已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站
資料集dataset的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
資料集dataset的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和AI4kids 的 動手做深度學習：揭開神經網路的面紗(學AI真簡單系列2)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Google 推出新的搜尋服務Dataset Search | TechNews 科技新報也說明：當時Google Scholar 填補了快速查找學術資料的空白；這次Google 直接將注意力精準聚焦到資料集，簡直「體貼又細心」！ Google 人工智慧研究科學家Natasha ...
這兩本書分別來自深智數位 和全華圖書所出版 。
淡江大學 資訊管理學系碩士班 張昭憲所指導 田家豪的 線上社群發文之複合情緒分析 （2021），提出資料集dataset關鍵因素是什麼，來自於情緒分析、情緒模型、BERT、網路社群。
而第二篇論文國立成功大學 電機工程學系 郭致宏所指導 曾浩軒的 邊緣引導之影片超解析網路 （2021），提出因為有 超解析度、卷積神經網路、圖像先驗知識的重點而找出了 資料集dataset的解答。
最後網站【教學】從COCO Dataset中提取所需的類別資料則補充：簡單的說，它是一個Microsoft、Facebook、CVDF 及Mighty Ai 等組織所提供的一個大型開源圖片數據集。基本上它跟前一篇介紹的那個 PASCAL VOC Dataset 一樣 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決資料集dataset 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
資料集dataset進入發燒排行的影片
公司簡介
智慧貼紙股份有限公司（Smart Tag Inc.）正式成立於2020年3月，由創辦人/CEO張焜傑與其他四位共同創辦人一同經營，為各行業提供工業4.0無痛升級方案– Smart Tag解決方案，包含軟硬體技術。由軟性電路板黏貼至機器表面，進行多點位資料蒐集，例如：震動、溫度以及濕度等紀錄，再串接至客戶端系統或者上傳雲端數據中心，藉由機器學習及數據模型進行分析，預測機器的運作模式，將由智慧貼紙解決工廠產能及良率的問題。
Smart Tag helps clients to upgrade their manufacturing lines, or machines immediately with minimum learning cost and high ROI. We’re providing a total solution for the manufacturing industry, which includes both hardware product and software as a service. For the hardware part, Smart Tag is our core technology- thermal thin film PCB, the most flexible PCB ever. The main purpose of this Smart Tag is monitoring, collecting and uploading data onto our cloud platform- the machine learning platform via Bluetooth gateway..
With this machine learning mechanism, when continuing monitoring the vibration, this platform can easily predict and detect the “danger zone”, which means the timing that the machine/production line needs to be maintained or be fixed. Or, companies can also forecast the quality of the products, based on these dataset.
公司網站
http://www.smarttag.tech/
線上社群發文之複合情緒分析
為了解決資料集dataset 的問題，作者田家豪 這樣論述：
網路社群蓬勃發展有目共睹，已成為現代人生活的一部分。大多數人除了在其中閱讀他人文章外，也會透過發文抒發己見，甚至發洩情緒。因此，社群成員情緒的監測便成為管理者的重要課題之一。管理者雖可觀察討論區中的發文獲得相關資訊，但由於資料量過於龐大，上述方法不但曠日廢時，且準確性堪慮。因此，學者們便提出各種情緒偵測方法，分析討論區發文造成之情緒反應，以協助管理者早期發現並發展因應對策。前人研究提出之方法固然有效，但面對日益複雜的網路社群，仍有待改進之處。首先，相關研究經常使用正、負、中立等情緒做為分類標記，無法提供合理的分析結果。此外，前人研究已歸結出目前機器學習方式的三大問題: 分別是依賴大量訓練資料
、不同訓練導致結果不一致與推理過程的不透明。在運用器學習於情緒分析時，需有更精細的設計與考量。有鑑於此，本研究以發展更有效的情緒分析方法為目標，設計一套多維度情緒偵測方法-Dimensional Emotion Identification with Multi-BERT (DEIMB)。首先，我們採用考量人類感受之情緒沙漏模型(Hourglass of Emotions)來表示量化的複合情緒，讓文章標籤有更一致的定義，以提升情緒分析結果的解析度。為顧及更高解析的情緒維度，我們提出一套以Google BERT語意分析模型為基礎的情緒分析方法DEIMB。配合情緒沙漏模型，針對不同情緒維度分別建立
極性偵測模型與程度值偵測模型，最後再加以組合，以提供更具參考價值之複合情緒判別結果。為驗證提出方法之有效性，本研究以網路社群實際發文資料進行分析。經實驗結果發現，本研究提出方法能在情緒極性方面取得合理的準確率。此外，與傳統正負極性判別結果不同，研究之結果能提供更高解析複合情緒描述，有助於社群管理者深入了解發文者的心情。對於多維度情緒偵測而言，準確性雖不如預期，但具有較高的情緒解釋性，顯示此做法具有發展之潛力。
動手做深度學習：揭開神經網路的面紗(學AI真簡單系列2)
為了解決資料集dataset 的問題，作者AI4kids 這樣論述：
本書是為16~18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「視覺辨識」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。 這本為初學者寫的深度學習專書，打破艱澀的理論與難以理解的程式語言，介紹Teachable Machine、Tensorflow Playground等web工具，以深入淺出的方式帶領讀者進入深度學習與類神經網路的知識領域，再以詳細實作步驟，讓您也一步一步學會如何打造貓狗辨識、人臉辨識門禁的AI視覺辨識應用。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自A
IA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們的好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書特色 1.深入淺出、解釋運算思維、資料分析、模型訓練、測試與驗證、推論應用，讓青少年充分掌握人工智慧的運作流程。 2.從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，清楚的Python程式碼解析，讓人人都能獲得創造AI的成功經驗。 3.提供各種創造AI應用的平台工具，鼓勵青少年發揮創造力，持續探索人工智慧的豐富可能性。
邊緣引導之影片超解析網路
為了解決資料集dataset 的問題，作者曾浩軒 這樣論述：
本文提出一種邊緣引導的影片超解析（Edge Guided Video Super-Resolution, EGVSR）網路，利用圖像的邊緣訊息有效地恢復高解析度畫面的高頻細節。重建過程包括兩個階段:第一階段是將輸入畫面經由粗略畫面重建網路（Coarse Frame Reconstruction Network, CFRN）和邊緣預測網路（Edge-Prediction Network, EPN）的處理分別生成粗略超解析畫面和超解析邊緣，並在第二階段藉由提出的畫面細化網路(Frame Refinement Network, FRN)結合粗略超解析畫面和超解析邊緣以精細更多的高頻細節。先前超解析
技術傾向堆疊深度神經網路或採用注意力機制以助於網路效能提升，卻不利於小尺寸物體的重建。我們為此提出注意力融合殘差塊（Attentional Fusion Residual Block, AFRB）以重建不同尺寸的物體。AFRB通過多尺度通道注意力機制進行融合，可以視為傳統殘差塊的增強版本，我們將其用來作為 CFRN 和 EPN 中的基本運算單元。我們的模型在VID4 數據集與最先進的超解析方法相比，減少 54% 參數量的情況下提升約 0.5% 的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)及 1.8% 和結構相似性(Structural Similarity,
SSIM)。