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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決anaconda蛇的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

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川普政府對台軍售政策：特色與影響

為了解決anaconda蛇的問題，作者蘇益立 這樣論述：

《台灣關係法》迄今已施行40多年，台美之間的商業往來、軍事交流合作與各項關係，都藉著該法獲得一定程度的保障。然而多年過去，美中台三方之間實力各有消長，兩岸關係的變化不可同日而語。即便台灣在《台灣關係法》的保護之下，獲得安全保障，也規範了台灣的特殊地位。其中對台軍售乃是美中台之間最為敏感的議題，歷任美國總統雖都會遵循著《台灣關係法》的規範，售予台灣軍事武器。雷根時期與中共簽署「817公報」，及對台「六項保證」的承諾，考量各時期與中共的關係，售予台灣的防禦物資就有所不同。本文試圖觀察及歸納川普政府上任以來，對台軍售政策與特色，並分析其軍售對我中華民國之影響。首先發現，從川普（Donald Joh

n Trump）政府上台以來，對台政策異於前朝的歐巴馬（Barack Obama）政府，尤其對台軍售政策，呈現出不同的面貌。川普政府第一任期已經宣布八次對台軍售，並且核准對台出高科技武器的許可證，有助提升台灣防衛能力，建構台灣國防自主的基礎能力。美國對台軍售一直受到美中台三邊關係變化的影響與制約。在川普政府執政後，因為對中共政策轉變，美中之間因為貿易戰、航行自由行動等，仍存在潛在衝突因素，美國因而強化對台政策，呈現川普政府不同的軍售特色。此種特色對台海情勢及美中關係的發展而言，具有關鍵性影響。另研究發現，川普上任後，陸續簽署了多項法案及年度國防授權法，各項法案其所代表的，因應《台灣關係法》而逐

漸改善與台灣的軍事交流合作，透過各項法案及年度國防授權法來達到軍方高層交流、軍售及技術轉移、軍事訓練及聯合軍演等，以強化台灣軍事力量，利於爾後對台軍售發展。

機器視覺之TensorFlow2入門原理與應用實戰

為了解決anaconda蛇的問題，作者李金洪 這樣論述：

本書主要介紹了TensorFlow 2在機器視覺中的應用。本書共8章，主要內容包括神經網路的原理，如何搭建開發環境，如何在網路側搭建圖片分類器，如何識別圖片中不同膚色的人數，如何用遷移學習診斷醫療影像，如何使用Anchor-Free模型檢測文字，如何實現OCR模型，如何優化OCR模型。本書適合機器視覺、深度學習方面的專業人士閱讀。