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升二技.插大.私醫聯招.學士後(中)醫普通化學(上)(第三版)

為了解決全華 物理 解答的問題，作者方智  這樣論述：

　　本書上冊內容分六章，循序探討顯微的原子、分子世界，其中第一、二章就是量子力學，第三、四章、五章，則分別以分子眼光來探討氣體、液體及固體。第六章探討更小的原子核世界。本書適合作為升二技、插大、私醫轉學、學士後(中)醫「化學類科目」的升學用書。   本書特色 　　1.本書出版的目的在傳播正確的學習方法，即使是一個要背的化學方程式，也有其存在的反應原理。即了解影響化學性質的變因後，進而可以明白為何要表現性狀。 　　2.本書的範例解題方式，簡單、明瞭，易於理解。

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固態電解質製備的量子點敏化太陽能電池的交流阻抗研究

為了解決全華 物理 解答的問題，作者簡汎軒 這樣論述：

本實驗分別在不同的光照強度跟不同偏壓的條件下去量測利用連續離子層吸附反應法 (successive ionic layer adsorption and reaction，SILAR) 合成Pb-Sn-S 三元量子點固態量子點敏化太陽能電池交流阻抗，並將所量測出來的結果利用兩種等效線路擬合。其中三個樣品在不加偏壓的條件下，照光以及不照光擬合使用三個串聯的電路元件，而在照光加偏壓的條件下，需使用代表侵蝕電極的線路元件。而光電轉換效率最差的樣品, 不管是在照光、不照光以及照光加偏壓的條件下，均使用三個串聯的電路元件擬合。從擬合結果得到的數據中，利用公式算出四個樣品的對電極界面的電荷轉移時間 τc

t、電荷轉移電流 ict、光電極界面電洞復合的時間 τeh 以及電洞在電解質中的遲豫時間 τOMe 等物理量，並利用計算的結果分析電荷在電池界面中移動的變化。

寫APP玩轉物理實驗

為了解決全華 物理 解答的問題，作者李冠杰,葉秉修,陳昱錩,王瀅瑄,邱致銓,洪耀正 這樣論述：

　　近年來，利用智慧型手機進行物理實驗的自動化量測，已經蔚為一股風潮。這是因為智慧型手機內建多種感測器，例如加速度感測器、方向感測器( 陀螺儀)、磁場感測器、光感測器、距離感測器，甚至是氣壓感測器等等。善用這些感測器並結合相關App，將可用來取代昂貴的實驗儀器，使實驗可以在日常生活中進行，提升學生對科學的興趣。   　　儘管如此，目前市面上主要的物理實驗量測App，主要倚賴國外開發者，缺乏相關的教材，引導教師或學生自製App讀取實驗物理量，並進行後續分析。呼應108 課綱的探索與實作精神，課程應回歸科學研究的本質：發現並提出問題、設計模型，動手建立工具、進行實驗，以獲得解答。因

此，學習撰寫量測App有其必要性，並可引起學生對程式語言的學習動機與熱忱，合乎現代教育跨領域合作的趨勢( 資訊科學與物理的跨領域學習)。本書的目的，即是採用圖控式的App Inventor 2，開發簡易的物理量測App，藉以讓讀者熟悉相關App的開發原理，進而誘發學習物理與程式語言的興趣。   　　為了讓書籍的編排更有系統，我們將本書分成第一部分的基礎篇(1~6章)與第二部分的應用篇(7~13章)。基礎篇主要聚焦於程式語言基礎，包括宣告變數、邏輯判斷、迴圈、陣列，以及子程式等基本概念。每章節都搭配簡單有趣的App範例實作，可作為K12學習程式的啟蒙教材。而應用篇則聚焦於不同物理實驗主題

App的開發，讀者可以視需求進行學習，並加以應用。    本書特色   　　1.利用App Inventor 2，搭配智慧型手機的各種感測器與計算能力，實作經典物理實驗。   　　2.本書分成第一部分的基礎篇(1~6章)與第二部分的應用篇(7~13章)： 　　- 基礎篇主要聚焦於程式語言基礎，包括宣告變數、邏輯判斷、迴圈、陣列，以及子程式等基本概念。每章節都搭配簡單有趣的App範例實作，可作為K12學習程式的啟蒙教材。 　　- 應用篇聚焦於不同物理實驗主題App的開發，讀者可視需求進行學習，並加以應用。 

運用田口法改善機械控制器輪軸環變形量及真圓度雙重品質最佳化之研究

為了解決全華 物理 解答的問題，作者鄒有哲 這樣論述：

本研究目的在於模具已開發完成及產品認可的狀態下，找出塑膠射出雙重品質最佳化參數，改善因塑膠原料特性、產品結構及模具等多重因素產生的變異問題。而探討機械控制器輪軸環所使用的塑膠原料為塑膠鋼，此原料內含20%鐵氟龍，有良好的潤滑特性，摩擦係數小，物理抗性佳，在機械輪軸作動中有非常良好的效果，因此本文針對輪軸環產生之變形量及真圓度進行射出成形最佳化改善，實驗階段運用田口實驗計畫法中的L9(34)直交表，導入射出成型製程參數，於實驗完成後利用光學影像測量儀器進行變形量及真圓度量測數據收集。將數據帶入田口SN比分析、變異數分析後，並導入反應曲面法加以驗證，結果顯示變形量與真圓度雙重品質最佳化參數組合為

，射出時間10sec，保壓時間1sec，冷卻時間35sec，料管溫度205˚C。最後進行變形量與真圓度實驗數據預測出最佳SN比值，並進行射出成形實際驗證導入最佳化參數。變形量SN比預測值為69.692，實際驗證SN比值為68.820，真圓度SN比預測值為26.538，實際驗證SN比值為26.153，結果顯示變形量與真圓度SN比預測值與實際驗證SN比值結果接近。本實驗除了進行機械控制器輪軸環最佳化參數研究，也將實驗結果提供給該公司參考，亦希望將田口實驗方式與分析手法，提供給該公司將來新產品導入參考及應用。