台中市大雅區忠義社區活動中心內有一區公廁很特別，11間廁所沒有天花板，四周牆面低，成人站在廁所外就可清楚看到廁所內情形，原來是20多年前 ...
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經線，指示南北方向，是地球表面連接南、北兩極，並且垂直於赤道的弧線，又叫子午線。 兩條正相對的經線，形成一個經線圈，經線圈都是以地心為圓心的大圓，並且交於地球兩極，指示正南、正北方向，所有經線的長度都大致相等 [1] 。 主要有以下特徵：經線指示當地的南北方向，同所有緯線直交，同一經線上的各點經度相同，且地球上每條經線長度大致相等 [1] 。 命名由來 子午線 命名的由來：某一 天體 視運動軌跡中，同一子午線上的各點該天體在上中天（午）與下中天（子）出現的時刻相同。 不同的經線具有不同的 地方時 ，偏東的地方時要早，偏西的地方時要遲，至於東西半球的界線的劃分，曾引起過一場國際性紛爭，直至1953年 格林尼治 才選取20°W與160°E兩條經線作為劃分東西半球的界線。
新科諾貝爾獎得主，引力波三巨頭之一的基普·索恩說：15年內有望解開宇宙誕生的秘密。 那是因為科學家正積極探索另一空間的暗物質及暗能量，那是靈魂的家鄉，儲存人類意識的雲端數據庫，而2016年引力波的成功偵測，將接著應用於如何成功探索到暗物質及暗能量的真實蹤跡。
腳趾甲變厚、變形或變脆 ：可能是由真菌感染引起的，也可能與其他皮膚疾病或指甲創傷有關。 2. 腳趾甲變得凹陷或呈匙形凹痕 ：這可能是指甲白班症（koilonychia）的症狀，可能與鐵缺乏性貧血等疾病有關。 3. 腳趾甲呈鑽石形 ：稱為纖維性扁平甲（onychogryphosis），通常是由於長期壓迫或摩擦所致。 4. 腳趾甲呈凹凸不平或有凹陷 ：這可能是甲溝炎（paronychia）的症狀，通常由細菌感染引起。 顏色變化 1. 腳趾甲變黃或棕色 ：可能是真菌感染的結果。 另外，黃色或棕色的指甲也可能與煙草使用、化學品接觸或染料引起的染色有關。 2. 腳趾甲變黑色或暗色 ：這可能是創傷、血腫或真菌感染的結果，但也有可能是黑色素沉著症或其他疾病的症狀。 3.
發揮室內設計或是裝潢天分吧!試著照片改掛到牀尾或牀側牆面，佈置一番，避開牀頭正上方。 如果是牀首遭橫樑壓制，意味著休息時頭部上方是橫樑，叫做橫樑壓頂，風水觀點來説吉利，同時無形中產生過重壓力。 睡夢中無法安眠，放鬆身心，日子了，引來筋骨痠痛，運氣受阻、狀況，生活出差錯，引來血光。 雖然説重是壓牀頭，但並不是橫樑壓到牀位其他地方沒事!橫樑壓哪裡，會導致身體對應位置出現病痛，一樣會產生負面氣場。 橫樑一面兩端各掛上一個木葫蘆，選擇木頭是因為，防止落下時造成。 若葫蘆和房間裝潢搭，掛上麒麟踩八卦可以避煞。 如果壓牀頭而卧室空間足夠話，設置牀頭櫃或做系統收納櫃，讓整個牀組往前移動，避開橫樑位置是另一種作法喔! 如果躺著休息或是坐在牀上，卻看不到門口，這是犯背氣煞，招惹小人。
秋分1方法測運氣 彩券中獎率大增 民俗專家指出，秋分時「名字帶火」的人偏財運佳，適合買彩券、上牌桌。 （圖／CFP視覺中國） 記者柯沛辰／綜合報導 國曆9月23日是今年秋分，屬於二十四節氣中的第十六個節氣。 民俗專家柯柏成表示，秋分這一天，如果名字中帶有火字、火字部首、偏旁或名字中有屬火五行屬性的字，是有利偏財運的，建議這一天可以小買幾張彩券，或上牌桌試試手氣。...
購買 〈森多 水耕植研所〉的水耕盆栽 ，即附水耕專用特製盆器，讓你輕鬆上手 （點上圖看商品） 水耕盆栽的栽培方法相對容易，最重要的便是找到適合該水耕植物尺寸的容器。 通常建議使用透明容器，方便觀察植物根系生長以及水質的情況，並且容器必須具有適當的高度與縮口設計，讓植物的莖部能夠直立固定，或是使用培植棉、礫石等使根部固定，讓主要露出容器外的莖葉部分能夠維持較佳的展示外觀。 另外由於水中缺乏土壤的養分，因此營養液成為水耕植物的生長關鍵，需要視各種植物的需求保持適當的養分濃度和酸鹼值，常見的養分有氮、磷、鉀等，可以使用市售的營養液或自行調配。 而在換水方式與頻率上，一般而言建議每週更換一次水，並且每次更換時要先把舊水全部倒掉，再重新加入新的水。 若發現水質已經變質或污染，建議要立即更換水。
x p 、 y p 、c 為相機內方位參數 ( Interior Orientation ) ，X C 、 Y C 、 Z C 與 m ij 包含的三維姿態角則是相機外方位參數 ( Exterior Orientation )，即相機物空間的位置與姿態。 這個公式也有考量透鏡畸變參數的變形版本，這邊就不贅述。 基於這個公式，配合各種不同的已知條件，就可以達成求解相機位姿或計算特徵點空間坐標等不同的應用，產品之一即是所謂的數值地形模型 (Digital Terrain Model, DTM)。 空載光達數值地形模型測製簡介 內政部 地政司衛星測量中心 與 國土測繪中心 都有科普的知識介紹可以參考。 與機器視覺 Computer Vision 的差異
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