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City of Women (London)

為了解決Agnes b. jp的問題，作者 這樣論述：

A feminist reclamation of London’s hidden history, through a reimagining of the city’s iconic Tube map.Londoners Reni Eddo-Lodge and Emma Watson have reimagined the iconic Tube map, in collaboration with Rebecca Solnit, to celebrate the lives of women and non-binary people who have left a lasting

impact on the city. The new map, unveiled on International Women’s Day in partnership with Transport for London, re-names each stop after a woman, non-binary person or a group who have shaped London.Instead of Bond Street, Notting Hill Gate, Warren Street, Paddington, Euston Square, Waterloo, Bank

or Lancaster Gate, the City of Women London Tube map invites us to mind the gap at Audrey Hepburn, Claudia Jones, Virginia Woolf, Mary Seacole, Noor Inayat Khan, Agnes Beckwith, Boudica or Jung Chang.This map has been produced and packaged as a large poster. An interactive, digital version developed

by UCL allows people to learn more about each person and their inspiring lives.The women and non-binary people assigned to each station were identified through a multi-layered research process, beginning with an open call for suggestions. Some of these figures are household names while others are u

nsung heroes from London’s hidden histories, yet each has indelibly shaped the city. The names for the map were selected by the authors of the project, with input from an advisory group made up of academics, writers, activists and historians. Where possible, names have been placed at a station with

a personal or symbolic connection to their lives. The inclusion of several non-binary people on the map recognises the resonance between their lives and undertakings and the anti-patriarchal spirit of the City of Women project (in all cases, they are in full agreement about their inclusion).The City

of Women map is the result of a collaboration launched in 2020 between Reni Eddo-Lodge, Rebecca Solnit, Emma Watson, cartographer Molly Roy, designer Lia Tjandra and Haymarket Books, in partnership with Transport for London, the WOW Foundation and University College London.

Agnes b. jp進入發燒排行的影片

綠島公館鼻安山岩的岩象與岩石磁學特性之研究

為了解決Agnes b. jp的問題，作者詹定縢 這樣論述：

北呂宋島弧系列的地質研究對於了解台灣的地質歷史是一個很重要的材料，自然界中的岩礦可以記錄許多訊息，例如自然界中的磁性礦物可以保留當下古地磁的方向以及其強度，但因為岩石複雜的化學組成成分，在自然界中的風化與化學作用影響，許多訊息都變得更加複雜且難以運用。因此本研究藉由岩石磁學、岩象學分析、地球化學分析及實驗室模擬合成等方法，將複雜的問題抽絲剝繭合理解釋並進一步推論出結果。本研究以綠島公館鼻熔岩流為例，初步的岩石磁學分析發現同一個地點記錄到多種古地磁紀錄，有穩定正向、隨著熱退磁正向反向自我反轉與穩定反向三種古地磁記錄模式。為了探討多種古地磁紀錄造成的原因，由光薄片觀察其微觀礦物組織之異同，再運用

地球化學分析了解不同古地磁紀錄的岩層是否因不同的化學成分組成所導致。從本研究中發現雖然所含的磁性礦物皆為貧鈦的磁赤鐵礦，但因為氧化程度的不同造成礦物磁特性的差異。亦即貧鈦磁赤鐵礦在加熱過程中會造成結構的改變導致岩石磁學的反轉。在絕對強度上，本研究發現微觀與巨觀的趨勢有著正相關的連結，也許在探討巨觀古地磁的絕對強度時，磁力顯微鏡可以是個不錯的工具提供不一樣的研究資訊，在古地磁或是地質領域上可以提供相關的協助及研究。而與合成礦物相互比較，發現在顆粒小於3000 nm時，磁區模式皆為單磁區，比巨觀磁性所推測的臨界半徑大，因此在自然界中能觀測到擬單磁區的情形，在實驗室合成顆粒亦能觀察到。

解密印度廚房：香料、沾醬、調味料、印度餅 80道料理與飲食文化全詳解

為了解決Agnes b. jp的問題，作者印度安娜 這樣論述：

香料、沾醬、調味料、印度餅 80道印度料理、神秘的印度料理香氣搭配全解密 這不僅是一本料理書，也是一本從廚房現場出發，探索印度飲食文化的指南。 　　真正的印度，是什麼樣子呢？印度菜知多少？是奶茶？還是咖哩？神秘的香氣來自哪裡?作者數度進出印度，跟著三十年印度料理經驗的大廚學做菜，更深入不同種姓人家學做印度家庭料理。 　　這本書不僅可以學習印度菜，更可透過料理窺見這神秘國度的日常與文化。食物不僅只是餐桌上的料理，其實食物跟歷史文化息息相關。這不僅是一本料理書，也是一本從廚房現場出發，探索印度飲食文化的指南。還有好多好多打破既定認知，而且是當地人看你不是觀光客，才願意多告訴你一些關於印

度的真實日常。 　　印度成為近年來台灣人最感興趣的顯學之一，也陸續出現不少印度料理餐廰，不過許多人對於印度仍然存在若干先入為主的刻板印象，例如：印度料理全部是咖哩?其實不然，不同邦、不同種姓的人對食物都有不同的處理方式；例如:女生去印度很危險? 其實也不然，兩位女性作者深入印度鄉下，住在印度人家，還成為印度煮婦。   　　有關印度料理的故事真的說不完，在三千三百萬個神明，22種官方語言的單一國度，飲食和語言一樣多元，沒有深入當地，根本無法一窺究竟。可能是去了印度太多次了也漸漸感染印度人真能聊的本事，作者從一杯奶茶開始聊，談印度人的日常轉修行觀；從一個家庭料理可以聊到種姓、宗教與飲食的關係

；從調味料聊到阿育吠陀醫生；從一個鐵盤談用餐禮儀和待客之道；從炸物聊到半夜才會開始的婚禮，從沾醬、印度餅、咖哩、炸物、甜點一路談到斷食。 　　整本書談的是食物，而食物串起的文化日常，淺顯易懂又引人入勝，學料理還兼具長知識的功能。也像推廌者印度尤所說，這本書將帶你一窺印度料理的世界，如印度小麥麵餅在火爐上膨起來的那瞬間一樣，神秘而令人驚喜。撇開既成知見，隨著香氣一起去探險吧!

應用於生醫系統之高效能學習計算架構及其實現

為了解決Agnes b. jp的問題，作者呂宗哲 這樣論述：

本篇論文旨在探討高效能生醫學習計算架構的關鍵子系統。一般來說，學習計算系統的挑戰主要包含：1)訊號品質、2)高效能、以及3)在線處理能力。因此，本論文在高效能生醫學習計算架構的兩個關鍵子系統上，提出對應的架構與實現以克服前述之限制。在生醫訊號數位化子系統上，我們專注於逐漸趨近式(SAR)類比數位轉換器(ADC)之架構與實現，其中共包含兩個研究。在第一個研究中，我們提出一個綜合低電壓、低取樣頻率與低數位-類比轉換器(DAC)電容之方法以達成低功耗之性能。同時，我們也提出低漏電之增強式開關(Leakage Reduction Boosted Switch, LRBS)，以克服前述方法造成之漏電，

並進而提升以失真比(SNDR)與有效位元(ENOB)衡量之訊號品質。該研究以台積電(TSMC)之0.18微米製程製造之雛型晶片，其在0.5 V的供應電壓與1 KS/s的取樣率下，量測結果之功耗為2.5nW，而訊號失真比(SNDR)與品質因數(FOM)分別為56.05 dB與6.8 fJ/conversion-step。在第二個研究中，我們基於第一個研究的成果，提出提高取樣率之低漏電增強式開關(Sample-Rate-Enhanced Leakage Reduction Boosted Switch, SRE-LRBS)，以更進一步將取樣率由1 KS/s提高至100 KS/s，並同時保有低漏電之

性能。另外，我們在關鍵的比較器上採用交叉耦合的自我基極偏壓(Cross-Coupled Self-Body-Bias, CCSBB)，以提升在噪聲限制下之比較器操作頻率。該研究以台積電(TSMC)之0.18微米製程實現下，量測9顆晶片的平均結果顯示，在0.6 V的供應電壓與100 KS/s的取樣率下，功耗為490 nW，有效位元(ENOB)為9.00 bit，無雜散動態範圍(SFDR)為71.70 dB，其品質因數(FOM)為9.56 fJ/conversion-step。在生醫訊號計算子系統上，我們主要專注於高效能快速獨立成分分析(FastICA)演算法之架構與實現，其中包含了兩個研究。第一

個研究提出一基於浮點(Floating Point)運算之低成本快速獨立成分分析(FastICA)架構。透過兩個被重複使用的計算單元(PU)與基於格蘭史密特(Gram-Schmidt)的白化(Whitening)運算，我們可以有效降低硬體複雜度以達成低成本的目標。其中，包含可變頻道數(Variable Channel)、重新參照(Re-reference)、同步平均(Synchronized Average)與移動平均(Moving Average)的多功能(Multi-Function)特性更是提升了使用的彈性。此研究我們使用台積電(TSMC)之90奈米製程，以特殊積體電路(ASIC)實現，

晶片尺寸為1.43 mm^2。其在供應電壓為1V時，操作在100MHz下之功耗為19.4 mW。第二個研究展示了一個硬體相容的在線快速獨立成分分析 (FastICA)架構與實現。其中之在線在線快速獨立成分分析 (FastICA)演算法採用了資料重疊(Data Overlapping)、垃圾偵測(Garbage Detection)、頻道重排(Channel Permutation)、以及基於慣量控制的權重更新(Momentum-Controlled Weight Update)，以避免分離訊號在不同時間區塊下的通道次序(Channel Order)改變。該研究使用台積電(TSMC)之 90奈米

製程實現的結果，其晶片面積為1.469x1.469 mm^2，在供應電壓1V與時脈100 MHz下之功耗為65mW.