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基礎統計學(四版)

為了解決小賴max的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：

　　本書內容有三大單元, 共計十六章 　　(1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 　　(2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 　　(3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章   　　本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 　　習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 　　輸入書號1H28，即可找到下載處。

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貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決小賴max的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。

食藥史：從快樂草到數位藥丸，塑造人類歷史與當代醫療的藥物事典

為了解決小賴max的問題，作者ThomasHager 這樣論述：

現代人=藥人 現代人的生活離不開藥，各種病痛都仰賴藥物緩解 人類對神奇藥物的追尋，推動著醫藥的演進發展 藥能治病，也能致命；無數生命的犧牲，逐步建構出現代醫療的樣貌 一部與你我生活息息相關的藥物演進史   「藥」，是「令人快樂的草」，還是「危害人體的毒？」 從罌粟的發現到數位藥物的發明，人類始終追尋著靈丹妙藥。 揭開藥物的神奇與黑暗，探索改變歷史、影響世界的十種藥物！   　　每一種劃時代的藥物出現，背後都有一群專注的研究人員、古怪的專家，付出他們的專業、天分與洞察力，加上努力不懈的辛勤工作。不只如此，新的藥物得以問世，同時也需要一點誤打誤撞的運氣，更與社會文化、公共輿論、醫療健保系統、大

眾的健康意識有著密切的關聯。作者透過平易近人的文字，以醫藥的發展歷史，加上當時社會、人文、風氣等豐富的細節，講述十餘種影響人類的重要藥物背後非凡的故事，以及它們對於人類歷史的影響。   　　《食藥史》從人類使用上萬年之久的植物「快樂草」──罌粟開始說起，用引人入勝的敘述手法，介紹這些改變我們生命的藥物。海格介紹的主題包括率先將天花接種法引進英國的女性、惡名昭彰的迷藥、挽救無數生命的第一款抗生素、抗精神病藥物、避孕藥、威而鋼、史他汀類藥物，以及「單株抗體」這一最新領域，內容兼具深度與廣度，讀來發人深省，趣味無窮。   　　◆五萬顆藥 　　全世界最愛吃藥的國家——美國，每個人一生大約吞服五萬顆藥。

　　或許我們應該將自己的物種名稱更改為「藥人」，也就是製造並服用藥物的人種。   　　◆快樂草：從罌粟、鴉片到嗎啡 　　罌粟是古人最強效、最具安撫效果的藥物，到如今卻最有爭議性。 　　它是人類尋找到的藥物之中，最重要的一種。   　　◆瑪麗小姐的怪物：天花、牛痘、疫苗接種 　　天花至今仍然是史上傳染力最強、致死率最高的疾病。 　　它之所以在地球上絕跡，是因為接種疫苗的人數夠多。   　　◆米奇．芬恩：是安眠藥也是迷姦藥的水合氯醛 　　水合氯醛不但是第一種安眠藥，同時也是第一個廣泛使用的純合成藥品。 　　它跟嗎啡一樣，既用於醫療，也用於玩樂。   　　◆來點海洛因止咳糖漿：治療嗎啡成癮的萬能藥

水？ 　　添加海洛因的止咳糖衣錠銷售數量以百萬計，聲稱可以治百病， 　　從糖尿病和高血壓，到打嗝和女子性愛成癮。 　　 　　◆神奇子彈：磺胺藥劑與抗生素革命 　　神奇子彈呼嘯前進的過程中會避開無辜的人，只鎖定單一目標，也就是凶手。 　　我們能否製造出如神奇子彈般的藥物？   　　◆地球上最神祕的領域：從減少手術休克到治療精神疾病的氯普麻 　　人類兩耳之間那十五公分，是地球上最神祕的領域。 　　有很多精神病患被判定為無法治療，也沒有人知道這些疾病的起因。 　　 　　◆黃金時代：1930年代中期到1960年代中期 　　很多大型製藥公司在這段時間蓬勃發展，製造出接連不斷的神奇藥物。 　　下一個藥物開

發的大時代，重視的會是生命的品質，而非數量。 　 　　◆性、藥物與更多藥物：避孕藥與威而鋼 　　女性一旦擁有控制懷孕的能力，就能為自己安排不一樣的人生。 　　由於某種知名副作用，男人也等來了他們的時機。   　　◆魅惑之環：藥物成癮與濫用問題有無解方？ 　　製藥公司持續不懈地尋找不致癮又能止痛的神奇藥物，卻屢戰屢敗。 　　市面上的類鴉片製劑和相關藥物的數量逐年成長，這是規模巨大的產業。   　　◆史他汀，我的親身體驗：隱惡揚善的藥物行銷手法 　　史他汀能大幅降低血液中的膽固醇，目前全世界有幾千萬人在吃這類藥物。 　　但它的效益和副作用究竟有多少？   　　◆打造完美血液：免疫系統與單株抗體 　

　抗體就像血液裡的導彈，能夠辨識並鎖定細菌和病毒，並協助清除。 　　單株抗體是我們所擁有最接近神奇子彈的物質。   　　◆藥物的未來 　　數位感應藥錠、數位化新藥研發、舊藥新用、個人化醫療……， 　　藥物研發的未來，重大進展指日可待。   名人推薦   　　蘇上豪（心臟外科醫師、金鼎獎得主） 　　寒波（演化人類學「盲眼的尼安德塔石器匠」版主） 　　廖泊喬（精神科醫師、《文豪酒癮診斷書》作者） 　　鄭國威（泛科知識公司知識長 ） 　　 媒體讚譽   　　趣味盎然，充滿深刻洞見。——《書單雜誌》（Booklist）   　　筆力深厚，考據詳盡，內容生動有趣。對於藥物如何塑造當代醫療，本書提出精彩見

解。書本接近尾聲時，作者說：「我查到的某些資料令我驚奇不已。」我也有同感。——潘妮．拉古德（Penny Le Couteur），《拿破崙的鈕釦》（Napoleon’s Buttons）作者   　　探討了人類與藥物之間教人憂心的關係。……歷史不斷重演，一開始我們開發了全新藥物，覺得自己神通廣大，最後醒悟到，我們根本沒有能力掌控藥物。——山姆．肯恩（Sam Kean），《紐約時報》書評   　　在這本增廣見聞、意味深長的書中，探討藥物開發與醫療行為之間密不可分的關係。……作者思慮周延又動人心弦的研究成果告訴讀者，尋找沒有風險又藥效強大的「神奇藥物」是不可能的任務，所有的藥物都有好處，也都有壞處。

——《出版者週刊》（Publishers Weekly）   　　這是知名藥物的歷史與演進。……敘事技巧精湛，全書讀來趣味盎然。……內容專業、讀來心情愉快的書籍，暢談現代醫藥。——《科克斯評論》（Kirkus Reviews）

自動化葉菜類蔬菜培育系統之設計與實作

為了解決小賴max的問題，作者廖仲凱 這樣論述：

本研究透過生長原則設計一套自動化葉菜類蔬菜培育系統，使葉菜類蔬菜能正常生長，解決室內水耕栽培葉菜類蔬菜的困難。本研究根據水耕相關知識總結出「生長三要素、代謝三肥一調變、光合一調變，呼吸一循環」的生長原則設計並實作自動化葉菜類蔬菜培育系統。此系統由五個模組與潮汐式水循環控制系統等組成。其中系統模組負責蒐集環境資料，並依照環境資料給予相對應的補充，因此葉菜類蔬菜可以正常生長。栽培者無需知道葉菜類蔬菜種植方式與知識，只需將植株放入培育盤，系統會自動運作調節EC值補充，本研究採用火焰萵苣、西洋芹菜、日本小松菜透過本系統栽培，最後皆可正常生長，代表本系統設計是有效的，且能提供使用者在家種植水耕蔬菜。