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鳥學大百科

為了解決我不清楚你的意思 英文的問題，作者霍野晋吉 這樣論述：

　　● 特別收錄──珍稀的鳥類電腦斷層掃描影像及病理照片 　　● 野生動物科主任──高如栢醫師 專業審訂   　　詳實記載小型鳥類的生理構造、飼養方法、檢查重點、診察流程與各種疾病等實用內容！   　　【分類介紹】 　　無論是受歡迎的寵物鳥或野鳥，還是動物園內可觀賞到的鳥類，收錄80餘種照片介紹分類！ 　　【種類】 　　介紹虎皮鸚鵡、雞尾鸚鵡、牡丹鸚鵡、桃面愛情鸚鵡、文鳥、十姊妹及金絲雀等常見寵物鳥的生態、羽色、壽命、繁殖和雄雌辨別方法。 　　【身體特徵與器官系統】 　　將鳥類為了適應飛行所擁有的特徵，以實際照片及解剖圖解說。 　　【飼育方法及營養需求】 　　收錄飼育環境的設置法、築

巢、人工哺育、飼料、營養素相關等實用資訊。 　　【診察、檢查、投藥】 　　說明診察、身體檢查等看診流程及投藥方法。 　　【各式疾病與檢查影像】 　　以真實病狀照片介紹鳥類代表性疾病，藉由電腦斷層掃描、Ｘ光影像解說骨科疾患或生殖器官疾患。 本書特色 　　1、介紹全鳥種科目，結合照護、疾病等飼育教學，愛鳥人絕不能錯過！ 　　2、透過全彩圖像，全面解析鳥類身體構造，了解鳥類特徵必備百科！ 　　3、收錄各式疾病醫學影像，圖文解說各種鳥類常見病徵。

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加權圖神經網路建立肺癌知識圖

為了解決我不清楚你的意思 英文的問題，作者紀政廷 這樣論述：

肺癌為全球嚴重的疾病與死亡原因，許多研究人員投入肺癌相關研究，人們難以短時間閱讀大量文獻，針對自動建構肺癌文獻之重要字詞知識圖的需要，提出了一種建立肺癌關聯強度知識圖的方法，本研究於Web of Science文獻資料庫收集2016年到2021年共六年的肺癌相關文獻，透過隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation，LDA)方法對資料集進行語意建模取得最佳主題數為三群，並以此主題群別做為文本的類別標籤，再採用修改後的點間互資訊(pointwise mutual information, PMI)演算法處理資料集建構文本圖，另外透過圖神經網路(graph neura

l network, GNN)基於已建構之文本圖預測新的邊，進而將文本圖與新的邊組合為知識圖，最後，對此圖個別以四種圖神經網路進行節點分類任務，使用accuracy、precision、recall、F1對分類任務結果進行比較，在本研究收集的肺癌文獻資料集上，所提出的PMI2+link對比原PMI演算法的邊數量減少到約五分之一，代表可以大幅減少訓練時間，F1績效0.9162於實驗結果中也為最佳，從而證實了自動建立知識圖演算法的有效性，對於已建立的肺癌知識圖則以Neo4j圖形資料庫做儲存、查詢與視覺化呈現，此肺癌知識圖可用於幫助肺癌相關領域的研究人員，從這些肺癌文獻中了解其肺癌文本、字詞與主題之

間的交互關係。