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這兩本書分別來自商業周刊 和易博士出版社所出版 。

國立清華大學 電機工程學系 鐘太郎所指導 劉哲豪的 利用基於深度學習之DXSNet模型進行肺部疾病評估 (2021),提出便宜 發 電機關鍵因素是什麼,來自於X光影像、影像分類、深度學習、人工智慧、卷積神經網路、DXSNet、COVID-19、肺炎。

而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 洪清寶、葉政育所指導 邱凱揚的 使用血氧飽和度訊號與深度學習於睡眠呼吸中止症檢測之研究 (2021),提出因為有 阻塞型睡眠呼吸中止、血氧飽和度、呼吸暫停低通氣指數、深度學習、深度神經網路的重點而找出了 便宜 發 電機的解答。

最後網站雲端時代的殺手級應用: Big Data海量資料分析 - Google 圖書結果則補充:循著摩爾定率發展的半導體業,讓電晶體的體積愈來愈小,晶片價格也愈來愈便宜。 ... 再置入到監控攝影機、大樓溫溼度感應器、醫院檢查儀器、風力發電機和大賣場中的無線 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了便宜 發 電機,大家也想知道這些:

好策略的關鍵:策略大師從觀念到實作完整教戰,教你一步步擬訂好策略

為了解決便宜 發 電機的問題,作者RichardP.Rumelt 這樣論述:

一本從心法到實作的完整策略教戰書! 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》,暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀!     ★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物   ★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」   ★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師   ★ 多次入選全球「50大管理思想家」     策略到底是什麼?經理人在研擬策略,往往難在以下的挑戰:   •是不是套用其他企業的成功策略就好?   →因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同,強行套用只會得到不實用的流程計畫。   •可把把財務目標,

例如年成長率15%當成策略?   →策略必須包含連貫一致的行動,而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。   •策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一?   →策略是持續的旅程,想要有成功的策略就須時時衡量決策成果,以十八個月為期最佳。   •好策略模型與演算法可以經制定最佳策略?   →理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是,理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢,以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡,長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。   實際上策略不是管理、不是財務績效,複製成功策略,只會得到不實用的流程計畫。量化策略,不一定

能找到因果模型。就算好的策略,也無法保證提振股票市值。   本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式!   策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾,告訴你好策略──從紛亂的情況中,找出阻礙前進的最大挑戰,將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上,好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰:   【導入案例培養好策略的思維與執行:】   ●Space X突破傳統商業模式的創新做法:   1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢?   2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。   3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴,增加燃油來減緩火箭外層炭化,

使火箭可以回收再使用,解決單次發送火箭往返的成本。   ●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針:   1.診斷問題→龐雜的併購,導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。   2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務,決定把財金資料做為公司的核心。   3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼,只保留與相關的事業,二度改名來專注經營標普全球公司(S&P Global)事業。   ●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動:   1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊,後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady(老太太的油)」,無法吸引現今消費者。   2.關鍵點→寶僑

總公司認為,不是設法為這品牌注入新生命,就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。   3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌,把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作,創造「大眾精品」通路,重新包裝定價。     策略實施之後,人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處,只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到! 本書特色   •建立策略思考觀念:   很多決策者既不了解策略是什麼,也不知道該如何擬定,經常誤把財務目標與願景當成策略,本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。   •帶領讀者實踐策略三部曲:   策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」,並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。   •透過案例培養策略腦:   從作者自身輔導中小企業,到眾多知名企業,包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。   •策略鑄造流程與演練:   額外運用一家企業的擬定策略過程,展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等,讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。   •十年淬鍊的策略精華:

  繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作,書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成,讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評   本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威,這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境,從網飛公司的串流事業,到美國軍方的制定作戰教條,到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南,獻給最困難的課題之一:面臨棘手的挑戰時,如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪.布萊恩(Andy D. Bryant)   魯梅特在這本強大的新作中告訴我們:「策略不是魔法」,但這本書確實施展了魔法,身為策略顧問,我

感覺受到挑戰與啟發,把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯.布萊德利(Chris Bradley),《曲棍球桿效應》(Strategy Beyond the Hockey Stick)一書合著者   魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家,他使我的工作變得更加有趣,也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步,「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司(Redgate Software)共同創辦人暨執行長西蒙.蓋爾布瑞斯(Simon Galbraith)   魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們,策略並

不是訂定財務目標的流程,而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰,運用創造力來找出變革性的解決方案,魯梅特引用廣泛引人入勝的例子,展示如何做,以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡.韓德森(Rebecca Henderson),《重新想像資本主義》(Reimagining Capitalism in a World on Fire)作者   在一片漫談事業目的空洞聲中,魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰.凱爵士(Sir John Kay),《玩別人的錢》(Other People’s Money and Obli

quity)作者  

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利用基於深度學習之DXSNet模型進行肺部疾病評估

為了解決便宜 發 電機的問題,作者劉哲豪 這樣論述:

Covid-19疫情擴散全球,從2019年底至今許多地方疫情情況仍相當嚴峻,疫情的檢測需要投入大量的人力及資源,在資源較匱乏的地區,對於疫情的檢測可能會遭遇到一些困境,檢測的技術及使用的試劑也會對結果造成影響,因此耗費較少資源及人力的發展尤為重要。近來,深度學習快速發展在影像分類方面也發展得相當不錯,許多人紛紛將醫療影像透過深度學習,期望可以減輕醫護人員的壓力並加快病情的診斷。在肺部病情診斷方面,通常以X光影像及CT影像最為常見,X光影像取得較CT影像方便快速及便宜,將X光影像透過深度學習模型協助醫生判斷病情,減輕醫生負擔。本論文嘗試將肺部X光影像利用四種深度學習模型,包含ResNet152

、InceptionV3、Xception及DenseNet201,進行四種肺部疾病的判斷,包括正常肺部影像、COVID-19患者肺部影像與細菌性及病毒性肺炎肺部影像,並且引入X光影像的前處理以提高四種模型的判斷準確率。此外,提出一種新的深度學習模型DXSNet以提升肺部疾病判斷的準確率,它主要是取Xception及DenseNet之優點予以結合,利用DenseNet加強特徵萃取及Xception將特徵圖的資訊先各別處理再整合,再利用SENet attention的特性加強有效特徵抑制無效特徵,實驗結果發現DXSNet之效能皆優於前面四種模型。在實驗方面針對四種的X光影像進行多元分類及二元分類

,二元分類可以讓醫護人員可以快速篩檢肺部是否正常,是否需要進一步交給醫生判斷病況,多元分類則可以協助醫生判斷病況,以減輕醫護人員及醫生的負擔。本論文使用的錯誤評估指標除了使用Accuracy外,還使用了Precision、Recall及F1-score,同時觀察各模型的ROC曲線及PR曲線之AUC。DXSNet在圖片未經前處理的情況下就達到了0.9381的Precision、0.9372的Recall及0.9365的F1-score,AUC則達到了0.9897,顯示出多元分類可以對疾病進行不錯的評估。除了進行多元分類本論文也進行了二元分類,在二元分類DXSNet在Precision、Recal

l及F1均達到0.9792,AUC更是達到了0.9958,均優於前面的四種模型,顯示出二元分類上可以很好的判斷出正常肺部及非正常肺部。

工業製造加工+圖面+材料+傳動裝置套書(共七冊):看懂工業圖面+加工材料+機械加工+工業製圖+507種機械傳動+精密切削加工+2603種機械裝置

為了解決便宜 發 電機的問題,作者西村仁,亨利‧布朗,大坪正人,湯瑪斯.沃特.巴柏 這樣論述:

第1冊:《圖解看懂工業圖面:創意設計力×製造優勢,打造高附加價值商品的第一步》 為非理工科出身的人而寫 輕鬆掌握圖面語言,跨業跨部門溝通零失誤 「做出來的商品總是達不到設計時的理想模樣…」 「跟廠商、客戶洽談時總是找不到合適的溝通方式…」 打開本書你將學會: ●2D、3D雙向順暢轉譯 立體物件→平面圖:學習第三角法製圖邏輯,以正視圖、側視圖、俯視圖表現 平面圖→立體物件:等角投影圖+木雕思維方式=順利想像物件形貌 ●善用輔助視圖,平面也能360°呈現:剖面圖、局部放大圖、斜面投影 ●解讀圖面記號,訊息傳達不漏接:版面配置、尺度標註、公差標註、表面加工方式……   第2冊:《圖解加工材料

:兼顧品質×成本×交期之外觀與實用性》 從「想這樣設計就用這種材料」的視點出發, 不談理論和艱澀知識,文科生也能輕易了解用在實務工作上! 「該選什麼材質?為什麼做出來的東西不堪使用?」 「同樣的效果,該選擇便宜材料另做加工?還是選用較貴材料減少加工?」 打開本書你將學會: .機械性質、物理性質、化學性質三大材料特性一手掌握 .涵蓋 鋼鐵/鋁/銅/塑膠/陶瓷等金屬非金屬常用材料,參考最實用 .統整熱處理加工如何改變材料特性:淬火、回火、高週波淬火、滲碳... .從材料用途反推,建立選材的標準化程序;節省時間、金錢成本最具效率   第3冊:《圖解機械加工:統括「事前準備→加工→量測→清理」四

階段實務知識,實現加工就是依據創意化為成果的最高產品開發法》 世界上不存在同時滿足高品質+低成本+交期短的萬能加工法。 「Made In Japan」獨步全球,日本上市公司製造專家教你如何成為Pro!   「機械加工後工件為什麼會變形?要如何事前防止或是事後補救?」 「增加加工速度,效率提升;但是刀具劇烈磨損,會導致壽命縮短。是要選擇生產效率,還是考量經濟成本?」 打開本書你將學會: ‧五大加工法全面掌握:切削加工、成形加工、接合加工、特殊加工、改變材料特性的加工 ‧145張圖例解說,理解更輕鬆:機械構造解析、加工事例、圖面解讀 ‧統整測量量具,確保製造品質:直接測量(如游標卡尺、高度規)

、間接測量(如量錶、厚薄規) ‧結合傳統與電腦化實務經驗,實用性高:實際範例攻略及技巧提點,避免試行錯誤   第4冊:《圖解工業製圖:「具體呈現+確實傳達+容易管理」的圖面轉化法,無縫接軌每一個分工環節》 日本上市公司生產技術專家的最高製圖實務 教你從制高點重新定義「正確‧明瞭‧高效率」,校準製圖腦! 「在一張圖面繪製多個零件,沒想到日後產品改良,圖面無法流用,造成時間和成本浪費……」 「訂定公差時,究竟要以外觀品質為重?還是成本考量?」   圖面依據設計構想而來,是所有相關分工的基準。無論是早期的手繪、或是現代2D、3D CAD繪製的圖面,追求的都是只要遵循圖面上的標準化規格、尺寸符號、標註

原則,任何閱圖者包括採購、零件加工、組裝調整、品管、業務等,都有一致的解讀、製造出一樣的成品。而且不僅要能充分展現設計端的創意,兼顧外觀和機能,還必須滿足生產端品質、成本和交期的考量,順利加工組裝上市。 本書作者綜整21年於東證上市公司村田製作所株式會社生產技術部門的實務經驗,從企業營運的實際生產製造活動出發,說明繪製圖面作業中標準規格知識及製圖技能的實務要點,涵蓋設計面、繪製面、加工面、營業面等各面向需求,凝縮為精闢簡要、深具啟發的專業參考書。   打開本書你將學會: ‧圖面種類‧結構‧要點一次掌握:計畫圖、零件圖、組裝圖 ‧2D、3D圖面自由轉換物件形狀:立體圖面繪製法/第三角法,輪廓線、

隱藏線、中心線的方法;輔助視圖/剖面圖、投影圖、展開圖 ‧尺寸、公差標註的眉眉角角:大小尺寸重要資訊標註在哪一張圖面、如何標註、基準的考量方法……;三種公差/尺寸、配合(嵌合)、幾何公差 ‧攸關完成度的關鍵資訊:表面處理、材料種類、接合方式的標註法,主要機械部位/螺絲、彈簧、齒輪的繪製法   第5冊:《圖解507種機械傳動:科技史上最經典、劃時代的機構與裝置發明》   由機械傳動新技術領頭,揭開第一次工業革命序幕, 造就生產效率高速起飛的機器時代 揭密科技史上最經典、劃時代的機構與裝置發明   ● 19 世紀流傳至今的機械設計寶典、涵蓋逾35 項重大專利成就     蒐羅工業革命百年間推進量產

、省力、精密度,改變社會形貌的創新技術, 例如柯特左輪手槍、奧提斯升降機止動機構 ● 多種動力類型,範例兼具技術與歷史層面代表性     包括動力、水力、流體靜力、氣動式、蒸汽引擎、輾軋與齒輪、     衝壓、鐘錶及各式當時最新且未曾發表的機械設計 ● 專利人員精心手繪細部構造圖,窺探機械奧妙     簡要呈現機構全貌、零件配置與作用方向,複雜機制也豁然理解 打開本書,你將認識下列機構類型: 滑輪機構、凸輪機構、棘輪機構 曲柄機構、小齒輪與齒條機構、差速機構 擒縱機構、調速器、鐘擺機構 蒸汽引擎、升水裝置、周轉輪系等   第6冊:《圖解精密切削加工:先備知識✕量測技術✕工程設計✕實作演練

,鍛鍊技法、成本、品質兼具全方位即戰力》   「需要量產數十萬個零件,想要縮短加工時間並兼具品質,如何判斷只用一台加工機或是分成數台加工?」 「選擇接近零件形狀的素材來加工雖是常識,然而管狀材可能強度不足需要填充材料後再加工。材料成本和加工效率要如何抉擇?」  本書作者是擁有20多年領先業界、立於創新先鋒的專家,也是日本由紀精密第三代,東京大學理工研究所產業機械工程學科出身,並獲得第一屆日本製造獎的經濟產業大臣獎。針對發展驚人的精密切削加工實務與經營,以宏觀視野綜整傳授圖面解讀、工業標準、工具機構造等基本知識,以及落實各項加工法和步驟、量測技術、確保品質等寶貴經驗與訣竅。不僅是現場操作工程師必

備的專業實務聖經,也是串連設計、製圖、加工、生管及品管部門,建立共同認知、以共同語言有效溝通的專著。   本書內容特色: .囊括基礎到專業必備知識:圖面、工業標準、材料規格特性、量測法、切削加工運作方式和條件 .融會貫通解析實作案例:外徑加工、內徑加工、螺紋加工;高精度孔加工、攻牙加工;高難度內徑加工;高難度材料且巨量加工,解說使用機械、加工工程和材料、工程檢測等 .超過200張圖表輕鬆理解:各種標示法、示意圖、樹狀圖、數據圖表、範例圖表、步驟流程、尺寸公差表、工具機解構圖 .從個人到組織的品質提升法:認識國際認證、作業工程、產品規格書、製造命令單、品質保證體系 第7冊:《圖解2603種機械

裝置》 造就今日科技、歷久彌新的專利經典機構設計集成 20世紀初期機械設計智慧結晶:完整輯錄工業革命以來的創新發明專利與經典設計,例如二戰自由輪的三段膨脹引擎、自行車傳動鏈條齒輪,以及提升當代發動機燃油效率的阿特金森連桿結構。 專業分類‧系統編纂‧全面涵蓋:25年業界工程師蒐集史上經典專利圖稿、細節圖、備忘錄等資料,去蕪存菁,編纂分類成108個主題,全方位滿足不同條件需求的機械設計解決方案。 珍貴機構示意圖開放式激發創意:數千張機械裝置圖,精簡展示及解說機構關鍵、零件配置、運動方式,開放式啟發/優化創意靈感,簡單好用不受限。   卓越的經典機械裝置,既打造今日文明,更昂首續航於智慧化的未來

  機械科技發展史上的重大發明改變了人類生活的方式,形塑今日文明的樣貌。工業革命至20世紀初期,工程師們馳騁想像、積極創新,在既有的基礎上不斷改良、修正,以追求速度更快、產量更大、效率更高的卓越設計。機械的性能突飛猛進,徹底將世界推向工業量產的時代,留下許多今日仍普遍使用的經典設計,更為後續的電氣化、自動化及智慧化生產鑄造了堅實的基礎。 本書是由英國土木工程師協會成員、具25年從業經驗的工程師湯瑪斯.沃特.巴柏,為機械工程領域的專業人士,收集20世紀初大量珍貴的發明專利及設計圖並分類編輯而成。包括動力傳輸與控制、速度與方向調節、溫度控制等方案;應用在起降、輸送、壓製、鑽孔、潤滑、切削等

各種需求。書中收錄經過實證與改良的經典專利;也不乏一些奇特、別具創意的特殊類型,皆蘊含前人的智慧與巧思。大量的設計圖稿,對照作者精要的說解,是現代工程師、技師、發明家……等跨時空應用與創新優化的寶庫。

使用血氧飽和度訊號與深度學習於睡眠呼吸中止症檢測之研究

為了解決便宜 發 電機的問題,作者邱凱揚 這樣論述:

  本文提出使用血氧飽和度(SpO2)訊號與深度學習於睡眠呼吸中止症(OSA)檢測之研究,動機是由於OSA需仰賴多項生理睡眠檢查(PSG)來判斷是否罹患此症。而PSG的檢查費用相當不方便、耗時且費用昂貴,等候PSG檢查的患者需要排隊等待很長的時間才能排到PSG檢測。因此近年來許多的研究都在開發基於穿戴(wearable)裝置或便攜式(portable)裝置的OSA診斷系統,使其檢測較為便利且裝置價格較便宜。基於上述敘述,本文提出一套只使用SpO2訊號作為輸入的OSA 檢測系統。  本文方法的主要特色有三:第一是本文模型是以整筆過夜的 SpO2訊號作為輸入,輸出直接就是OSA嚴重程度的四種分類

辨識結果,此項特色也是本文的創新之處。第二是本文設計的模型有將cross stage partial network (CSPNet)、squeeze-and-excitation network (SENet)以及residual network (ResNet)技術融入在本文模型內以提升模型效能。第三是本文使用的資料集數量最多,表示實驗結果比較能展現出模型的泛化能力(generalization ability)。  最後,實驗證明本文方法在OSA嚴重程度的四分類中,模型於SHHS1及SHHS2測試的正確率分別為80.51%與77.63%,而在二分類中(AHI cutoff = 5),模型

於SHHS1及SHHS2測試的正確率分別為91.7%與91.29%,模型效能優於現今的文獻方法。