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太陽能 （ 英語 ：Solar energy），是指來自 太陽 輻射 出的 光 和 熱 被不斷發展的一系列技術所利用的一種 能量 ，如， 太陽熱能集熱器 （英語：Solar thermal collector） ， 太陽能光電 發電 ， 太陽熱能 發電 ，和 人工光合作用 。 [1] [2] 自 地球 形成 生物 就主要以 太陽 提供的 熱 和 光 生存，而自古 人類 也懂得以陽光曬乾物件，並作為保存食物的方法，如製 鹽 和曬 鹹魚 等。 但在 化石燃料 減少下，才有意把太陽能進一步發展。 人類利用太陽能有三個途徑，分別是：光熱轉換、光電轉換和光化學轉換。 太陽能利用技術分為有源（主動式）及無源（被動式）兩種。
攀援植物可以為蛇類提供理想的隱蔽和攀爬的環境條件，所以一些壁虎和無毒的遊蛇喜歡棲身在爬山虎枝葉中。 常春藤也是一樣的。 不過種植攀援植物是否招蛇還得具體分析，譬如有小鳥在附近做窩時，蛇就喜歡爬上來，假如附近沒有蛇喜歡的食物，它們也就 ...
中國古代神話傳説中的靈獸共分為4層， 4靈：青龍、白虎、朱雀、玄武 4神：麒麟、鳳凰、龜和龍 4兇：混沌、窮奇、檮杌、饕餮。 除了古代神獸外，遊離於古書之外的上古神獸也為人所稱道。 中文名 中國古代上古靈獸 代 表 青龍、白虎、朱雀、玄武等 類 別 古代傳説 來 源 山海經等文獻 目錄 1四靈 白虎 玄武 朱雀 青龍 2其他靈獸 鳳凰 天織 麒麟 檮杌 獬豸
夾萬 /保險箱的使用習慣 市面上的夾萬 /保險箱主要可分為「機械夾萬」及「電子夾萬」。 傳統機械夾萬一般以密碼操作，更換密碼時較複雜。 而電子夾萬則設有不同解鎖方法，如鎖匙、密碼、指紋等；部份更設有雙重解鎖方式。 夾萬 /保險箱的後備電源 如果夾萬 /保險箱設有後備電源，即使忘記換電，也可以使用後備電源補救。 夾萬 /保險箱推介 盛威SafeWell 夾萬 防盜夾萬 電子鎖+鎖匙 30TK 電子密碼鎖+鎖匙防盜夾萬 可安裝於地下或牆壁 中國製造 盛威SafeWell 夾萬 防火夾萬 SD102K 韓國原裝製造 耐一小時高溫工業火（1010℃）
房間燈的選擇攻略：合適的燈光顏色及照明規劃，氛圍感大提升 空間場域 室內軟裝 房間燈 燈光顏色 2023/10/27 質感單品 臥房燈具的抉擇除了考慮必要的照明亮度之外，比起其他空間更著重提升空間氛圍感，究竟如何在房間內安裝實用的照明又能使照明軟裝力發揮最大值？ 如果你在煩惱 房間燈的選擇 ，以下提出房間燈光配置常有的五大哉問，設計臥房燈光之前先認識大家都想知道的棘手問題，引導你在照明配置上面獲得更多想法，並在 軟裝設計 方面也能運用照明設備來妝點空間。 Q 1：房間一定要裝主燈嗎？ 不一定，房間燈的選擇很多，局部照明可能更實用。
五行屬性是一種命理屬性，怎麼看五行屬什麼其實很簡單，通常算命的第一個步驟都是先看一個人的年命，也就是會根據出生年份，算出五行屬什麼命，以下是五行命格查詢表，方便您五行測算： 甲子年生海中金命（1924，1984） 乙丑年生海中金命（1925，1985） 丙寅年生爐中火命（1926，1986） 丁卯年生爐中火命（1927，1987） 戊辰年生大林木命（1928，1988） 己巳年生大林木命（1929，1989） 庚午年生路旁土命（1930，1990） 辛未年生路旁土命（1931，1991） 壬申年生劍鋒金命（1932，1992） 癸酉年生劍鋒金命（1933，1993） 甲戌年生山頭火命（1934，1994） 乙亥年生山頭火命（1935，1995）
好風水格局不只讓房屋居住起來更舒適，還可以為生活帶來更多好運，但並非所有房屋的室內格局都符合傳統風水的格局規劃，此時可以透過一些裝修手法和家居風水擺設來化解破除，本文將告訴您7個常見家居風水佈局禁忌與化解方式 ，協助您輕鬆化解家中煞氣，催旺家居，讓生活更舒適順心! 找室內設計師 共有519位 查看附近的室內設計師 3個好運家居風水佈局 喜神位 對於想要求姻緣、旺人丁的家庭，可以好好佈置正北方位，代表著家中將會有喜事降臨。 正北方位可以放置一些紅色的吉祥物品以催旺桃花，如家中門口在正北方位，可以鋪上紅色地毯，能有效提升感情運，單身者能遇到良緣。 財位
1. 背景介绍 斗地主，作为中国的经典卡牌游戏，无论在线上还是线下都拥有大量的玩家。 近些年，随着AI技术的发展，如何使用AI技术来打败人类玩家已经成为了研究的热点。 DouZero是其中的杰出代表，它是一个基于深度强化学习的斗地主AI框架，性能出色，与人类玩家的对弈表现非常接近。 2. 什么是DouZero？ DouZero是一个开源的斗地主AI框架，采用了最新的深度强化学习技术。 它不仅能够根据当前的牌面决策出最优的出牌策略，还可以根据对手的出牌情况做出相应的应对。 3. 深度强化学习简介 深度强化学习结合了深度学习与强化学习的特点。 在斗地主游戏中，AI需要根据当前的牌面和已知的规则来决策，这就需要强化学习来不断地学习和优化策略。
