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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決向量圖庫下載的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

向量圖庫下載進入發燒排行的影片

基於國教課綱資訊科技領域建構自動化 Web 線上學習平台

為了解決向量圖庫下載的問題，作者盧韋宏 這樣論述：

十二年國教課綱於108年正式上路，而去年正是全部採用新課綱的學期。由於課綱領域眾多且又細分成各式的項目，光是教育部提供的科技領域課綱文本平均字數就超過三萬字，學生和老師難以完全理解課綱所闡述的內容。根據12年國教願景架構圖，可以得知課綱具有三大基本理念，自發、互動以及共好。本論文基於此理念來建構108課綱的Information and Technology領域之線上學習平台，IT108。透過分析課綱，建立完整學習脈絡，以減少課程之間的難度落差，以及運用留言討論與分享筆記、清單的功能讓有相同興趣的同好可以互相切磋學習交流，來打造出可以讓學生學習與老師備課的社群學習環境，更可以一步進行偏鄉扶助

，提供完整的教育資源來達到偏鄉反轉。IT108自動記錄分析使用者學習操作，藉由整合Funk SVD和Random Forest建立推薦系統，建立適性化推薦的Web線上學習平台。

跟我學Photoshop CC一定要會的影像處理技巧 第三版(附範例/教學影片)

為了解決向量圖庫下載的問題，作者志凌資訊,郭姮劭,何頌凱 這樣論述：

　　一本完整介紹Photoshop的工具書，在學會基礎操作的同時，也能舉一反三成為影像處理達人！ 　　★適用CC2022~2018 　　★超值加附！300分鐘影音教學影片、精選160頁全彩電子書 　　*除了基本功能的介紹外，並輔以實用範例，讓初學者在學會基本操作之外，也能進一步的了解如何應用。 　　*從影像處理的觀念建立，到數位影像的製作、遮色片、色版、圖層的使用，都有詳盡的介紹，使影像拼貼與合成的作業易如反掌。 　　*近200個精緻範例，搭配書中完整詳盡的圖文解說，學習與練習一氣呵成。 　　*詳細的影像色彩與色調說明，讓不夠完美的影像也能化腐朽為神奇。 　　*詳細說明A

dobe Creative Cloud的雲端服務，從軟體下載到安裝，帳戶的登入/登出、Adobe Fonts字體下載與同步、檔案上傳與共用、Adobe Stock和市集的搜尋與下載，讓您在最短的時間內融入Adobe的雲端世界。 　　*針對Photoshop CC的新功能做完整的介紹，包括：搜尋功能、探索面板、「開始」工作區、物件選取工具、選取主體、天空取代、選取並遮住功能的改進、筆觸平滑化、新的內容感知填色、內容感知描圖工具、對稱繪圖與自訂對稱路徑、邊框工具、圖樣預視、字型的搜尋、符合字體與可變字型、「臉部感知」液化濾鏡、神經濾鏡、Adobe Camera Raw、資料庫、工作區域、影像轉存與

共用…等。

以可調式歸屬函數之模糊控制器進行 水下無人載具運行航向穩定性之研究

為了解決向量圖庫下載的問題，作者劉興鴻 這樣論述：

模糊控制 (Fuzzy Control) 為目前研究水下無人載具 (UnmannedUnderwater Vehicle，UUV)自主運行時所常使用的控制方式，因水下環境極其複雜，無法取得精確之數學模型，需要利用模糊邏輯不須精確數學模型及可控制的特性維持運行目標。經蒐整國內外文獻之研究結果，有關水下載具之航向自主控制實驗及其結果之探討較缺乏，僅有模擬結果，尚無法提供實驗所需之完整資訊。而模糊控制存在一個重大缺陷，即為模糊歸屬函數(Membership Function)為人為制定且無法變更，因此有可能因為操作者經驗不足，或者環境中流場過於複雜，而導致操作者訂定的歸屬函數無法因應環境而進行航向

修正。有鑒於此，本研究參照不同參考文獻，以及部分文獻之構想，選定可即時接收訊號，且可進行精細控制之遙控式水下無人載具(Remotely Operated Vehicles，ROV)進行控制方法之分析與改善。本研究設計將以模糊控制為基礎，以地磁航向誤差為主要參數，以滑動模型之概念為參考重新設計出可調式歸屬函數之模糊控制器，並重新輸航向控制馬達，經由不斷進行回授及變更，使航向誤差逐漸收斂至零。此控制方式使程式除控制航向外，更加上自我修正歸屬函數之效果，能因應複雜的水流環境建立適合的模糊規則。