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深度學習的數學地圖：用 Python 實作神經網路的數學模型(附數學快查學習地圖)

為了解決exp積分公式的問題，作者MasanoriAkaishi 這樣論述：

　　『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』 　　深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。 　　『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』 　　我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別分類、和深度學習等名詞，好像要學很多東西！當然，對不懂數學的人確實如此。不過，一旦您理解深度學習底層的數學原理，就會發現原來架構稍微變一下，函數換一下，其實都是系出同門

，一通百通啊。 　　要具備這種能力，你必須會微積分、向量/矩陣運算、多變數函數偏微分、指數/對數函數、以及機率/統計。這些在學校都要花很長的時間學習，然而本書考量到您並非想成為數學家或統計學家，因此從中摘取對深度學習最重要的部分濃縮在前半部，幫助您用最短的時間快速掌握數學能力。 　　本書是由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。如果您行有餘力，還可以繼續閱讀《機器學習的數學基礎：AI、深度學習打底必讀》一書，裏面有更詳細的數學公式推導。 　　『真正循序漸進，不會一下跳太快』 　　本書的一大特色就是每一步只增加一點差異，不會跳得太快。從線性迴歸模型開始，加入 Sigmoid

激活函數 (啟動函數) 就變成二元分類模型，然後將 Sigmoid 換成 Softmax 函數就擴展到多類別分類模型。然後在深度學習，先從一層隱藏層開始推導與實作，並因應需要調整學習率、改用 ReLU 函數等方法改善準確率。並進而擴展到兩層隱藏層，讓模型更加準確。小編真心認為，這樣的編排方式，讓讀者從既有的基礎逐步墊高實力，相當有利於學習，等您跟著本書走過一遍，自然就能心領神會。 　　本書隨附『數學快查學習地圖』彩色拉頁，將書中用到的各項數學基礎之間的關係整理成表，幫助您用一張圖看懂本書架構，甚至可裁剪下來隨時參考。作者在 Github 提供 Jupyter Notebook 格式的範例程

式，另外您也可以從旗標官網下載 Python 範例程式。 本書特色 　　1. 用 Python 實作迴歸模型、二元分類、多類別分類、一層隱藏層、二層隱藏層的數學模型。 　　2. 本書由施威銘研究室監修，適時加上「編註」補充內容幫助理解。 　　3. 隨書附『數學快查學習地圖』彩色拉頁。內文採用套色，更利於圖表呈現。  

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菲涅耳數位全像顯微系統於全血細胞分析之研製

為了解決exp積分公式的問題，作者陳臆鈞 這樣論述：

光學顯微鏡在工程物理、生物醫學等領域中扮演著相當重要的角色，藉由它觀察肉眼無法看到的表面材料、細胞或是微生物，但目前光學成像平台的複雜性和昂貴的成本使其在實際應用上有所限制。本研究中使用菲涅耳數位全像術(Fresnel Digital Holography, FDH)原理研發建立了新式數位全像顯微系統，利用純量繞射理論簡化了光學成像設備，不再需要龐大且複雜的光學元件，只需由非同調光、針孔和影像傳感器組成，沒有了透鏡限制視場(Field of view, FOV)大小，可同時具備廣視場(30mm2)並達到接近繞射極限之高空間解析度，透過控制光源的空間相干性在傳感器上記錄繞射影像，在不需光學透鏡

下藉由傅立葉轉換重建出與20倍顯微鏡相同解析度之影像，經由自主研發之演算程式，僅需5秒內即可取得最終影像重建結果。在本篇論文中以全血細胞分析進行實際應用，在搭配自主設計的微流道採血晶片後，紅血球與白血細胞計數的準確率分別可達到93.5%與91%。本研發之系統在生物學和醫學診斷創新性的突破，有機會增加疾病的提前預防和早期診斷的可能性，尤其在醫療資源有限的環境。實驗結果證實本系統只需微量血液即可進行快速、大面積的血液細胞表徵分析與全血計數功能，可預期為現有的全血分析工具提供便攜且具有經濟效益的替代方案。

Excel 2019應用大全

為了解決exp積分公式的問題，作者張婷婷 這樣論述：

本書共分為25章，由淺入深，循序漸進地講解了Excel 2019相關知識，分別從Excel基礎知識、函數、圖表、資料分析以及宏和VBA幾個方面進行了詳細的介紹。本書圖文結合，重要知識點以實例介紹，易於讀者理解。  

以稻草製成之活性碳濾網去除二苯基甲酮氣膠之研究

為了解決exp積分公式的問題，作者蔡明璇 這樣論述：

廣泛使用的防曬保護成份-二苯甲酮及其衍生物 (benzophenone derivatives, BPs)，為環境荷爾蒙物質(endocrine disruptor chemicals- BPs, EDCBPs)，會直接或間接地排放到環境中，對人體健康及環境生態造成危害風險，是為新興污染物的一種，因此本研究目的為開發對環境友善的永續型處理技術，針對室內空氣之EDCBPs進行過濾及去除研究。本研究以台灣常見的農業廢棄物-稻草為原料製備成高效能活性碳吸附材，並進行活性碳材料特性分析，包括以氮氣等溫吸附分析比表面積及空洞大小分布情況，以傅立葉紅外光譜分析活性碳官能基，以熱重量分析儀量測裂解溫度和熱

穩定性，以及透過掃描式電子顯微鏡和能量分散光譜進行表面形態及元素分析。將活性碳材料與市售不織布濾網結合形成過濾材，並應用於室內空氣中EDCBPs之過濾去除實驗，透過卡里遜霧化器（Collison Nebulizer, BGI, 3-jet Modified MRE type）將含有EDCBPs之溶液以液滴形式恆定輸出，將液滴乾燥形成微粒後使之通過所製備的活性碳過濾材，並裝設負離子產生器以增加微粒之捕集效果，同時使用掃描式氣膠粒徑分析儀測量過濾材前後之微粒濃度及微粒大小，以評估過濾效率。另外，亦分別於濾材前後端進行濾紙採樣，以分析過濾前後之濃度差異。研究結果顯示由農業廢棄物-稻稈所製備之活性碳，

其製成條件以稻稈粉末與磷酸之比例為1:3，並於溫度140℃下進行預活化，爾後以高溫450℃進行碳化，再以濃度4 M氫氧化鈉進行鹼洗，所得之140-450-N活性碳性質為最佳，具有良好的吸附效能，其比表面積更優於市售活性碳。根據過濾實驗結果顯示當活性碳濾網厚度為0.75公分，相對濕度50%，過濾面速6.2 cm/s時，其對於空氣中EDCBPs微粒之去除效率最佳，而於過濾系統增添空氣負離子，實驗結果顯示去除效率高達99%，顯示空氣負離子可以有效地增進空氣中次微米微粒的沉降與去除。利用此高效能活性碳作為吸附材，可有效去除空氣中之EDCBPs 微粒，同時亦可減少露天燃燒稻稈引起的空氣汙染，進而達到環境

保護及永續發展。