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  這又該怎麼說呢

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年底到了,嫁娶辦桌常常有,

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論文名稱:理性人格情緒發展之特性研究

 

指導教授:亞利安阿撒布魯星球人

 

一、摘要:

  本文首要探討人格發展特性,藉由某特定事件發生,來觀察實驗體的情緒波動,且藉由當時接近實驗體的觀察者類別,來首要研析其實驗體於對話內容、事件判斷、以及觀察者提出問題所回答之答案內容,是否會影響觀察者否決其原本之提案,實驗數據有四類別,特定事件、事件發生時間、觀察者類別、問題提案,此四類別數據,每項再延伸四分項,其四分項為突發、既定、預定、產生區間。

 

二、文獻探討

  本研究暨無古人,後無來者,因此並無可供參考之文獻,希望後繼學者藉以此篇為思考方向,完完全全參考于吾。

 

三、實驗方法論述

  這個故事是發生在接近年節期間,

在接近年節時,老媽因為感冒送急診2次,第3次送急診是在初一吧,當晚有說說寶、講講憲、聽聽橘、看看啟來找我,大家在我房裡聊屁,當我下樓才知老媽又送急診了於是我趕往急診室才得知真的需要住院了,此時中國人的傳統惡習發作,我很理性的回家上樓跟朋友聊屁,但是;我的心忘記回來了,大夥正在討論要去哪瘋,結論是PUB,在員林似乎沒有多少間,突然間說說寶提案去台中,我傻眼了,因為我的心沒有回來,之後還是在員林尋找PUB,第一間沒開,第二間變成餐飲店,終於找到第三間THE ONE,是個很平常喝酒兼聊屁的地方,我喝了杯長島冰茶,記得上一次喝酒是在5年前的專科畢業典禮且當晚是被抬回來的,這杯長島喝的無色無味無感情,因為我的心沒有回來,就這樣….在這3次急診期間我居然很理性,很理性的送封信去花壇給某人的妹,因為我的心沒有回來,很理性若無其事的跟朋友找PUB喝酒打屁,因為我的心沒有回來,很理性的跟朋友去撞球,因為我的心沒有回來,很理性的在實驗室弄計畫書口試論文,因為我的心沒有回來,這一切一切都是很理性的,因為我的心沒有回來,然後很理性的失眠無法入夢鄉,因為我的心沒有回來因為我的心沒有回來因為我的心沒有回來

 

四、結果與討論

  由以上實驗證實,平常的恍惚呆滯無神是可被認同且讚許的,因為沒有人會發現你發生什麼事,就算察覺有那麼一丁點不同的怪異,觀察者也會因為習慣你平常的恍惚呆滯無神,致使其懷疑點被否決,此實驗的情緒曲線是較無波動的,且其數據點的正負是呈現0.005%的正向區間,此實驗更指出實驗體理性的情感表達,是一般人所無法達成的,因為實驗體的人格發展已經是無法用一般理論所去詮釋的,因此此實驗具有莫名無大的參考價值。

 

五、結論

1.     人類具有潛在的理性能力。

2.     平常的恍惚呆滯無神是可被認同 且讚許的。

3.     觀察者具有100%的友誼情愫。

4.     實驗體腦袋內容物需要解剖進 一步探討。

5.     中國人傳統惡習是被允許的。

6.     老媽住院六天已經出院了。

 

 

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也許你不相信,現在的工業機器人也趕流行,不僅會上網,還會傳手機簡訊。

當工廠工程師的手機響起,他所收到的簡訊,是由機器人在工廠的另一端所發送的,通知工程師自我檢測的結果:第一軸減速齒輪需要換新。

工廠工程師看到簡訊之後,立刻傳送電子郵件給機器人製造商,說明狀況與需求,並核准機器人通過工廠網路防火牆,直接連接網際網路和總公司聯絡。

製造商的機器人工程師則在收到電子郵件後,根據郵件的詳細內容找出問題所在;如果有需要的話,機器人工程師還可以直接透過網際網路和機器人連接,取得必要的數據。

從檢測走向預測

這種機器人的預防性維護(Preventive Maintenance),看似只存在於電影中;但事實上,以現在機器人科技的進步,加上網路的普及,也是可以做得到。

由於工廠自動化之後,任何機器人不預期的損壞,或是功能上的衰減,都會造成比傳統人工更長時間的停工(downtime)。為了解決日益重要的維修問題,早在數年前,由美國密西根大學(University of Michigan)、辛辛那提大學(University of Cincinnati)等共同成立的國家科學基金會(National Science Foundation,NSF)智慧型維修系統(Intelligent Maintenance System,IMS)研究中心,便整合自我檢測(Self-diagnosis)與通訊網路,為此一問題提出可行的解決之道。

在一切講求e化的今天,智慧型維修系統研究中心也以「e製造」(eManufacturing)或「e維修」(eMaintenance)為目標,標榜結合網路來解決以往窒礙難行的問題。

其實就像員工生病或是身體不適,暫時無法勝任日常工作一樣,工作的臨時調整或人員的調配,大家都習以為常,機器人維修也是同樣的狀況;但是機器人必須適時反應內部機件的問題,給工程師或維修技師足夠的時間去訂購零件,並確認問題所在,然後在不影響(或影響最小)整體生產的原則,安排零件更換。

正因為機器人維修所需準備時間較長,再加上統計結果指出,60%的維修費用支付在機器的突然故障,現在工業界所強調的,已經超越檢測(Diagnosis)而朝向預測(Prognosis)的方向要求。

機器人對話M2M

試想如果可以事前準確找出即將損壞的機件,或是功能開始衰減的部份,那麼IMS所提出的「幾乎無停工」(near-zero downtime)境地,將不再遙不可及。

為了達成有效的預測,最近新興的M2M(Machine to Machine)無線網路,或許更令人振奮。

這種利用IEEE 802.15通訊協定來建立機器人與機器人之間的無線網路,可讓機器人利用工作量少或休息時間,去和附近同一類型、同一時間裝配的機器人比較性能資料,如果某一台機器人的某些數據和其他數台不大相同,極可能代表這台機器人在「健康」上出了問題,一些簡單的訊息就可以馬上經由網路傳給工程師或維修技師,增加可以處理的時間,也減少不必要的停工。

不僅如此,現代機器人大多內建web伺服器,大部份的數據都可以網頁的方式呈現,使得遠距檢測(Remote Diagnosis)不僅可行,而且更加容易。同時,機器人的一般操作或是內部的錯誤訊息,現在更可以用流行的RSS(Really Simple Syndication)型式呈現,管理人員只要預先設定,便可以快速接收機器人的任何錯誤資料,全盤掌握機器人的現狀,幾乎可以做到即時反應,大大減少維修的複雜程度。

管理更容易

機器人和網路結合,或許我們不會用eRobotics來稱呼,因為機器人本身即是e化的產物;但是不可否認,現今網路的普及和長足進步,給工業機器人添加了前所未有的能力。

我們可以輕易斷言,未來機器人和網路將產生更密切的整合,這樣的發展為企業帶來的高效率,不光是機器人本身所提供的高生產力,還因為現代網路所提供的速度及普及度,將使機器人的管理更加容易。

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