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佛光大學 資訊應用學系 許惠美所指導 黃政仁的 國小智能障礙與學習障礙學生識字App開發研究 (2021),提出拉霸關鍵因素是什麼,來自於識字教學、特殊教育識字App、多媒體識字教學、MIT App Inventor 2。

而第二篇論文東海大學 化學工程與材料工程學系 劉佳霖所指導 蔡秉諺的 應用深度強化學習控制器穩定硫回收程序操作 (2021),提出因為有 強化學習、序列到序列模型、改良型克勞斯程序、模型預測控制的重點而找出了 拉霸的解答。

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Visual C# 2022基礎必修課

  • 作者:蔡文龍,張志成,何嘉益,張力元,歐志信  
  • 出版社:碁峰
  • 出版日期:2022-07-19

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國小智能障礙與學習障礙學生識字App開發研究

為了解決拉霸的問題,作者黃政仁 這樣論述:

本研究旨在設計與開發適用於國小智能障礙與學習障礙學生的數位識字教材,研究動機乃是數位教材應用成效普遍得到認可,與解決校區巡迴教材教具攜帶問題。本研究所開發之教材乃是應用華語文識字教學理論,並針對特教學生特質進行規劃。研究對象為符合教育部身心障礙學生鑑定基準,並由縣市鑑輔會認定的智能障礙與學習障礙之特教學生共四位,以及國小特教教師兩位。本研究採ADDIE教學設計模式,分成分析、設計、開發、實施與評估五階段,希望能開發一套符合特教教學需求的識字App。分析階段針對研究對象採用半結構式訪談,進行需求分析;設計階段則採用集中識字教學法進行介面設計;開發階段使用MIT App Inventor 2進行

識字App開發;實施階段則於課堂時間進行App試用;評估階段採取半結構式訪談瞭解師生軟體修改意見,並針對修改意見進行識字App修正與新增。本研究共開發六個識字App,分別為看圖學字、部首抓字、部首文字打地鼠、形近字拉霸、小恐龍跳字與語音選字。本研究並針對後續軟體開發、教材資源分享與識字App教學應用給予建議。

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為了解決拉霸的問題,作者蔡文龍,何嘉益,張志成,張力元 這樣論述:

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  • 作者:蔡文龍,何嘉益,張志成,張力元  
  • 出版社:碁峰
  • 出版日期:2022-06-17

應用深度強化學習控制器穩定硫回收程序操作

為了解決拉霸的問題,作者蔡秉諺 這樣論述:

化工廠由一連串單元操作和反應器組成,以製造某個純度的產品,想要用理論模型計算最終產品純度和決定操作變數並不容易,使用機器學習(Machine learning)給一定數量的輸入和輸出數據,即可訓練一個濃度預測模型預測品質變數(Quality variable)。本研究使用閘門遞迴單元(Gated recurrent units, GRU) 當作基本單元,發展序列到序列(Sequence-to-sequence, Seq2seq)模型預測品質變數。深度強化學習(Deep reinforcement learning, DRL)包含代理人(Agent)、價值函數(Value function)和

環境(Environment),代理人跟環境互動找到最大獎勵(Reward)之策略(Policy),將上述訓練的濃度預測模型當成深度強化學習的環境與代理人互動。本研究以生物批次(Bio-batch)反應程序驗證Seq2Seq模型可以作為DRL的環境,比較Seq2seq模型與數學模型,兩者與代理人策略網路互動的結果相似。因此,本研究由工廠改良型克勞斯程序(Modified Claus process)的操作數據,訓練Seq2seq作為DRL的環境,與代理人策略網路互動。代理人根據策略決定一次和二次空氣流量,使尾氣中的硫化氫(H2S)和二氧化硫(SO2)濃度追到設定點。根據Seq2seq環境預測未

來時域滾動(Future horizon)的數目,代理人也可以決定同樣數目的動作組(一次空氣和二次空氣流量),本研究探討未來時域滾動為1和2之深度強化學習,並將測試數據分成干擾排除(Disturbance rejection)與穩態操作(Steady operation)。未來時域滾動為1時,穩態操作之H2S和SO2的濃度平均相對誤差(Mean relative error)分別為2.2%和1.8%,干擾排除之H2S和SO2的平均相對誤差為2.5%和2.5%,未來時域滾動為2時,經過調整未來一步和未來二步獎勵的比重,可以得到較佳結果,穩態操作之H2S和SO2的平均相對誤差分別為1.9%和1.3

%,干擾排除之H2S和SO2的平均相對誤差分別為1.2%和1.5%。

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