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這兩本書分別來自深智數位 和五南所出版 。
中原大學 生物醫學工程學系 徐良育所指導 何佳蓉的 以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發 （2021），提出excel矩陣對照關鍵因素是什麼，來自於帕金森氏症、電腦輔助偵測系統、影像處理、腦萎縮。
而第二篇論文佛光大學 樂活產業學院碩士班 胡宗明、陳碩菲所指導 黃玉華的 影響消費者使用精油於經絡保健的決策因素 （2021），提出因為有 芳香療法、精油、經絡保健、修正式德菲法、層級分析法的重點而找出了 excel矩陣對照的解答。
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極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作
為了解決excel矩陣對照 的問題，作者李金洪 這樣論述：
TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 ◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 ◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範 ◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 在綜合PyTorch
的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 全書重點包括： ► 75個工業及商用專案的完整實作 ►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 ►大量Transfer Learning的預載入模型說明 ►Tensorflow的專屬資料集格式 ►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型
►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 ►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 ►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 ►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 ►自己動手做YOLOV3 Darknet ►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm ►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN ►CS612照片加工的AI基礎 ►製作Tensorflow的模型完整說明 ►在樹莓派、iPho
ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 本書實
例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端
的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 7. 注重方法與經驗的傳授 本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有
幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。
以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發
為了解決excel矩陣對照 的問題，作者何佳蓉 這樣論述：
帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供
使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證
。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0
)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮
結構方程模式理論與實務：圖解AMOS取向
為了解決excel矩陣對照 的問題，作者李茂能 這樣論述：
●最新理論＋精華實務＝立竿見影的學習成效。 ●深入淺出的解說，融會作者多年授業精華，緊扣國際最新學術趨勢，帶領讀者輕鬆進入專業領域。 ●蒐集整理實務操作曾面臨的難題，提出確切解決辦法，指引讀者更有效率的途徑。 ●隨書附贈光碟：除資料檔外，包含三套Excel VBA巨集 & VB程式，以供進行SEM適配函數極小化的試驗、二層次因素分析與交互相關的差異性考驗。 結構方程模式(SEM)是當代量化研究及測驗編製的最佳利器、必備知能。目前廣泛應用於社會科學、行為科學及市場行銷等研究領域。SEM的應用軟體AMOS，具有圖形操作介面，人人易學、易懂。本書以此
為示範工具，理論與實務交叉佐證，學習與應用效率高。 理論上，本書簡介了SEM的基本知能：三種量尺的建立方法，徑路分析的追蹤規則，理論模式的辨識性分析，適配函數的極小化過程，各種適配指標的選用、評估與其運用上之迷思。 另外，書中亦論及二層次驗證性因素分析及跨群組與跨時間測量及結構的不變性分析，學會Gamma change、Beta change與Alpha change分析。 實務上，除了AMOS徑路圖操作之基本功外，本書也介紹了SEM在測驗工具上的信效度考驗與差異試題功能(DIF)分析。書末則論述了SEM取向的交叉延宕分析與SEM中發生多元共線性的症狀與其解決方法。 近
十年來，國際SEM學術已有長足進步，本書內容緊扣最新相關學術脈動，將是舊雨新知掌握SEM新知能的捷徑。
影響消費者使用精油於經絡保健的決策因素
為了解決excel矩陣對照 的問題，作者黃玉華 這樣論述：
現代人生活忙碌，很多人會選擇芳香療法精油於經絡保健，讓身體更放鬆、減輕壓力，進而促進身心健康。本研究為探討影響消費者使用精油於經絡保健的決策因素，希冀作為推廣養生保健參考。研究方法採修正式德菲法和層級分析法，邀請15 位產學專家組成專家群及招募30位消費者來參與。研究以修正式德菲法問卷的統計分析，並結合層級分析法來統計消費者問卷內涵的權重及評估對於答卷的一致性。研究結果顯示：1、專家們對於消費者體驗、個人因素、精油產品及調理保健等四大構面主要準則及17 項次要準則均達一致性共識 (平均數>3.5，標準差