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國王排名動畫完全設定資料集

為了解決資料集的問題，作者HOBBY書籍編輯部 這樣論述：

　　✦網路點擊次數超過5000萬次！系列銷售突破50萬冊！ 　　✧廣大讀者好評推薦！日本AMAZON平均4.7星超高評價！ 　　✦獲獎不斷！「2020這本漫畫真厲害！」男性部門第7名、「2020漫畫新聞大獎」第5名、「2019蔦屋書店讀者票選活動」第6名 　　✧《進擊的巨人》、《詐騙之王》動畫工作室 WIT STUDIO十週年紀念作品!!! 　　\?2年最受矚目的動畫黑馬/// 　　國王排名動畫完全設定資料集，隆重登場！ 　　───｜內容簡介｜─── 　　就算沒有力量也能變強！ 　　心地善良的王子與異形死黨的冒險故事影像化資料！ 　　本書完整收錄： 　　角色設定、美

術設定、美術背景樣板、片頭曲分鏡 　　以及超豪華配音員＆工作人員座談。 　　日向未南（波吉） × 村瀨步（卡克） × 梶裕貴（戴達） × 佐藤利奈（希琳） 　　八田洋介（導演） × 野崎温子（角色設計．總作畫監督） × 金子雄司（美術監督） 　　跟著波吉的腳步一窺國王排名的世界吧！ 讀者感動推薦 　　「所有的登場角色都毫不平面，並有豐沛的情感。 　　是一部值得閱讀一遍又一遍的作品。」 　　「世界觀、角色與故事設定都十分出色，尤其人物刻畫的層次相當地高。 　　我已經好幾年沒有看到如此有趣的作品。」 　　「看到封面的第一印象是『點幼稚』、『畫得不怎麼樣』， 　　幸好我仍然拿起了這本書，

沒有錯失閱讀這本傑作漫畫的機會。」 　　「這是一部讓人感動且印象深刻的作品。」 　　「不算複雜的故事、配上簡單的插圖，卻讓人感動不已！」 　　「這是一部帶給我勇氣、為我加油打氣，甚至讓我流淚不已的漫畫。 　　無論是成人或小孩都很推薦閱讀這部作品。」  

資料集進入發燒排行的影片

高雄市國小教師環境教育認知與教學效能之相關研究

為了解決資料集的問題，作者鍾旻娟 這樣論述：

　　本研究旨在於瞭解高雄市國小教師環境教育認知與教學效能現況，比較不同背景變項之下，環境教育認知與教學效能之差異情形，並且探討環境教育認知與教學效能之間的相關情形以及解釋力。本研究方法採用問卷調查法，以自編之「高雄市國小教師環境教育認知與教學效能之調查問卷」作為資料蒐集的工具，以108學年度高雄市國小教師為研究對象，回收有效問卷共384份。回收問卷資料後，透過SPSS統計軟體，進行描述性統計分析、獨立樣本t考驗、獨立樣本單因子變異數分析、雪費法事後比較、皮爾森積差相關分析及逐步多元迴歸分析方式進行統計分析。研究結果如下：高雄市國小教師在環境教育認知程度中上程度，其中以環境倫理層面最佳；環境教

育認知會因最近一年內有無自發參與環境教育研習與最近一年內有無參與環境保護活動等變項不同而呈顯著差異。高雄市國小教師教學效能表現中上程度，其中以學習環境層面最佳；教學效能會因最近一年內有無自發參與環境教育研習與最近一年內有無參與環境保護活動等變項不同而呈顯著差異。國小教師的環境教育認知愈佳，其教學效能表現愈佳。國小教師環境教育認知對教學效能具有解釋力。本研究結論為：國小教師的環境教育認知與教學效能具有顯著正相關，教師環境教育認知會影響其教學效能。最後，根據結論提出相關建議，作為教育主管機關、國小教師及未來研究者之參考。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決資料集的問題，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  

基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法

為了解決資料集的問題，作者林正偉 這樣論述：

現今有許多研究探討如何運用深度學習方法處理三維點雲 (Point Cloud)， 雖然有些研究成功轉換二維卷積網路到三維空間，或利用多層感知機 (MLP) 處理點雲，但在點雲語意分割 (semantic segmentation) 上仍無法到 達如同二維語意分割的效能。其中一個重要因素是三維資料多了空間維度， 且缺乏如二維研究擁有龐大的資料集，以致深度學習模型難以最佳化和容 易過擬合 (overfit)。為了解決這個問題，約束網路學習的方向是必要的。在 此篇論文中，我們專注於研究點雲語意分割，基於輸入點會和擁有相似局部 構造的相鄰點擁有相同的語意類別，提出一個藉由比較局部構造，約束相鄰 區域

特徵差異的損失函數，使模型學習局部結構和特徵之間的一致性。為了 定義局部構造的相似性，我們提出了兩種提取並比較局部構造的方法，以此 實作約束局部結構和特徵間一致性的損失函數。我們的方法在兩個不同的 室內、外資料集顯著提升基準架構 (baseline) 的效能，並在 S3DIS 中取得 目前最好的結果。我們也提供透過此篇論文方法訓練後的網路，在輸入點與 相鄰點特徵間差異的視覺化結果。