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天帝教精神證真鍛鍊暨天命說之義理與實踐

為了解決tjc大學的問題，作者毛成遂 這樣論述：

摘 要 上帝頒發十誡，並與摩西立約應許之地，以及幫以色列人復國 (要守戒、需信上帝、不亂抱怨)，則經過一番重重考驗而達成。 涵靜老人說天帝教是上帝之教，不需要透過中轉，教主直接是上帝，上帝頒發天帝教的立教教約、教則，並與涵靜老人立約（保台方案……等等），唯所帶領的同奮弟子們其願遵教約、教則，力行五門功課，經過一番磨苦奮鬥救劫以達天命時，即可化延世界毀滅浩劫，另觀： 風水轉動，氣運變遷？或同意21世紀將可成為是全中國人的世紀 (即涵靜老人所謂的三民主義統一中國) 。且期許以中國的王道精神(中華文化) 能將世界天下帶領至小康境界(均富)，並以達大同世界。 亦期許教徒弟

子們臻至應許之地，返回天界得以永恆的生命，這也就是中國人所講的仙佛的境界。 更為了此時此刻劫運重重，特別頒發金闕不傳之秘的昊天心法急頓法門之「中國正宗靜坐」的法寶，以奮鬥有成之教徒弟子們得賜封天爵，在人間就可以獲封「封靈」，成就身外身，以務救劫。 而以上種種之應許，條件達成的方式即，守戒約、五門功課，毅力向「靜坐」、「天命」的進路奮鬥以證真。 故本篇論文即以上述涵靜老人的天命救劫，以及正宗靜坐急頓法門之封靈的立地成就，等之篇章，來做一深入的研究與探索。

濕式焙燒對生質物進行預處理以生產生質酒精並藉由機器學習增加葡萄糖濃度

為了解決tjc大學的問題，作者羅琇如 這樣論述：

隨著人口的逐年增長，對食物和能源的需求也隨之增加，這將導致廢棄物和污染物的產生。因此，必須尋找替代能源以減少對環境的負面影響。目前，風能、水能、太陽能、生質能等許多可再生能源的應用持續增長。如今，生質物可以分為多種類型，包括農產品、固體廢棄物、工業廢物等。這些生質物材料可以通過生物化學或熱化學方法轉化為有用的生質燃料，例如沼氣、生質酒精、生質柴油等。這些方法不僅可以替代當前的能源，而且可以克服人口增長引起的能源危機。本研究也透過機器學習輔助實驗預測出生產葡萄糖的最佳濃度，有助於生質酒精的生產及應用。第一部分旨在通過濕式焙燒及糖化（wet torrefaction, WT）高粱酒粕渣（sorg

hum distillery residue, SDR）來生產水焦炭和生質酒精。實驗根據反應曲面方法(response surface methodology, RSM)中的Box-Behnken設計，其中操作條件包括硫酸濃度（0、0.01和0.02 M）、澱粉葡萄糖苷酶濃度（36、51和66 IU）和糖化時間（120、180和240分鐘）。與常規乾式焙燒相比，水焦炭收率介於13.24 ％至14.73％之間，遠低於乾式焙燒生物炭（收率 > 50％）。原始高粱酒粕渣的熱值是17.15 MJ·kg-1，濕式焙燒後顯著提高到22.36-23.37 MJ·kg-1。當硫酸濃度從0 M增加到0.02 M

時，產品中的葡萄糖濃度從5.59 g·L-1增加到13.05 g·L-1。方差分析的預測表明，最大葡萄糖濃度的最佳條件組合是使用濃度為0.02 M 的硫酸進行濕式焙燒後，在以66 IU濃度的酵素酶進行120分鐘的糖化，且葡萄糖濃度為30.85 g·L-1。在本研究中，獲得的最大生質酒精濃度為19.21 g·L-1，高於小麥秸稈（18.1 g·L-1）和甜高粱渣（16.2 g ·L-1）的生質酒精濃度。高粱酒生產過程中會產生大量的高粱酒粕渣，如果處理不當，可能會造成環境問題。這項研究實現高粱酒粕渣的增值，從而降低了環境污染，甚至實現了循環經濟。本研究中的第二部分，將機器學習應用於葡萄糖濃度的預測

。人工智能（AI）已成為未來的趨勢，其中將數據提供給機器學習，然後將AI用於預測。這項研究使用數據分析來優化實驗，以便找到最佳條件並獲得用於生產生質酒精的最大葡萄糖濃度。濕式烘焙（WT）用於進行生質酒精的預處理和預測最佳條件以獲得最大葡萄糖濃度。將數據按7：4的比例分為訓練和測試數據。使用神經網絡（NN）和多元適應性雲形迴歸（MARS），然後是決策樹（DT）對材料的分類進行預測，從而對來自五種不同原料的葡萄糖濃度進行了訓練和預測。 NN的預測結果優於MARS，因此將NN訓練用於BBD實驗的預測。通過Box-Behnken設計（BBD）實驗條件在反應曲面方法（RSM）中對SDR進行了測試，並在包

括溫度（170、175和180 °C）的操作條件下對AI預測結果進行了最佳驗證。 ，反應時間（10、20和30分鐘）和硫酸（0、0.01和0.02 M）。由於未獲得良好的結果，因此將BBD實驗的結果添加到訓練中（總共66個數據集），得出R2=0.997。最終，在BBD和NN中確定了0.02 M硫酸濃度的最佳條件，分別在180 °C下30分鐘和173 °C下10.5分鐘。與BBD操作條件相比，由於NN預測的溫度較低且反應時間較短，因此NN模型具有更高的成本效益。總之，神經網絡是本研究中最合適的預測方法。還已經表明，利用先驗數據可以實現訓練和預測。