工程介紹的問題，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懶人包總整理

高層建築の基礎工法篇

為了解決工程介紹的問題，作者李景亮,林煌欽,蘇煜瑄 這樣論述：

　　台灣新創都更集團，旗下品牌「台灣都更」、「台灣都更聯盟」、「台灣都更危老諮商中心」、「台灣都更地政聯盟」、「台灣建築」、「台灣建築履歷」、「台灣都更─危老都更諮商中心」、「Angle Voice數位文創」、「Angle Infinity天使無限─百工百業IP授權」、「台灣心輕旅─旅宿品牌」等。 　　「台灣都更」加盟總部，為全國首創建設、都市更新加盟服務業獲獎事蹟： 　　榮獲2020年金鋒獎殊榮之優質企業 　　榮獲2020年台灣金玉獎殊榮之優質企業 　　榮獲2019年國家品牌玉山獎殊榮之優質企業 　　榮獲2019年台灣優良商標獎殊榮之優質企業 　　為台灣新創都更集團旗

下創立全國第一個建設業、都市更新業的加盟品牌，台灣都更加盟新創服務平台，是為打破了曠日廢時的傳統建設及都更公司的營運模式，配合政府最新法規與台灣都市更新推動全國學會所規劃的從業人員認證專業知識技術，以加盟創新服務方式，希望提振長期委靡不振的都市更新產業，創造出一個新的產業生態系統，讓屋主及都市更新從業人員成為最大贏家。 　　全國首創唯一提供六大安心安全保險及保障制度 　　第一道保險：每案工地均強制投保工地險、讓老屋重建過程安全無死角 　　第二道保險：每案工地均強制提撥「續建保證基金」，讓每案都獲得安全保障 　　第三道保險：每案工地由台灣都更加盟總部提供「續建保證制度」，讓您安心有保障 　　第

四道保險：每案工地均強制執行「建築履歷」智財專利登錄，讓您安心又放心 　　第五道保險：每案代工服務費強制提撥存入信託專戶擔保，讓您付費安全又安心 　　第六道保險：華夏科大台灣都更產學中心公正第三方工程履歷查核，透明無黑箱 　　『台灣都更』的優勢 　　【台灣都更】業界唯一大規模鎖定小型基地重建的建設、都更平台。 　　【台灣都更】是市場唯一大規模以「委建代工」方式，協助屋主自立更新，將傳統建商合建的利潤，回歸到屋主身上。 　　【台灣都更】是業界唯一大幅讓利給第一線的合作夥伴，輔導合作夥伴成為建商的建設都更平台。 　　台灣都更共創四贏效益 　　一、業主（屋主）端 　　1.委託安心 　　2.過程透

明 　　二、台灣都更加盟總部 　　1.深耕品牌 　　2.口碑專業 　　三、加盟主 　　1.輕鬆推案 　　2.系統創新 　　四、合作廠商 　　1.尊重受用 　　2.案小量多  

工程介紹進入發燒排行的影片

道路基礎採垂直排水帶工法地質改良探討-以北投洲美地區開發案為例

為了解決工程介紹的問題，作者周哲緯 這樣論述：

台灣公共工程建設與推展，其中道路工程基礎設施更為重要，公共工程之興建，往往因工址因素而遭遇低窪、地質承載力不足或壓縮量過大等軟弱地質區域，在處理基礎工程需投入大量人力、物力及預算金，若因設計不當或施工品質不佳時，會導致基礎不均勻沉陷之虞，本研究案例區域位於台北區雙溪及基隆河流域下游區旁，且為臺北盆地沈積區，現況地質軟弱及地層涵蓋範圍甚廣深厚，整體區域土壤透水性較差、承載力較低，採用預壓垂直排水帶打設工法，加速地質沉陷壓密速率，減少道路工程施作後產生不均勻沉陷問題，以維護路堤結構之安全。本研究案例位於北投洲美地區開發案第2期填土整地工程，本工程總開發面積約90.24公頃(第1期範圍約32公頃，

第2期範圍約58.24公頃)，依鑽探資料顯示洲美地區土層含有深厚軟弱黏土層，採用預壓垂直排水帶工法，係由填土增加土體載重，以靜載重引發飽和軟弱黏土層產生超額孔隙水壓達到預壓載重效果，再由垂直排水帶工法增加孔隙水消散路徑及縮短排水距離使壓密時間縮短，從增加土壤強度中獲得預期之壓密沉陷量效果。本研究案例結果顯示本基地之地層條件及土壤性質，對於垂直排水帶打設過程成效具有相當程度之影響，地理位置、氣候、環境及施工時機等，皆為造成垂直排水帶打設功率偏低之因素，而由實測沉陷量成果與預估沉陷理論值相近，證明藉由垂直排水帶縮短排水路徑排放流之原理，以加速軟弱黏土層壓密沉陷速率，皆有發揮其功能達到縮短壓密時間之

目的，經由施工過程、施工障礙、障礙排除及相關成果等回饋，據以提出結論與建議，可以提供後續相關地質改良工程參酌。

阿里雲天池大賽賽題解析：機器學習篇

為了解決工程介紹的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦機器學習演算法建模及相關技術，以工業蒸汽量預測、天貓用戶重複購買預測、O2O優惠券預測和阿裡雲安全惡意程式檢測等四個天池經典賽題作為實戰案例，針對實際賽題按照賽題理解、資料探索、特徵工程、模型訓練、模型驗證、特徵優化、模型融合等步驟，將賽題的解決方案從0到1層層拆解、詳細說明，在展現專業選手解題過程的同時，配以豐富的相關技術知識作為補充。本書從經典商業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者的參考用書，也可以作為參賽選手研讀專業演算法的實戰手冊。 本書由阿里雲天池平臺編寫。天池已經舉辦了超過200場來自真實業務場景的競賽，每場賽事沉澱的課題和資料集，將

永久在天池保留和開放。天池已成為在校學生踏入職場前的虛擬實踐基地，也成為聚集40萬資料人才，孵化2000余家資料創新工作室的資料智慧大社區。此書對天池大賽機器學習的經典賽題進行了系統地梳理，是一本真正意義上的實操手冊。 賽題一 工業蒸汽量預測 1 賽題理解 2 1.1 賽題背景 2 1.2 賽題目標 2 1.3 數據概覽 2 1.4 評估指標 3 1.5 賽題模型 4 2 資料探索 6 2.1 理論知識 6 2.1.1 變數識別 6 2.1.2 變數分析 6 2.1.3 缺失值處理 10 2.1.4 異常值處理 11 2.1.5 變數轉換 14 2.1.6 新變數生成 15

2.2 賽題資料探索 16 2.2.1 導入工具包 16 2.2.2 讀取數據 16 2.2.3 查看數據 16 2.2.4 視覺化資料分佈 18 2.2.5 查看特徵變數的相關性 26 3 特徵工程 33 3.1 特徵工程的重要性和處理 33 3.2 資料預處理和特徵處理 33 3.2.1 數據預處理 33 3.2.2 特徵處理 34 3.3 特徵降維 38 3.3.1 特徵選擇 39 3.3.2 線性降維 44 3.4 賽題特徵工程 45 3.4.1 異常值分析 45 3.4.2 *大值和*小值的歸一化 46 3.4.3 查看資料分佈 47 3.4.4 特徵相關性 48 3.4.5 特徵

降維 48 3.4.6 多重共線性分析 49 3.4.7 PCA處理 50 4 模型訓練 52 4.1 回歸及相關模型 52 4.1.1 回歸的概念 52 4.1.2 回歸模型訓練和預測 52 4.1.3 線性回歸模型 52 4.1.4 K近鄰回歸模型 54 4.1.5 決策樹回歸模型 55 4.1.6 集成學習回歸模型 58 4.2 賽題模型訓練 61 4.2.1 導入相關庫 61 4.2.2 切分數據 62 4.2.3 多元線性回歸 62 4.2.4 K近鄰回歸 62 4.2.5 隨機森林回歸 63 4.2.6 LGB模型回歸 63 5 模型驗證 64 5.1 模型評估的概念和方法 64

5.1.1 欠擬合與過擬合 64 5.1.2 模型的泛化與正則化 68 5.1.3 回歸模型的評估指標和調用方法 70 5.1.4 交叉驗證 72 5.2 模型調參 75 5.2.1 調參 75 5.2.2 網格搜索 76 5.2.3 學習曲線 77 5.2.4 驗證曲線 78 5.3 賽題模型驗證和調參 78 5.3.1 模型過擬合與欠擬合 78 5.3.2 模型正則化 81 5.3.3 模型交叉驗證 82 5.3.4 模型超參空間及調參 85 5.3.5 學習曲線和驗證曲線 89 6 特徵優化 93 6.1 特徵優化的方法 93 6.1.1 合成特徵 93 6.1.2 特徵的簡單變換 93

6.1.3 用決策樹創造新特徵 94 6.1.4 特徵組合 94 6.2 賽題特徵優化 96 6.2.1 導入數據 96 6.2.2 特徵構造方法 96 6.2.3 特徵構造函數 96 6.2.4 特徵降維處理 96 6.2.5 模型訓練和評估 97 7 模型融合 100 7.1 模型優化 100 7.1.1 模型學習曲線 100 7.1.2 模型融合提升技術 100 7.1.3 預測結果融合策略 102 7.1.4 其他提升方法 105 7.2 賽題模型融合 106 7.2.1 導入工具包 106 7.2.2 獲取訓練資料和測試資料 106 7.2.3 模型評價函數 107 7.2.4 採

用網格搜索訓練模型 107 7.2.5 單一模型預測效果 109 7.2.6 模型融合Boosting方法 115 7.2.7 多模型預測Bagging方法 118 7.2.8 多模型融合Stacking方法 119 7.2.9 模型驗證 127 7.2.10 使用lr_reg和lgb_reg進行融合預測 127 賽題二 天貓用戶重複購買預測 1 賽題理解 130 1.1 賽題背景 130 1.2 資料介紹 131 1.3 評估指標 133 1.4 賽題分析 134 2 資料探索 137 2.1 理論知識 137 2.1.1 缺失資料處理 137 2.1.2 不均衡樣本 138 2.1.3

常見的資料分佈 141 2.2 賽題資料探索 144 2.2.1 導入工具包 145 2.2.2 讀取數據 145 2.2.3 資料集樣例查看 145 2.2.4 查看資料類型和資料大小 146 2.2.5 查看缺失值 147 2.2.6 觀察資料分佈 148 2.2.7 探查影響複購的各種因素 150 3 特徵工程 155 3.1 特徵工程介紹 155 3.1.1 特徵工程的概念 155 3.1.2 特徵歸一化 155 3.1.3 類別型特徵的轉換 156 3.1.4 高維組合特徵的處理 156 3.1.5 組合特徵 157 3.1.6 文本表示模型 157 3.2 賽題特徵工程思路 158

3.3 賽題特徵工程構造 160 3.3.1 工具導入 160 3.3.2 數據讀取 160 3.3.3 對資料進行記憶體壓縮 161 3.3.4 資料處理 163 3.3.5 定義特徵統計函數 164 3.3.6 提取統計特徵 166 3.3.7 利用Countvector和TF-IDF提取特徵 170 3.3.8 嵌入特徵 170 3.3.9 Stacking分類特徵 171 4 模型訓練 179 4.1 分類的概念 179 4.2 分類相關模型 179 4.2.1 邏輯回歸分類模型 179 4.2.2 K近鄰分類模型 180 4.2.3 高斯貝葉斯分類模型 182 4.2.4 決策樹分

類模型 182 4.2.5 集成學習分類模型 183 5 模型驗證 186 5.1 模型驗證指標 186 5.1.1 準確度 186 5.1.2 查準率和查全率 188 5.1.3 F1值 189 5.1.4 分類報告 189 5.1.5 混淆矩陣 189 5.1.6 ROC 190 5.1.7 AUC曲線 190 5.2 賽題模型驗證和評估 190 5.2.1 基礎代碼 190 5.2.2 簡單驗證 191 5.2.3 設置交叉驗證方式 192 5.2.4 模型調參 194 5.2.5 混淆矩陣 195 5.2.6 不同的分類模型 198 5.2.7 自己封裝模型 205 6 特徵優化 21

1 6.1 特徵選擇技巧 211 6.2 賽題特徵優化 213 6.2.1 基礎代碼 213 6.2.2 缺失值補全 213 6.2.3 特徵選擇 213 賽題三 O2O優惠券預測 1 賽題理解 222 1.1 賽題介紹 222 1.2 賽題分析 223 2 資料探索 225 2.1 理論知識 225 2.1.1 資料探索的定義 225 2.1.2 資料探索的目的 226 2.1.3 相關Python包 226 2.2 初步的資料探索 226 2.2.1 數據讀取 226 2.2.2 數據查看 227 2.2.3 資料邊界探索 231 2.2.4 訓練集與測試集的相關性 232 2.2.5

資料統計 236 2.3 資料分佈 238 2.3.1 對文本資料的數值化處理 238 2.3.2 資料分佈視覺化 242 3 特徵工程 246 3.1 賽題特徵工程思路 246 3.2 賽題特徵構建 248 3.2.1 工具函數 248 3.2.2 特徵群生成函數 250 3.2.3 特徵集成函數 256 3.2.4 特徵輸出 257 3.3 對特徵進行探索 260 3.3.1 特徵讀取函數 260 3.3.2 特徵總覽 261 3.3.3 查看特徵的分佈 262 3.3.4 特徵相關性分析 265 4 模型訓練 266 4.1 模型訓練與評估 266 4.2 不同演算法模型的性能對比 27

1 4.2.1 樸素貝葉斯 271 4.2.2 邏輯回歸 271 4.2.3 決策樹 272 4.2.4 隨機森林 272 4.2.5 XGBoost 273 4.2.6 LightGBM 274 4.2.7 不同特徵效果對比 274 4.3 結果輸出 274 5 模型驗證 276 5.1 評估指標 276 5.2 交叉驗證 276 5.3 模型比較 279 5.4 驗證結果視覺化 282 5.5 結果分析 289 5.6 模型調參 290 5.7 實際方案 292 6 提交結果 299 6.1 整合及輸出結果 299 6.2 結果提交及線上驗證 302 賽題四 阿裡雲安全惡意程式檢測 1

賽題理解 306 1.1 賽題介紹 306 1.2 賽題分析 307 2 資料探索 310 2.1 訓練集資料探索 310 2.1.1 資料特徵類型 310 2.1.2 資料分佈 311 2.1.3 缺失值 312 2.1.4 異常值 312 2.1.5 標籤分佈 313 2.2 測試集資料探索 314 2.2.1 資料資訊 314 2.2.2 缺失值 315 2.2.3 資料分佈 315 2.2.4 異常值 315 2.3 資料集聯合分析 316 2.3.1 file_id分析 316 2.3.2 API分析 317 3 特徵工程與基線模型 318 3.1 特徵工程概述 318 3.1.1

特徵工程介紹 318 3.1.2 構造特徵 318 3.1.3 特徵選擇 319 3.2 構造線下驗證集 319 3.2.1 評估穿越 319

可光固化導電水凝膠之開發及其在 3D生物列印之應用

為了解決工程介紹的問題，作者林儒欣 這樣論述：

誌　　謝 I摘　　要 IIAbstract III目　　錄 V圖　目　錄 XI第1章 緒論 11.1 研究動機 1第2章 文獻回顧 22.1 神經再生與修復 22.2 神經導管與電刺激 52.3 PecMA水凝膠 72.3.1 水凝膠介紹 72.3.2 Pectin 102.3.3 PecMA 122.4 組織工程中的導電材料 142.4.1 聚苯胺 (PANI) 142.4.2 聚吡咯 (PPy) 152.4.3 石墨烯 (Graphene） 162.4.4 碳奈米管 (CNT) 182.4.5 MXene 192.5 導電材料在組織工程中的應用

222.5.1 組織工程介紹 222.5.2 心血管組織工程 242.5.3 骨組織工程應用 262.5.4 神經組織工程 29第3章 實驗設計 323.1 實驗藥品與材料 323.2 實驗儀器 343.3 實驗規劃 363.4 PecMA合成 373.4.1 Pectin純化 373.4.2 PecMA合成 383.4.3 核磁共振光譜儀 (NMR) 393.4.4 紅外線光譜儀 (ATR-FTIR) 393.5 MXene合成 403.5.1 MXene (Ti3C2 nanosheet) 合成 403.5.2 X光繞射儀 (XRD) 413.5.3 掃描電

子顯微鏡 (SEM) & 能量色散X射線光譜(EDX) 413.5.4 穿透式電子顯微鏡 (TEM) 413.5.5 原子力顯微鏡 (AFM) 423.5.6 紅外線光譜儀 (ATR-FTIR) 423.6 PecMA、PecMA@Mxene水凝膠 433.6.1 水凝膠製備 433.6.2 壓縮模量 433.6.3 掃描式電子顯微鏡 (SEM) 433.6.4 流變性質測試 443.6.5 膨潤度測試 453.6.6 降解測試 453.7 3D列印 463.8 MXene光熱轉換實驗 483.8.1 MXene吸收值與消光係數 483.8.2 MXene光熱轉換測

試 493.9 藥物釋放實驗 503.9.1 TMZ吸收值 503.9.2 藥物釋放實驗 503.10 導電測試 513.11 細胞毒性測試 523.11.1 細胞計數 523.11.2 細胞毒性測試 (MTT) 533.11.3 細胞毒性測試 (CCK-8) 543.11.4 細胞染色 55第4章 結果與討論 564.1 PecMA合成與取代度分析 564.1.1 取代度分析 574.1.2 FTIR 官能基比較 594.2 MXene 的合成與鑑定 614.2.1 MXene XRD鑑定 614.2.2 MXene FTIR 官能基比較 624.2.3 M

Xene EDX分析 634.2.4 MXene SEM與TEM分析 654.2.5 MXene AFM分析 664.3 PecMA & PecMA@MXene 交聯結果 674.4 PecMA & PecMA@MXene 機械性質 724.4.1 PecMA & PecMA@MXene 壓縮性質 724.4.2 PecMA & PecMA@MXene 膨潤度 744.4.3 PecMA & PecMA@MXene 降解 764.4.4 PecMA & PecMA@MXene 剪切稀化 774.4.5 PecMA & PecMA@MXene 流變性質之頻率掃描 794.4.

6 PecMA & PecMA@MXene 流變性質之應變掃描 804.5 PecMA & PecMA@MXene 3D列印結果 824.6 MXene光熱轉換效應 844.6.1 PecMA & PecMA@MXene吸收值 844.6.2 MXene消光係數 864.6.3 PecMA & PecMA@MXene光熱轉換 874.7 PecMA & PecMA@MXene藥物釋放能力 924.7.1 TMZ 吸收值 924.7.2 TMZ濃度標準曲線 934.7.3 PecMA & PecMA@MXene藥物釋放能力 944.8 PecMA & PecMA@MXene導

電性值 974.9 PecMA & PecMA@MXene細胞實驗 994.9.1 PecMA & PecMA@MXene細胞毒性測試 994.9.2 PecMA & PecMA@MXene細胞死活染色 1004.9.3 添加細胞 3D列印結果 104第5章 結論 105第6章 參考文獻 106 圖　目　錄圖 2 1 周圍神經系統中的軸突再生示意圖 3圖 2 2 (a)修復受損神經的導管介導的神經生長刺激示意圖 6圖 2 3 水凝膠交聯示意圖 8圖 2 4 果膠交聯方式 11圖 2 5 PecMA交聯機制示意圖 12圖 2 6 PecMA生物墨水設計、配製和列印到 3D

結構示意圖 13圖 2 7 石墨烯轉化氧化石墨烯和還原氧化石墨烯示意圖 17圖2 8 SWCNT和MWCNT的分子結構 18圖 2 9 MAX相組成元素 20圖 2 10 MXene蝕刻方法和在納米醫學中的應用 21圖 2 11 組織工程中的重要要素 23圖 2 12 具細胞層的心臟交織結構和具有相似結構的仿生支架 25圖 2 13 BGS/NBGS的光熱特性及其體外和體內抗腫瘤能力圖 27圖 2 14 NBGS光熱消融骨肉瘤骨再生過程示意圖 28圖 2 15還原GO和明膠組成的多功能導電水凝膠 NGC 示意圖 30圖 2 16 水凝膠體外PC12 細胞培養及NGC體內植

入和功能恢復 30圖 4 1 純化後 Pectin 、 PecMA 1H NMR 光譜圖比較 57圖 4 2 PecMA 1H NMR 光譜圖取代度分析 58圖 4 3 Pectin、PecMA FTIR-ATR 光譜圖比較 60圖 4 4 MAX、MXene XRD圖譜 61圖 4 5 MAX、MXene FTIR-ATR 光譜圖比較 62圖 4 6 MXene EDX 單點掃描分析 63圖 4 7 MXene EDX 面掃描分析 64圖 4 8 MXene (a) SEM 與 (b) TEM 圖像 65圖 4 9 MXene (a) AFM與 (b) 沿 (a) 直線

的高度分析 66圖 4 10 不同濃度 MXene 之 2%、3% PecMA交聯結果 68圖 4 11 不同濃度 MXene吸收峰值 69圖 4 12 2 % PecMA 與 MXene 交聯結果 70圖 4 13 3% PecMA與 MXene 交聯結果 71圖 4 14 PecMA & PecMA@MXene 壓縮模量 73圖 4 15 PecMA & PecMA@MXene 膨潤度 75圖 4 16 PecMA & PecMA@MXene 降解曲線 76圖 4 17 PecMA & PecMA@MXene 剪切稀化行線 77圖 4 18 PecMA & PecM

A@MXene 針頭擠出示意圖 78圖 4 19 流變性質之頻率掃描圖 79圖 4 20 流變性質之應變掃描圖 81圖 4 21 不同速率列印比較 82圖 4 22 不同圖形列印圖 82圖 4 23 嵌入式列印 (a)側面圖 (b)俯視圖 83圖 4 24 不同濃度 MXene 之紫外光-可見光光譜圖 85圖 4 25 MXene 於 λ= 808nm 歸一化吸收度 (A/L) 86圖 4 26 功率密度1.5 Wcm-2的 NIR 5分鐘之升溫曲線 88圖 4 27 功率密度1.5 Wcm-2的 NIR 5分鐘之升溫曲線 88圖 4 28 NIR功率密度1.5 Wcm-2

下 1、5分鐘之溫度顯影圖 89圖 4 29 MXene水凝膠不同功率密度 NIR 5分鐘之升溫曲線 90圖 4 30 0.5mg/mL MXene水凝膠NIR 開/關循環曲線圖 91圖 4 31 TMZ紫外光-可見光光譜圖 92圖 4 32 TMZ 之濃度標準曲線 93圖 4 33 PecMA & PecMA@MXene與TMZ之藥物釋放 96圖 4 34 NIR 開/關循環之藥物釋放曲線圖 96圖 4 35 PecMA & PecMA@MXene電阻值 98圖 4 36 水凝膠導電測試 98圖 4 37 PecMA & PecMA@MXene 細胞存活率 99圖 4

38 紫外光照射30、60、90、120秒細胞死活染色圖 100圖 4 39 紫外光照射30、60、90、120秒細胞存活率 101圖 4 40 PecMA & PecMA@MXene 培養0、1、3、7天細胞死活染色圖 102圖 4 41 PecMA & PecMA@MXene 培養0、1、3、7天細胞存活率 103圖 4 42 不同圖形之細胞列印死活染色圖 104表　目　錄表 1 3%PecMA 0.5%PI 0MX 壓縮性質之統計顯著性差異分析表 115表 2 3%PecMA 1.0%PI 0MX 壓縮性質之統計顯著性差異分析表 115表 3 3%PecMA 0.5%PI

0.5MX 壓縮性質之統計顯著性差異分析表 116表 4 3%PecMA 1.0%PI 0.5MX 壓縮性質之統計顯著性差異分析表 116表 5 3%PecMA UV 60s 水凝膠壓縮之統計顯著性差異分析表 117表 6 膨潤度之統計顯著性差異分析表 117表 7 藥物釋放之統計顯著性差異分析表 118表 8 電阻率之統計顯著性差異分析表 118表 9 NE4C CCK-8 細胞活性之統計顯著性差異分析表 119表 10 NE4C MTT 細胞活性之統計顯著性差異分析表 119表 11 L929 CCK-8 細胞活性之統計顯著性差異分析表 120表 12 L929 MTT

細胞活性之統計顯著性差異分析表 120表 13 不同UV照光秒數的細胞活性之統計顯著性差異分析表 121表 14 三維培養 0 天的細胞活性之統計顯著性差異分析表 122表 15 三維培養 1 天的細胞活性之統計顯著性差異分析表 122表 16 三維培養 3 天的細胞活性之統計顯著性差異分析表 123表 17 三維培養 7 天的細胞活性之統計顯著性差異分析表 123表 18 0 mg MXene水凝膠三維培養不同天數的細胞活性之統計顯著性差異分析表 124表 19 0.1 mg MXene水凝膠三維培養不同天數的細胞活性之統計顯著性差異分析表 124表 20 0.3 mg M

Xene水凝膠三維培養不同天數的細胞活性之統計顯著性差異分析表 125表 21 0.5 mg MXene水凝膠三維培養不同天數的細胞活性之統計顯著性差異分析表 125