怠速的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

現代汽油噴射引擎(第五版)

為了解決怠速的問題，作者黃靖雄,賴瑞海 這樣論述：

　　詳細介紹了電腦、感知器、作動器、多工(MUX)系統的構造及作用，有別於其他同種類書籍的編輯方式，幫助於讀者對各種噴射系統的了解。接下來陸續由舊至新，漸進的介紹了各種不同的噴射系統；另外並獨有專章的介紹了電腦控制點火系統及車上診斷(OBD)系統，提供與汽油噴射引擎相關的重要資料，使書本更具可看性。 本書特色 　　1.首先詳細介紹電腦、感知器、作動器及多工(MUX)的構造及作用，極有助於對各種噴射系統的了解，為有別於其他書籍的特殊編輯方式。 　　2.接著陸續說明各種不同的噴射系統，由舊至新漸進介紹。 　　3.獨有專章介紹電腦控制點火系統及車上診斷(OBD)系統，提供

與汽油噴射引擎相關的重點資料，使本書內容更具可看性。

怠速進入發燒排行的影片

重型車輛振動分析及其能量傳遞機制研究

為了解決怠速的問題，作者劉原瑋 這樣論述：

國造輪型甲車底盤載具後續欲搭載大口徑武器系統（迫擊砲、戰車砲等）衍生其他車型，需要能承受高衝擊負載車體結構，故於現有底盤載具基礎上，改良發展新式底盤載具，作為後續車型發展用。本文針對新式底盤載具振動特徵進行研究。由於輪型甲車振動來源複雜，彼此相互影響，因此研究設計靜態與動態多種行駛條件，使用人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN)方法進行車體振動交互影響識別，並成功完成車體振動關鍵部位彼此因果關係預測模型。研究結果可作為既有選用系統、構型設計限制下，提升車輛整體操作性能、精進後續衍生車型設計參考。本文同時導入時頻分析方法，將車體振動能訊號轉換為時頻圖(Sp

ectrogram)，顯示訊號在不同時間具有的頻率和能量強弱，研究成果可作為車輛品質檢驗或辨識異常發生之根據。另結合實驗設計法(Design of Experiments, DOE)分析車體負載變化區間，可在控制加速度與位移情形下，得知各局部結構能量變異相對極值變化，研究成果可減少未來裝備性能驗證實測次數，有效降低新型底盤載具研製人、物力成本。最終研究成果，可用於選擇合適減振材料與防振措施，在抑制關鍵振動源、阻絕傳遞途徑雙重手段下，發展輪型甲車振動分析策略。

最高休息法：經耶魯大學精神醫療研究實證【腦科學×正念】全世界的菁英們都是這樣讓大腦休息(二版)

為了解決怠速的問題，作者久賀谷亮 這樣論述：

　　★首創以「腦科學知識」來實證正念對經營的影響 　　★日本年度話題書！狂銷27萬本 　　★一出版即蟬聯數月Amazon.jp「商業類」暢銷榜TOP1 　　★Google、Facebook、思科、巴塔哥尼亞、安泰等企業已積極引進   　　工作時總是日理萬機的人， 　　有些疲勞是無法消失的。   　　不論怎麼休息，睡得再多，為何還是覺得很倦怠？ 　　因為累的不是身體，是大腦。 　　大腦的疲勞和身體的疲勞具有根本性的差異， 　　即使發呆，大腦仍然怠速運轉， 　　光是這樣就能消耗掉60〜80％的大腦能量， 　　使得大腦的疲勞在不知不覺中不斷累積。   　　一旦慢性化持續下去，各方面的表現將越來越

差， 　　甚至會導致憂鬱等心理疾病。   　　一流的人為何總是精神奕奕，不會疲累？ 　　具科學正確性的「大腦療癒法」   　　壓力，往往來自於對過去的檢討， 　　以及憂心未來可能發生的事， 　　無限迴路的雜念，將讓大腦的疲勞越積越深。 　　透過「消除腦部疲勞的七個休息法」── 　　以呼吸和冥想，釋放壓力，達到正念的目的。   　　以微小說形式，專為商業人士打造 　　為了說明正念能為工作及生活帶來的具體改變， 　　本書最大特色在於採取微小說形式， 　　將經實證的腦科學研究成果，融入故事內容， 　　在享受閱讀樂趣的同時，也獲得相關知識。 　　 　　先睹為快！ 　　消除腦部疲勞的７個休息法   　　

１覺得腦袋累了的時候－－正念呼吸法 　　２發現自己在想事情的時候－－動態冥想 　　３因壓力而導致身體狀況不良的時候－－呼吸空間 　　４想跳脫思考的重複迴圈時－－消除心猿意馬的方法 　　５感覺似乎被憤怒或衝動給牽著走的時候－－ＲＡＩＮ 　　６對他人抱有負面情緒的時候－－溫柔的慈悲心 　　７覺得身體不適，感到疼痛的時候－－身體掃描 　　 　　【特別收錄】美國精神科推薦「五天休息計劃」 　　讓大腦獲得真正的休息。   名人推薦   　　【專文推薦】 　　陳德中    台灣正念工坊執行長 　　齊立文 《經理人月刊》總編輯   　　【誠摯推薦】 　　丁郁芙    臨床心理師    　 　　溫宗堃   

臺灣正念發展協會理事長    　 　　楊天立    臺灣正念發展協會常務監事 　　謝伯讓    認知科學家、《大腦簡史》作者                　 　　蘇益賢    臨床心理師       好評推薦   　　佳評如潮！   　　■在繁忙的工作中，即使晚上回到家，往往腦子裡裡還是轉著公事的我，常常沒辦法得到完全式的休息。故對於面臨生產力、壓力及疲勞等煩惱的人來說，這可說是一本必讀之書。自己實際實行了一週左右，很快就親身感受到效果。此書的內容豐富，建議苦於壓力與疲勞的人務必一讀，並養成習慣。（30~40歲，女性）   　　■在至今讀過的各種自我啟發類書籍中，這是最能讓我直接感受到自身變

化的一本。一開始就整理出正念的要點，接著再以小說形式反饋，清楚說明了「在什麼樣的情境」、「於何時」、「該怎麼做」等，確實是一本絕佳好書。我本身就是個服務業的主管，這故事很能激起我的共鳴。以往的我，毫無疑問是自我本位的，但現在的我已能真心希望他人幸福，這點絕不誇張。能夠遇見這本書，我真的非常感恩。（30~40歲，男性）   　　■很特別的一本書。作者利用微小說的方式，讓一般讀者慢慢了解「正念」如何能幫助工作繁忙的我。快要倒閉的店、遇到問題且陷入僵局的主角、從博學多聞的怪老師那裡獲得正念知識，最後不只是主角自己，更讓整個團隊也都一起成功變化、成長。故事的起承轉合也非常易讀好理解，真的很棒。（30~

40歲，男性）   　　■這本書以結合了冥想×大腦科學的「正念」，來說明腦部疲勞與壓力的產生機制，以及使之緩和的方法，並試圖讓商業人士人得到充分的休息。內容敘述採取的是最近常見的與教授對話之形式，並試著讓讀者了解正念休息運用在營運、人際關係等方面的效果，並將科學醫療文獻套用在故事當中，真的是一本好書。（20~30歲，男性）   　　■自從透過這本書開始實行10分鐘的正念之後，開始能意識到一些屬於自己的時間了，也漸漸能在百忙的工作中，找到壓力與休息之間的平衡。（20~30歲，女性）   　　專文推薦   　　【專文推薦】（依筆劃多寡排列）   　　陳德中│台灣正念工坊執行長 　　很開心看到這位

在美國執業的日本醫師，把正念(Mindfulness)與腦神經科學(Neuroscience)彙整的這麼清楚易懂。透過故事與對話的型態，生動地讓讀者們瞭解如何應用正念技術，讓大腦休息、充電與轉化，重新找回活力充沛的精神狀態。   　　齊立文│《經理人月刊》總編輯 　　不要害怕停下來。 　　人生「不進則退」的思維，從小深植在我們的腦海裡，甚至還有「維持現狀就等於退步」的說法。於是我們總是把注意力放在我得做點什麼、學會什麼、成就什麼，不是在追悔過去沒做到、沒做好的事，就是期待或焦慮未來能夠有所改變。這本結合了小說和方法的書，希望你從「此時刻起」，每天抽出一點時間，把心力專注在「此時此刻」。 　　你

一定知道累了就要休息，但是你也一定困惑，為什麼愈休息愈累；你肯定對「活在當下」這個詞不陌生，不過我猜你從來沒有學會、也沒有做到過這件事。如果你以為什麼事都不做、放大假、出國旅遊、長時間睡眠就是休息，你可以透過書中結合科學與實例的內容，學習什麼叫做「真正的休息」，找回身心與工作的和諧狀態。

以人工神經網路方法推估車輛污染排放之系統構建

為了解決怠速的問題，作者蔡承都 這樣論述：

台灣現行的汽油車輛污染排放檢測大多仍是以定容採樣系統檢測車輛於底盤動力計上隨著固定行車型態行駛的污染排放，而以此檢測方法不僅會限制於只能在標準實驗室內進行，採樣所需的成本也較高，甚至沒有辦法正確的表達出車輛在真實路徑上的污染排放。儘管隨著全球調和輕型車輛測試程序WLTP被提出，但仍會因為各國各地區的道路差異造成排放檢測結果與真實結果有差異。在本研究中首先以機車行駛於台中市區中進行了三條路徑的速度採樣，包括短程市區路徑、標準市區路徑、郊區路徑。透過速度分析便可明顯的看出三條路徑與台灣法規標準行車型態NEDC皆有明顯差異，而我們亦將車輛架設於底盤動力計上重新模擬出此三條真實路徑並進行污染排放的採

樣，發現三條路徑排放的HC、CO、NO及油耗彼此皆有差異。而透過連續瞬時污染排放圖，我們發現HC、CO在加減速的時候有明顯的大幅上升，在等速行駛時會略高於怠速時的排放濃度，而NOx則會隨著速度上升而增加。由此可看出在不同的道路環境下，不管是道路上的速限、紅綠燈數量、駕駛本身的行駛習慣等因素都會影響車輛的污染排放，因此以移動式車輛污染檢測系統(Portable Emission Measurement System, PEMS)對車輛做真實路徑上的瞬時檢測是量測正確車輛污染排放的必要方法。 在柴油車輛的正式認證程序上，以PEMS進行污染量測已經成為程序中的一環，但此系統較為昂貴、並且具有一

定體積，必須占用車輛部分空間，因此仍無法普及做為大量使用的監測設備。本研究以Horiba-584L廢氣分析儀配合熱線式進氣流量計及熱電耦溫度計做採樣，將三樣設備的瞬時數據整合與筆記型電腦裡做瞬時監測與統計，建立了一套成本較低的隨車污染檢測系統，可以對車輛在真實路徑上行駛時採樣連續的O2、CO、CO2、THC、NO排放。 透過蒐集的數據可以探討出各種污染物對車輛、行駛特性、駕駛習慣等等之關係，但關係性並不到相當明確，很難以單純的計算做出正確的污染物排放推估，而隨著人工智慧的發展，AI方式便可解決此問題，以相關性高的參數當作輸入，以多次演算的數學方式找出輸入參數與真實結果的關係便可推估出相對

接近的預期結果。本研究透過PEMS數據推估出對各種污染物排放影響較高的參數為速度、流量、加速度、受力，並以這幾項參數當作輸入，透過人工神經網路模型進行演算與學習，成功的推估出與真實排放相近的預期排放。本研究在CO、CO2上的預測結果相當優異，而在NO上的預測結果仍有提升空間，證明透過人工神經網路對車輛污染排放進行推估是可行的。