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Machine Learning: Theory to Applications

為了解決signal電腦版的問題，作者 這樣論述：

The book reviews core concepts of machine learning (ML) while focusing on modern applications. It is aimed at those who want to advance their understanding of ML by providing technical and practical insights. It does not use complicated mathematics to explain how to benefit from ML algorithms. Un

like the existing literature, this work provides the core concepts with emphasis on fresh ideas and real application scenarios. It starts with the basic concepts of ML and extends the concepts to the different deep learning algorithms. The book provides an introduction and main elements of evaluatio

n tools with Python and walks you through the recent applications of ML in self-driving cars, cognitive decision making, communication networks, security, and signal processing. The concept of generative networks is also presented and focuses on GANs as a tool to improve the performance of existing

algorithms.In summary, this book provides a comprehensive technological path from fundamental theories to the categorization of existing algorithms, covers state-of-the-art, practical evaluation tools and methods to empower you to use synthetic data to improve the performance of applications.

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台北車站室內導航尋路策略及介面型式之研究

為了解決signal電腦版的問題，作者張晶雅 這樣論述：

尋路是人一項重要的能力，當我們在尋路的過程中遇到困難時，容易產生負面的生理與心理感受，室內尋路行為涉及水平與垂直的移動，相較室外尋路更加複雜。隨著科技發展，已有許多輔助尋路的導航工具運用於室內空間，而目前數位室內導航工具的介面型式主要以圖像式介面為主，然而隨著對話式介面的應用逐漸提升，卻較少見對話式介面型式之導航工具，因此本研究將探討尋路行為與介面型式應用於導航之影響，期望能透過本研究探討導航輔助工具更多的可能性。本研究實驗分為兩階段：(1) 前導實驗邀請四位受測者以口語描述路徑的方式，定義出指定路線中之關鍵地標，將實驗結果彙整出指定路線之路徑描述，並且建置出指定路線的導航內容，將其應用於第

二階段的驗證實驗 (2)第二階段的驗證實驗以3 (俯瞰式、路徑式、混合式) × 2 (介面式、路徑式) 的雙因子組間的實驗設計方式進行，邀請共 48 位的受測者以線上測試的型式，個別操作 6 項實驗樣本進行測試，並測量依變數：判斷方向錯誤次數、任務時間績效、系統易用性尺度量表 (SUS)、 NASA-工作負荷量表 (NASA-TLX)、地標記憶數量。實驗結果得知使用圖像式介面與對話式介面之導航工具對尋路行為皆無顯著差異，而採用不同尋路策略之尋路工具在跨樓層之室內環境會影響尋路行為，介面型式會對受測者採用尋路策略產生影響，若對話式介面型式之導航工具能具有更佳的介面設計彈性，則將能有助於提升導航輔

助工具應用於社群軟體上之聊天機器人的尋路表現。本研究提出之設計建議如下：(1) 路徑式尋路策略較適用於跨樓層的室內導航；(2) 對話式介面受限於平台的規格，其資訊呈現方式的彈性較小； (3) 樓層轉換可視為一個新的路徑起點，應在樓層起點以地標輔助重新定位；(4) 室內導航應提供足夠且精簡的導航資訊，而非越多越好。

Linux Shell程式設計與管理實務[第三版]【暢銷回饋版】

為了解決signal電腦版的問題，作者臥龍小三 這樣論述：

　　☝ 博碩嚴選！系統管理者必備的經典工具書！ 　　☝ 好評再上市，熱銷回饋發行中！ 　　主機管理的上乘之道，就在於能夠把工作予以自動化；凡是可以交給電腦做的事，就不要由人來做。工作自動化的關鍵，就在於管理者是否具備 Shell 程式設計的能力。我們可以說：對 Shell 的操控能力以及 Shell 程式設計的能力，是每一位主機管理者應具備的基本知能，欲進階主機管理者，不可不熟 Shell！ 　　本書由淺入深，帶領讀者由入門到精通，徹底把 Shell 程式設計一次弄通，書中並含有許多實務方面的應用知識，可快速提升讀者的管理能力。 本書特色 　　1. 完整涵蓋 Bas

h Shell 4.x 的各項功能介紹，是目前最詳實的中文書籍。 　　2. 本書循序漸進，解說 Bash Shell 的各項觀念，讓讀者能在最短的時間內，打通 Shell 程式設計的任督二脈。 　　3. 書中含有豐富的範例，展示各式 Shell 技法，是您進階 Shell 程式設計的最佳範本。 　　4. 包含許多網路管理的實務經驗，提升讀者主機管理的能力。 　　5. 本書含有許多自動化管理主機的技巧，讓您輕輕鬆鬆就能成為一位有創意、高生產力的管理者。

應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究

為了解決signal電腦版的問題，作者柯廷叡 這樣論述：

企業流程是營運核心價值，對企業而言，管理、制度、工作流程、開發等都有相對應的流程表現。流程會留下執行軌跡，也就是所謂工作日誌，傳統日誌分析仰賴逐步定點式檢測，除工作量大外，也只對固定內容報錯進行改進，許多未報錯的錯誤於流程系統中未被注意。本研究將採用深度神經網路(Deep Neural Network)中的遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks ,RNN)、適合時間序列資料的長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)方式進行建模，建置的模型會根據日誌內容預測接下來會發生的事情，由於本身文字並不能直接拿來訓練，於是在資料前處理的過程中，將使

用Label Encoding的方式將日誌文本轉換為鍵值，而建構的模型可以透過測試時的loss值異常升高來尋找可能異常的流程內容，也可以透過Decode後的實際日誌鍵與真實日誌鍵進行比對，藉此分析是流程異常或是判斷錯誤，作為改善流程的參考依據，模型中以該模型以LSTM模型有較佳的表現。另以VOLVO公司提供於9th International Workshop on Business Process Intelligence 2013的服務流程資料集進行分析，藉此做為驗證，其流程預測最終結果準確率71.57%，也意味可降低傳統逐筆檢查日誌的數量至28.43%，另延伸使用Kaggle上的系統流程

資料集來延伸測試該模型可應用於不同型態資料，並有一定效果預測及檢測異常。