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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決向量圖網站的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

向量圖網站進入發燒排行的影片

植基於支援向量機模型之良品預測—以石英振盪器銲線製程為例

為了解決向量圖網站的問題，作者黃俊傑 這樣論述：

銲線製程於石英振盪器的封裝流程屬於前段製程，銲線品質的優劣會直接對電子產品電子訊號的傳輸、阻抗干擾等造成影響，且銲線製程所造成的報廢無法再次重工，故該製程對石英振盪器十分重要。而在銲線製程中的金球球厚、金球球徑、金線弧高則是銲線品質判定的其中幾個重要關鍵因子，目前業界普遍使用放大倍數較高的電子顯微鏡由品管人員人工量測再進行判斷，但因人員量測手法有些微差異或是測量過多而使人員產生視覺疲勞、或注意力分散等因素而產生誤判。本研究使用支援向量機(Support Vector Machine, SVM)進行品管的分類預測，分類模型的應變數為品管分類(即良品與不良品)，自變數為金球球厚、金球球徑與金線弧

高。本研究實驗的結果顯示，以支援向量機模型為基礎的石英振盪器品管分類模型，透過 70/30訓練資料與測試資料進行模型的訓練與測試後，其Recall、F1-Score、Precision評估本研究所提出之分類模型之精準度，可提供準確的石英振盪器品管分類預測。

人體解剖套書 新修版：《人體解剖全書 第三版》+《人體運動解剖全書 新修版》兩冊合售

為了解決向量圖網站的問題，作者安德魯．貝爾 這樣論述：

安德魯．貝爾作品集最新修訂 《人體解剖全書 第三版》＋《人體運動解剖全書 新修版》， 來場驚奇的人體探險之旅。 ★增修版皆由康富物理治療所創辦人．蔡忠憲物理治療師 審定 　　《人體解剖全書 第三版》： 　　皮膚．肌肉．骨骼……你不可不知的人體祕密 　　手，其實是你最佳的人體探測員。一個成人的手指頭上，每6.45平方公分就有多達五萬個末梢神經，伸出你的手，試著去感受、探索人體的奧妙：皮膚的質地、肌肉的鬆緊、骨骼的伸屈，藉由觸診來了解自己或他人身體的結構。 　　超過1300幅兼具實用與藝術的細緻插畫，呈現206塊骨頭、162條肌肉與33條韌帶，以及110則的身體標記，帶領你一同走進人體旅

程。 　　人體本身就是一趟充滿驚奇的旅程，本書作者安德魯‧貝爾在十歲時，無意間發現自己身體一塊肌肉的位置而興奮不已，從此踏上了探索身體的旅程，現任職於美國幾座知名的按摩學院以及大學，教授醫護人員、身體工作者需知的身體研究課程。 　　全書分為七大章節，首章先大致一覽身體的系統架構，從骨骼、肌肉、筋膜，到心血管、神經、淋巴系統，就像摸索地圖般的熟悉人體各部位的專有名詞，讓讀者看見龐大而複雜的身體系統；後面六章則開始進入正題，介紹身體各個不同的部位，分別針對肩膀與手臂、前臂和手部、脊椎和胸廓、頭頸和臉、腿部以及腳部，做脈絡性而深入的介紹，教授讀者各部位的觸診技巧。 　　對一個醫護從業者、或任何

一種身體治療者（包括針灸、物理治療、瑞典式按療……）而言，觸診就跟英文字母一樣，是重要的基礎，讓治療工作能更精準、有效。但不同的是，我們不需要去死記硬背那些肌肉、骨頭的位置，觸診本身應該像是一場持續不斷的探索之旅，甚至在觸摸人體每個部位的同時，都會加強我們的觸覺。 　　觸診的力量在於它的運用，活用這本書，一般人即可輕鬆學會如何探索自己的身體；專業人士則可透過本書所傳授的技巧，讓工作得心應手，甚至成為一門獨到的藝術與技術。   　　◎觸診三原則 　　1.動作緩慢 　　2.避免施加太多壓力 　　3.專注當下的感覺 　　此外，你隨時可以在自己身上練習觸診，例如排隊、搭公車時，都是我們探索前臂以及

手上那些有延展性的皮膚、細小的骨頭和多肌腱肌肉的絕佳時機！   　　◎如何使用本書？由於每個人的體型大小、體態都不同，因此本書設計的情境是：您的同伴躺在診療檯上、或坐在椅子上，您則依照書中的說明，為同伴進行觸診。如果您是學生，建議您按照本書的進度學習，必要時重複練習書中介紹的方法，循序漸進探索人體；如果您已經是較有經驗的醫療人員，您可以選擇需要的章節來閱讀。   　　◎本書將幫助讀者的技能與知識： 　　1.觀察身體表面構造，並有信心地探索皮膚與筋膜構造。 　　2.了解身體各部位的骨骼，探索它們之間的關係以及柔軟組織。 　　3.了解肌肉的起點與附著點，感受並描述它們的整體形狀、輪廓與纖維方向。

　　4.了解主要的關節構造，包括韌帶與滑囊液等關節常見的疼痛與傷害好發點。 　　5.了解身體各部位的標記，從而辨識主要神經、血管與淋巴結的名稱與位置。 　　《人體運動解剖全書 新修版》： 　　～難以放下的「人體運動」組裝手冊～ 　　「若你想要在七老八十的時候還能每週上課跳恰恰， 　　那你最好仔細想想現在要如何運動（假設你還不到八十歲。）」──安德魯．貝爾 　　刷牙、嚼吐司、大口喝果汁，氣喘吁吁地晨跑、拿起書本、登上樓梯……這些動作再普通不過，因此你或許從來沒仔細注意過，但每一個都是貨真價實的奇蹟。 　　你如何移動身體四肢、行走站立，都將影響你的思考方式。而你思考、觀察、覺知世界的方式，更

將影響你所做的決定。 　　全球銷量破60萬的經典解剖學書籍《人體解剖全書》作者安德魯．貝爾，這次透過「從小處著手」的概念來組合裝配人體，邀請讀者戴上建築頭盔、穿上實驗袍，親自參與打造一副「能夠運動」的人體，並在過程中了解人體的運作方式。 　　從結締組織、關節、肌肉、神經這四個關鍵的運動重點結構開始，一步步組裝出更大而彼此相連的組織，接著應用一些簡單的生物力學原理，讓身體真正的「動」起來。在漫長的生產流水線中，各種姿勢會隨著時間陸續出籠，你必須藉由探索姿勢及步態來進行人體實測，確認每個環節都合作愉快。 　　《人體運動解剖全書》旨在成為人體運動的入門指引，並非人體運動學的完整研究，目的在於激

發讀者身心的思考、想法及問題。建議你別將本書當成死板的課本，而是能夠有所啟發的觸媒，這本書會對你「有用」，因為你可能是學生、教師或醫師，需要對人體運動及其與醫病之間的關係有更深入的瞭解。 　　不過即便你沒相關背景，但身為現代人，能夠爬山、喝咖啡、耙落葉、忍受痛、盯著電腦、抓頭思考人生目的，實在值得擁有那麼這本「關於自己」的書。 套書特色 　　◎《人體解剖全書 第三版》美國亞馬遜網站五顆星好評！全球暢銷超過100萬冊，隨書附贈示範DVD，由作者本人親自帶領讀者探索肌肉與骨骼的奧祕！ 　　◎《人體運動解剖全書 新修版》為《人體解剖全書 第三版》搭配用書，探索骨骼、筋膜、關節、肌肉以及其他器

官如何彼此協調，以構成人體運動。 　　◎以精闢、新鮮、聰明．幽默的敘事方式，帶領讀者探索肌肉與骨骼，筋膜與關節的奧祕。  

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決向量圖網站的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。