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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決論文引用網路資料的問題，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  

論文引用網路資料進入發燒排行的影片

最接近生命實相的片刻- 陳鴻振的佛教錄像藝術創作

為了解決論文引用網路資料的問題，作者陳鴻振 這樣論述：

我從靈界的科學論述出發，以量子力學中的波粒二相性、量子疊加態、量子糾纏等概念，來釐清我對這宇宙真相的理解，在這過程中，我以李嗣涔博士的實證，賽斯心法的啟示，討論科學與佛學的關係，《華嚴經》上說：「若人欲了知，三世一切佛，應觀法界性，一切唯心造」。我想將當代流行符號元素，加入我的創作中，以佛教經典中的「萬法唯心」作為我的創作理論基礎，並舉例出有著相類似創作靈感的當代藝術家及他們的作品做分析比較。我選擇影像當作我的創作媒材，本文中我將說明我如何從宗教信仰轉化成創作能量，並描述作品的創作理念、創作過程，並闡述我的藝術表現手法及我對生命實相的看法，作品包括紀錄片、活動紀錄的影音疊加態、微電影、平面影

像的黑白彩色表現、及台東寶嚴禪寺啟建紀實影片等。這些作品都是從我的觀點出發並忠實的呈現當今社會的生活實況，也希望能夠為社會帶來正向能量的啟發。

傳播研究方法：量化、質化與大數據分析

為了解決論文引用網路資料的問題，作者郭良文,吳泰毅,林素甘,陳延昇,王曉華,林淑芳,陳憶寧,劉念夏,葉子婷,諸葛俊,張玉佩,魏玓,張榮顯,曹文鴛,禹衛華,周奕欣,蘭 這樣論述：

　　本書是傳播研究方法中最新穎的入門教材，內容涵蓋量化研究、質化研究與大數據分析。本書集合兩岸四地傳播學者發揮集體創作，在各自擅長的研究方法上，擁有豐富的應用經驗與累積成果。本書配合具體案例說明，詳實而生動的說明不同方法如何解決特定研究問題，特別是介紹了網路的分析應用、大數據採集、可視化技術，以及電腦輔助線上內容分析，這是目前其他研究方法的書籍所沒有的內容。 　　★ 內容豐富：涵蓋研究報告寫作指引、量化研究方法、質化研究方法，以及傳播大數據分析。 　　★ 架構完整：設計兩個專章內容，分別介紹量化資料（相關統計概念）與質化資料（系統歸納過程）的分析方式。 　　★ 反映時代：

加入有關新媒體、網路社群、以及大數據研究方法。 　　★ 易讀易懂：配合相關案例進行方法的解說，並提供名詞解釋、Q&A。