分佈式能源發電規模的擴大，考慮電力電子開關的應力以及系統冗餘性能，通常將多個小容量逆變器模組併聯以建立大容量的微電網系統。此外，介面逆變器也通過併聯運行方式將微型電網系統中不同的分佈式能源接至公共連接點。研究智慧型控制方法以提高微型電網系統中併聯逆變器模組的控制性能及優化微型電網輸出電力品質，對於提高分佈式能源接入微型電網的滲透率顯得相對重要。為了提高微型電網孤島運行模式下併聯逆變器模組在不同負載及不同運行狀況下的動態性能及供電可靠性，本文設計基於主-從電流均衡控

制策略下的併聯逆變器模组自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制(Adaptive Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode Control, AFNNISMC)，將併聯逆變器模组視為主體，構建完整的數學模型以保證其系統級的穩定性，並在此基礎上，首先設計全域滑動模式控制(Total Sliding-Mode Control, TSMC)和具有自適應觀測器的全域滑動模式控制架構。為了提高系統的強健性、克服傳統全域滑動模式控制對系統詳細動力學模型的依賴，及消除由全域滑動模式控制引起的控制抖動現象，本文使用四層模糊類神經網路(Fuzzy Neural Net

work, FNN)來模擬全域滑動模式控制律，根據里亞普諾夫穩定理論(Lyapunov Stability Theorem)和投影算法(Projection Algorithm)，利用模糊神經網路與全域滑動模式控制律之間的近似誤差，設計網路參數的線上自適應調整律，以保證網路參數的收斂性和控制系統的穩定性。因此，即使系統存在不確定性的情況下，也可以保證併聯逆變器模組輸出高品質的電能，以及併聯逆變器模組之間高精度電流均衡性能。此外，當單一逆變器從併聯系統斷開或重新接入時，所提出的 AFNNISMC 可以保證併聯系統的不斷電運行，從而提高微型電網系統的冗餘度和操作靈活性。進一步，藉由數值模擬和實驗結

果，驗證所提出自適應模糊神類經網路模擬滑動模式控制的可行性和有效性。此外，亦與傳統的適應性全域滑動模式控制(Adaptive TSMC, ATSMC)和比例積分控制(Proportional-Integral Control, PIC)架構進行性能比較，驗證所提出的自適應模糊類神經網路模擬滑動模式控制的優越性。考慮到固定結構的模糊神類經網路難以兼顧計算負擔及控制性能，本文進一步研究 一 種 自 組 織 結 構 模 糊 類 神 經 網 路 模 擬 滑 動 模 式 控 制 (Self-Constructing Fuzzy-Neural-Network-Imitating Sliding-Mode

Control, SFNNISMC)，用於執行主-從電流均衡控制策略下的微型電網併聯逆變器模組的併網電流跟蹤控制，所設計的模糊類神經網絡同時具有結構和參數自學習能力。本文所提出自組織結構模糊類神經網路(Self-Constructing Fuzzy Neural Network, SFNN)中，輸入層的初始節點由併網逆變器模組的數目決定，而隸屬函數層的規則由動態規則生成機制依據當前的暫態輸入從無到有自動生成。同時，本結構還引入了動態派翠(Petri)網路實現規則刪減機制，派翠網路使用於重新激活與新接入的從逆變器相對應的規則，只有被派翠網路激活的規則相關的網路參數才會被線上更新，而不是所有的網路

參數皆更新，從而減輕參數學習過程的計算負擔。此外，利用里亞普諾夫穩定理論和投影算法設計網路參數的線上學習律，保證網路參數及併網電流跟蹤誤差的收斂性。藉由數值模擬展示所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制在併聯逆變器模組不同運行狀況下規則演化的過程。本文亦利用兩個逆變器模組併聯的實驗平臺，亦與傳統的比例積分控制(PIC)、滑動模式控制(Sliding-Mode Control, SMC)及固定結構的自適應模糊神經網路模擬滑動模式控制(AFNNISMC)進行對比實驗，進一步驗證所提出的自組織結構模糊類神經網路模擬滑動模式控制方案的優越性。