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極美訂製.時尚棒針花樣典藏集260款(暢銷版)

為了解決knit中文的問題，作者志田瞳 這樣論述：

　　２６０款宛如高級訂製服上雅緻秀逸的棒針花樣， 　　編織達人手邊絕對不可或缺的花樣典藏集就是這一本！   　　在日本擁有定期發售期刊「Couture Knit系列」的志田瞳老師，專注編織數十年，擅長將各式花樣的針法重新拆解組合，建構出更加精雕細琢的美麗。近年來也以纖細獨特的自創花樣，活躍於歐美各國與中國大陸。   　　本書集結志田瞳老師近十年來的原創花樣精華，收錄七大主題，以及五款應用花樣變身成精緻穿搭配件的手織作品。無論是帶有透明感的鏤空花樣、浮雕般立體感十足的地模樣和交叉花樣、組合多種花樣呈現大氣風格的大型花樣，或是局部應用於衣飾的圓形肩襠和緣飾等花樣，都是編織愛好者們進行作品時的最

佳參考。花樣編組合變化的單元，更是將單一花樣＆變化後的花樣並排，一目瞭然的比較方式，讓讀者在習得新花樣的同時，得到自行揮灑創意的啟發。獨創的組合針法以分解步驟圖說明。雖然使用的組合針法較為複雜，但看著書中各式各樣的美麗織片，還是令人不禁躍躍欲試了起來！    　　

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不同條數刷毛針織布經洗滌後其微纖掉落情形之研究

為了解決knit中文的問題，作者施佩筠 這樣論述：

近年來，因環保意識的抬頭，各大運動品牌都注意到了紡織產生的塑膠微粒的議題，2017年，由IUCN（International Union for Conservation of Nature,國際自然保護聯盟）提出海洋中有絕大比例的塑膠微粒的釋放量，是來自於紡織品經家用洗衣機洗滌後，排入水中造成的污染[1]。刷毛布因布面起絨的效果，具有保暖及厚實感，這樣的起絨織物，在每年秋冬流行趨勢中，皆能在街上、服飾店裡陳列櫃上，看到他們的身影，但根據部分研究指出刷毛、搖粒絨的布樣，因布面經過破壞加工，可能加重織物其微纖維的釋放情形，使其微纖掉落的議題，更受到矚目。本研究主要以不同條數的聚酯雙面PK布，在

各個刷毛、梳毛、剪毛及搖粒等加工過程中，研究掉纖情形之分析。由起毬實驗、刷毛加工端數據顯示出，較低條數比較高條數來的掉纖多的情形。根據模擬家庭式水洗測試，未刷原樣，具有較大微纖掉落量。T150/144高條數的掉纖量明顯大於低條數T150/96，這是因烘乾機對於刷毛面纖維熱能的削弱纖維所致。在起毛工藝方面，梳毛及剪毛工藝的家庭式水洗微纖維釋放量大於刷毛及搖粒工藝。實驗室微纖掉纖測試數據顯示，水洗部分，較低條數的單根纖維較重造成了較高的掉纖情形。由SEM掃描式電子顯微鏡分析及光學顯微鏡結果顯示，未刷原樣與刷後試樣相比，未刷原樣織物表面毛羽較多，且刷後試樣相微相互糾纏呈現出相互糾纏的情形，此觀察解釋

了未刷原樣比刷後試樣的微纖釋放量，呈現出較大的結果。

一本速學!秒懂考試最常用錯的英文字：301個易混淆的大考核心單字一網打盡

為了解決knit中文的問題，作者許皓Wesley,林哲宇 這樣論述：

單字背再多，用錯情境還是沒分數！ 本書幫你抓出考試最常搞混的英文字， 全民英檢、多益、高中升學考皆適用， 搭配近600則擬真／考古試題，搶高分必備本書！ 你是否知道── Probably、Perhaps、Possibly，同樣是「可能」，分別代表的發生機率是多少？ Beam、Grin、Chuckle，同樣用來形容「發笑」，各自是怎麼樣的笑法？ Alley、Avenue、Trail，同樣指「道路」，又分別是哪種道路？ 就算努力背了大量單字，但許多英文字有著類似的中文翻譯， 如果只以字面上的解釋去答題、寫作文，不懂正確的使用情境， 很容易表錯情、會錯意，害你鬧笑話、選錯答案！ 本書由「創

譯兄弟」多益學習專案講師許皓Wesley老師、大考單字達人林哲宇老師精選， 收錄100組易混淆共301個字詞，搭配豐富例句觀摩各字詞的使用情境， 並從英檢、多益、高中升學考等重要測試的考古題與模擬題庫中精選試題， 徹底弄清楚相似字詞的異同之處，熟悉正確使用方法、情境與時機， 讓你精準用字不出錯，抓出得分關鍵、寫出有深度文章！ ★本書特色 ◎分辨最精準：不只有例句，還有精選測驗題，從豐富的實戰句型徹底了解相似字的用法與差異！ ◎學習最有效：精挑大考高頻出現的100組易混淆共301個字詞，背多不如背精！ ◎追分最實用：書中測驗皆取材大考考古題與模擬題庫，抓出得分關鍵！ ◎用字最正確：從例句精通字

詞使用情境，精準用字寫出有深度作文！

發展以時間序列圖像化基於偵測染整機台纏車異常模式之實證研究

為了解決knit中文的問題，作者郭啟鴻 這樣論述：

目錄指導教授推薦書 i口試委員審定書 ii誌謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 ix表目錄 xi第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 31.3 研究目的 41.4 研究架構與流程 6第二章 文獻探討 82.1 染整品質 82.2 紡織異常偵測 112.3 時間序列圖像化研究 122.4 類神經網路研究 16第三章 研究方法 213.1 問題描述 213.2 研究方法架構 223.3 資料蒐集與資料標記 253.4 時間序列轉換二維圖像 283.5 移動窗格 333.6 圖像

疊合 343.7 建立卷積神經網路 363.7.1 卷積層(Convolution Layer) 363.7.2 池化層(Pooling Layer) 373.7.3 完全連接層(Full Connection Layer) 383.7.4 激活函數 393.7.5 損失函數(Loss function) 443.7.6 梯度下降法 453.7.7 超參數 473.7.8 卷積神經網路模型架構 493.8 實驗設計 513.8.1 實驗設計流程 513.8.2 因子設計 523.9 模型評估 53第四章 分析與結果 564.1 資料標

記 564.2 決定移動窗格 574.3 參數優化 614.4 分析小結 73第五章 結論與建議 755.1 結論 755.2 後續研究建議 77參考文獻 79附錄一 圖像轉換方法Python套件說明 85圖目錄圖 1.1 紡織業上中下游供應關係 2圖 1.2 染整業產值趨勢圖 2圖 1.3 研究流程圖 7圖 2.1 染色流程圖 9圖 3.1 專家判斷纏車區間 22圖 3.2 模型輸出入變數架構圖 23圖 3.3 研究方法架構流程圖 24圖 3.4 資料取得說明 25圖 3.5 資料標記實際狀況圖 27圖 3.6 GAF轉換圖 31圖 3.7

MTF轉換圖 32圖 3.8 移動窗格示意圖 33圖 3.9 移動窗格之纏車區間標記示意圖 34圖 3.10 圖像疊合示意圖 35圖 3.11 卷積神經網路架構圖 36圖 3.12 卷積層計算過程 37圖 3.13 池化層計算過程 38圖 3.14 Sigmoid函數圖形 40圖 3.15 Tanh函數圖形 41圖 3.16 ReLU函數圖形 43圖 3.17 丟棄率示意圖 49圖 3.18 模型架構圖 50圖 3.19 纏車判斷示意圖 54圖 3.20 纏車判定準則 55圖 4.1 纏車標記區間圖表 56圖 4.2 視窗分類結果之殘差圖 60圖 4.3 移動

步伐為1之柏拉圖 62圖 4.4 移動步伐為1之殘差圖 65圖 4.5 移動步伐為1之主效應圖 66圖 4.6 移動步伐為1之最佳操作參數圖 67圖 4.7 移動步伐為2之柏拉圖 68圖 4.8 移動步伐為2之殘差圖 71圖 4.9 移動步伐為2之主效應圖 72圖 4.10 移動步伐為2之最佳操作參數圖 73圖 4.11 最佳偵測模型架構 74表目錄表 2.1 時間序列圖像化方法比較表 13表 2.2 時間序列圖像化研究整理表 15表 2.3 卷積神經網路應用紡織相關文獻整理表 19表 3.1 資料欄位表 26表 3.2 纏車標記 27表 3.3 不同時間序列轉換圖

像 29表 3.4 因子設計表 52表 3.5 模型評估範例表 53表 4.1 纏車區間大小彙整表 57表 4.2 窗格20之分類模型結果 58表 4.3 窗格30之分類模型結果 59表 4.4 窗格40分類模型結果 59表 4.5 視窗分類結果變異數分析表 60表 4.6 移動步伐為1之變異數分析表 63表 4.7 移動步伐為1之修正後變異數分析表 65表 4.8 移動步伐為2之變異數分析表 69表 4.9 移動步伐為2之修正後變異數分析表 71