High humidity 中文的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

大台北地區冬季期間細懸浮微粒中水溶性離子組成特徵探討

為了解決High humidity 中文的問題，作者杜育誠 這樣論述：

本研究探討冬季期間大台北地區大氣中細懸浮微粒的水溶性離子組成特性及逐時變動趨勢。於2021年1月1日至2021年3月31日在新北市泰山區明志科技大學校園內利用氣體與氣膠同步採樣連續監測儀(2060 MARGA R)分析每小時HNO3、SO2及NH3氣體與NH4+、Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、NO3-及SO42-離子濃度。結果顯示HNO3、SO2及NH3在採樣期間的平均濃度分別為0.39 μg/m3、0.26 μg/m3及3.24 μg/m3。陽離子NH4+、Na+、K+、Ca2+及Mg2+的平均濃度分別為1.73、0.30、0.17、0.08及0.06 μg/m3。陰離子SO4

2-、NO3-及Cl-的平均濃度分別為3.12、2.32及0.40 μg/m3。其中Na+、Ca2+、K+及SO42-分別約有49.06%、10.65%、5.83%及2.30%是來自於海鹽飛沫。採樣期間水溶性離子占PM2.5質量濃度約42.44%，其中以SO42-、NO3-及NH4+為主要組成，占總水溶性離子約84.06%。採樣期間的硫氧化率(SOR)與氮氧化率(NOR)平均值分別為0.91與0.78，顯示採樣期間微粒中所含的SO42-及NO3-主要來自衍生性硫酸鹽及硝酸鹽。而本研究採樣期間的中和率(NR)平均值為1.02，顯示微粒接近於中性。採樣期間共有180小時PM2.5質量濃度超過35

μg/m3，事件小時(PM2.5≥ 35 μg/m3)的水溶性離子由高到低依序為NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+。在事件小時中，除了Na+以外，其餘水溶性離子平均質量濃度皆高於非事件小時(PM2.5< 35 μg/m3)。但若依照水溶性離子占PM2.5比例來看，除了NO3-及NH4+占比有所提升外，其餘水溶性離子占PM2.5皆為下降趨勢。同時NOR在事件小時期間顯著增加，可見在事件小時期間所增加的衍生氣膠主要以NH4NO3微粒為主。另外藉由NR中和率來看，在事件小時的NR較非事件小時略高，相較而言較偏鹼性，表示有較多量的NH3可以中和大氣中HNO3及H2

SO4。

應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究

為了解決High humidity 中文的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：

　　工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。　　本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo

st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。