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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決反矩陣公式的問題，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 　

反矩陣公式進入發燒排行的影片

應用六標準差結合田口實驗法改善隱形眼鏡滅菌後爆杯不良率

為了解決反矩陣公式的問題，作者吳達億 這樣論述：

因各類3Ｃ產品的進步與使用率增加，國內近視人口日趨向上，為了達到方便和美觀，配戴隱形眼鏡的人數也逐年增加。市場上存在著上百種隱形眼鏡品牌，為了能夠增加市場競爭力，除了不斷開發新材質和新圖紋的產品外，產品品質也是客戶選擇品牌的關鍵要點。本研究主要探討隱形眼鏡在封裝製程所造成的熱封不良導致滅菌後所產生的爆杯，目的是為了能夠降低生產不良率和成本外，同時也能降低因此而造成客訴的議題。研究中的個案公司主要從事軟式隱形眼鏡之醫療用光學產品研發、製造與銷售，其熱封製程是透過金屬加熱後，加壓於隱形眼鏡專用鋁箔表面，在升溫和施壓的過程中使CPE層熔融，冷卻後與PP料射出模型進行結合，而之間所產生的熱黏性即為「

拉力」，拉力的穩定性是個案公司希望能提升的重要品質特性。為降低滅菌後爆杯的不良率，本研究運用品管六標準差DMAIC五大步驟，結合田口實驗法，選定改善目標、衡量測量系統、分析數據找出關鍵因子。經評估，選定熱壓溫度、時間、深度、和注水調節比四者為主要影響品質特性的關鍵因子。實驗後經過二階段最佳化找出熱封製程最佳參數組合，使拉力值受到雜訊因子影響的變異最小化，最後透過個案公司建立的製程管制系統進行監控。經本研究實驗證實，滅菌後不良率從改善前的0.32%下降為0.25%，而爆杯項目在滅菌後的defect比例也從33％下降至12％。原製程能力水準為0.68、改善前標準差為0.144 kgf，經過最佳化水

準導入後得到改善後製程能力水準為2.43、改善後標準差為0.079 kgf。本研究的成果除了達到個案公司期望目標之外，也驗證了透過六標準差和田口實驗法所獲得的最佳參數，能有助於降低滅菌後爆杯不良率，且在控制成本和較少實驗次數下能提高產品的品質。未來建議可考量增加控制因子的數量，增添設備和原物料因子進行測試，以及納入因子之間的交互作用，透過因子交互作用實驗篩選數據顯示不重要的因子。

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決反矩陣公式的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

臺灣特有種鳥類聲音辨識系統之研究

為了解決反矩陣公式的問題，作者林財生 這樣論述：

　　人工智慧可加速達成聯合國永續發展目標（SDGs），例如：SDG 15的陸地生態（Life on land）利用物種識別和智慧物聯網的廣泛運用，追蹤陸地動物的遷徙、族群數量水準等活動，進而增強永續的陸地生態系統。據報導知，臺灣的鳥類占了全球鳥種的二十分之一，因此有許多賞鳥人士慕名而來，所以本研究將快速發展的人工智能應用於聲音辨識技術，先擷取鳥類聲音的樣本之特徵資料，並將其以AI深度學習中的卷積神經網路建立模組，將模組建置在APP期望能滿足眾多賞鳥愛好者的使用需求。為了探討臺灣特有種鳥類聲音辨識系統的服務需求，我們以有使用過APP應用程式經驗的年輕族群為測驗對象，引用服務體驗工程法為理論基礎

，訪談與觀察探討使用者行為中的隱藏的意義，從歸納出臺灣特有種鳥類聲音辨識系統的服務需求。　　根據服務體驗工程法中的五大構面進行訪談，並將訪談的資料匯整到五大模型中，分析在使用臺灣特有種鳥類聲音辨識系統的潛在的問題與需求。根據研究訪談的結果，發現使用者的需求：　　(1)目前辨識率為77%，需要再提升預測的正確率。　　(2)系統設計上需要加強美工部分以及，資訊反饋的豐富度。　　(3)改善聲音易容易被干擾的因素。以上三項可做為未來後續服務的主要依據。