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ai無法整數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦日本NewtonPress寫的 少年Galileo【觀念化學套書】：《3小時讀化學》+《週期表》+《元素與離子》+《基本粒子》(共四冊) 和洪錦魁的 機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站[Day24]整數的交集聯集 - iT 邦幫忙也說明：(2) 刪除集合元素：輸入一集合與一正整數，若集合中無該元素，無法刪除。 ... #include <stdio.h> int main(){ int c,d,a[20],b[20],ai=0,bj=0,j=0,k=0,err=0,e=1,g=0; ...
這兩本書分別來自人人出版 和深智數位所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 馮智豪所指導 趙唐的 智慧反射平面輔助多輸入單輸出系統之共同波束成型設計 （2021），提出ai無法整數關鍵因素是什麼，來自於智慧反射平面(IRS)、可控智慧平面 (RIS)、全像MIMO平面 (HMIMOS)、預編碼器設計、6G無線通訊。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 黃俊達、劉建男所指導 范綱佾的 利用整數線性規劃權重配置策略與三重激勵值記憶體架構之多層感知機加速器效能優化技術 （2021），提出因為有 多層感知機加速器、權重配置、效能優化、深度學習、整數線性規劃的重點而找出了 ai無法整數的解答。
最後網站AI｜解決illustrator 輸出尺寸誤差｜Deerlight Design則補充：這時只要將小數點移除，將X 216.01px 去掉小數點，改為216 px，或者修改為其他整數，重新輸出即可改善誤差問題。 重新輸出後，就不會有誤差1px 的情形！
少年Galileo【觀念化學套書】：《3小時讀化學》+《週期表》+《元素與離子》+《基本粒子》(共四冊)
為了解決ai無法整數 的問題，作者日本NewtonPress 這樣論述：
★日本牛頓40年專業科普經驗★ ★適合國中生輔助學習課程內容★ 80頁內容輕量化，減輕閱讀壓力！ 少年伽利略主題多元，輕鬆選擇無負擔！ 化學看似只出現在課本與實驗室，卻存在生活中的各個角落，若能從這個面向認識，就能知道化學在現代社會的巨大貢獻，學起來更有趣。少年伽利略藉由日本牛頓創業40週年的深厚經驗，以精緻的全彩圖解，簡潔說明重要觀念，透過培養學生對自然科學的好奇心，也滿足科學素養落實生活的需求，改變你對化學的認識！ 《3小時讀化學》 本書濃縮國高中化學會學到的知識，解說原子結構、週期表的特色，以及各種令人驚奇的化學反應，並介紹對現代社會功不可沒的有機化學，可以快速理解
學習重點。日常生活中，不但手機會使用到許多珍貴的元素，塑膠袋、寶特瓶、衣服中的尼龍纖維，也都是人工製造出來的有機物。再利用AI開發尋找工業材料、藥物的化合物等等後，更開拓了無限的可能性，化學就是這樣支撐著現代社會。 《週期表》 雖然要背誦118個元素有點辛苦，但絕對不要苦苦死背！了解週期表的歸納方式後，就可以透過相同特性、不同性質，一起認識每個元素的特殊之處。再加上日本牛頓擅長的彩色圖解，使用圖像學習，理解記憶更加容易！ 《元素與離子》 化學除了首要理解週期表上每個元素的特性外，再來就是認識元素彼此的關係了，餐桌上少不了的食鹽，就是由鈉離子（Na＋）與氯離子（Cl－）結
合而成，而從手機電池到胃酸，若沒有離子的幫忙，就沒辦法發揮作用了，想要學好化學，更不能忽略離子與化學的關係。 《基本粒子》 當把原子核繼續切割，可以發現質子跟中子還可以再切割成夸克，也就是自然界最小的「基本粒子」。目前已發現的基本粒子有17種，有各自不同的作用，例如構成物質的夸克，傳遞自然界基本力的光子、膠子等等，了解基本粒子不但有助於我們更加理解自然基本力，也可幫助探索宇宙初始的樣貌。少年伽利略內容輕薄、圖解清晰，適合有點興趣，但又怕深入會太艱澀的讀者，不妨當作學習新知，延伸知識觸角吧！ 系列特色 1. 日本牛頓出版社獨家授權。 2. 釐清脈絡，建立學習觀念。 3
. 一書一主題，範圍明確，知識更有系統，學習也更有效率。
智慧反射平面輔助多輸入單輸出系統之共同波束成型設計
為了解決ai無法整數 的問題，作者趙唐 這樣論述：
智慧反射平面(Intelligent reflecting surface, IRS)為在6G通訊領域嶄露頭角的新興科技，具有低成本且高效能的優點，且可以用來反射訊號至不同方向來操控通道環境。IRS能大幅彌補毫米波通訊中嚴重信號衰減和有限涵蓋區域等問題。智慧反射平面輔助系統中，發射機會控制裝在建築物表面或無人機上的IRS來反射訊號至原本受阻而無法服務的使用者。在此環境下，IRS可以藉由調整反射信號的相位來控制信號傳輸的方向。當服務多使用者時，如何設計IRS的移相器為一個十分複雜的問題。本作專注於使用毫米波通訊之多AP多IRS下行鏈路(downlink)傳輸系統，並假設AP到使用者的通道受阻，
而所有AP必須同時運用多個IRS來各自服務自己的使用者。AP們共同設計所有的預編碼器(precoder)和IRS端的移相器來最佳化服務品質指標。由於IRS不主動增幅訊號，其移相器可以被視為被動的波束成型器(beamformer)。本作以Generalized Benders Decomposition (GBD)為用來解此共同波束成型問題的主要技巧，並輔以數學問題重構及半定鬆弛(semidefinite relaxation, SDR) 推導出適用於多使用者多IRS多AP多輸入單輸出系統之共同波束成型演算法。此演算法保證收斂且其解答最少為局部最佳解，並可以在AP端進行地方及局部處理來解主動預編
碼器。第二部分將AP-使用者配對問題加入考量，衍生出新的混合整數問題列式並簡化為混合整數半定規劃(mixed-integer semidefinite programing, MISDP)問題並以GBD-MISDP架構處理。此方法導致比原演算法高出許多的複雜度。為了避免這個問題，我們另外提出了兩個啟發式的AP-使用者配對演算法。兩者都能達到不亞於GBD-MISDP方法的表現。在毫米波環境下的模擬結果展示了此演算法的效益、智慧反射平面輔助系統和共同波束成型設計之優勢和在多AP系統中考慮AP-使用者配對的重要性。此外，使用智慧反射平面造成的通信間接費用(communication overhead
)在作中也有分析。
機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(第二版)
為了解決ai無法整數 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。這本書幾個重大特色如下： ★ 【高中數學】程度即可閱讀 ★ 【微積分原理彩色圖解】 ★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 ★ 微積分原理【從0開始】解說 ★ 讓【生硬】的微積分變的【有趣】 ★ 微積分解說生活實例【賽車】、【西班牙鬥牛】、【金門高粱酒的稀釋】 ★ 【手
工推導】與【計算】微積分公式 ★ 【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】 在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。 筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。
利用整數線性規劃權重配置策略與三重激勵值記憶體架構之多層感知機加速器效能優化技術
為了解決ai無法整數 的問題，作者范綱佾 這樣論述：
本論文提出針對多層感知機(MLP)利用整數線性規劃進行權重配置以提升效能之演算法以及支援該演算法且具有三重激勵值記憶體架構之高效能多層感知機硬體加速器設計。受限於晶片上靜態記憶體的容量，多層感知機的權重無法全部置入其中，本演算法分析如何挑選較重要的權重存放於晶片上以最大幅度提升整體系統的效能。此問題首先會被轉化成整數線性規畫的形式，再利用既有之整數線性規畫工具得出最佳解。本論文所提出的多層感知機硬體加速器乃以一現有多層感知機加速器架構為基礎，繼承其支援結構化剪枝及非對稱量化技術。除此之外，加速器尚新增三重激勵值緩衝記憶體設計及批次(batch)平行處理能力。此兩項技術能夠有效減少所需之晶片外
動態記憶體之存取時間延遲以及增加權重被同批次內多筆激勵值重複使用之效率。我們實作出一個具有256個處理單元的多層感知機加速器，輸出入資料採用8位元定點數格式。於台積電40奈米製程下，操作頻率可達1.25GHz，等價效能峰值為每秒15.36TOPS，面積效率則為2.21TOPS/mm2，而等價能源效率更高達12.2TOPS/W。