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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
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），提出停 字標 線關鍵因素是什麼，來自於帕金森氏症、電腦輔助偵測系統、影像處理、腦萎縮。
而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 鍾官榮、黃宜正所指導 馬銘佑的 運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制 （2021），提出因為有 XXY平台、粒子群優化法、自動光學檢測、PID 控制器、長短期記憶的重點而找出了 停 字標 線的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決停 字標 線 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
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香港今日社論2020年09月09日(100蚊花旦頭)
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明報社評
政府進一步放寬社交距離措施，同時亦為建立「旅遊氣泡」籌謀，當局表示正與11個國家磋商。第三波疫情放緩，各類社會經濟活動可以有序重開，香港是高度開放經濟體，若要重啟會議展覽等行業，總得讓其他地區人士來港，關鍵是要做好風險管控，避免再像5、6月豁免海員及機組人員檢疫般「漏招」。疫下世界新常態，建立旅遊氣泡是必然一步，如何選擇合作伙伴，只能以客觀疫情為本，不為主觀好惡轉移，就算是重要貿易伙伴又或旅遊熱點，倘若疫情未受控制、防疫措施存在明顯不足，一樣不能隨便開綠燈。歐洲7月急步放寬旅遊限制，疫情迅即反彈，港府組建旅遊氣泡，必須循序漸進小心謹慎。第三波疫情逐步緩和，成果得來不易，整體防疫意識不能鬆懈，至於具體防疫措施則可適度鬆綁。
蘋果頭條
獲悉，元朗新圍污水廠8月兩次洩漏劇毒硫化氫，第一次硫化氫濃度是1ppm（百萬分之一），第二次濃度11.6ppm，達到危險水平。香港大學化學系博士鄺士山（K Kwong）指，硫化氫濃度超過10ppm可導致人眼痛和嘔吐，若超過100至150ppm，1至4小時可致死。項目承建商安樂工程涉密冚洩毒事故，無通報事件予消防處和環保署。而安樂工程主席是潘樂陶，其妻子是律政司司長鄭若驊。新圍污水處理廠目前仍在建造和試運階段。項目在2016年由安樂工程與得利滿、中國港灣聯營承建，總造價25.7億元，預計今年底前大致完成。據消息人士透露，新圍污水廠近期發生兩次硫化氫洩漏事故。第一次在8月24日，污泥脫水大樓的離心機附近傳出強烈氣味，其後量度到硫化氫濃度是1ppm，達到第一級警報水平，但當時廠內警報系統未有響起。
東方正論
金猴奮起千鈞棒，何懼冷箭四面來。本報「正論」昨日十四字標題，擲地有聲，文中逐點嚴正駁斥美國兩個媒體對東方報業集團的失實報道，尤其是美媒CNN（有線電視新聞網絡）涉及誹謗本集團、《東方日報》創辦人馬惜珍先生、其兄長馬惜如先生及集團榮譽主席馬澄坤先生。CNN顛倒是非，令人震怒，各界路見不平，紛紛仗義發聲，力證已故的兩位馬先生清白。兩位執業大律師分別指出，馬惜如先生及馬惜珍先生兩人都未經法庭審訊，根據無罪假定的原則，不能負上涉及罪名的指控，更不應被指潛逃往台灣。
星島社論
疫情漸趨穩定，昨日錄得第三波疫情爆發以來，單日最少確診個案。政府昨公布本周五起進一步放寬社交距離措施，「限聚令」由二人放寬至四人，食肆亦由二人一枱放寬至最多四人一枱，而部分表列處所，包括桌球館、遊戲機中心、麻將館及所有體育場所可有條件重開，酒吧及派對場所等仍繼續關閉。新措施為期七日至九月十八日，政府亦預告如疫情受控，有望下周五撤銷兩大主題公園及展覽場所的社交距離限制。食衞局局長陳肇始昨指，按最新疫情發展及風險評估，繼上周五實施延長堂食至晚上十時，重開美容院及健身中心等場所，本周五起進一步放寬公眾場所限聚人數至四人，食肆最多四人一枱。
經濟社評
港府宣布後天起進一步放寬多項限聚措施，並預告如疫情受控在低水平，最快下周五重開主題公園，又透露正與11國磋商落實旅遊氣泡，予人社會經濟逐步復常在望的感覺。惟本地感染仍未清零，限聚措施難以短期解除，大家應齊心力保得來不易的抗疫成果，繼續做好防疫措施，為經濟全面重啟，以及早日通關旅遊齊出力。食肆後天起每桌可坐4人，遊戲機中心、麻將館和室內外運動場館都會有限度重開，而圖書館和博物館也將於下周重開。政府更表示，若疫情好轉，主題公園和會展有望下周五撤銷社交距離措施。港府放寬限聚措施，又撤銷多個處所的停業令，皆因疫情逐漸放緩，昨天新增確診僅6宗，是第三波疫情爆發以來最少，但本地仍有源頭不明感染個案，加上汲取6月時的教訓，故只能作有限度放寬，讓受影響行業復業，即使是吊鹽水，也有經濟復常希望，願意繼續撑下去。
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
為了解決停 字標 線 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
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決停 字標 線 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
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運用長短期記憶模型改善粒子群優化法於XXY共平面平台之定位控制
為了解決停 字標 線 的問題，作者馬銘佑 這樣論述：
本論文提出粒子群優化法(Particle Swarm Optimization, PSO)於XXY共平面平台並具雙CCD，透過自動光學檢測(Automated Optical Inspection，AOI)回饋平台即時定位，以進行PID控制器智能調機，透過PSO於XXY平台進行多軸及不同路徑優化其控制參數。在PSO演算法初期需預設停止搜尋適應值(fitness)，這需花費大量時間進行分析研究以調整適合參數，為解決此問題，提出長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 深度學習模型可以識別長期依賴和時序問題的模型，使用 LSTM 模型改進 PSO尋找最佳適應值之搜
尋次數。利用LSTM 預測 PSO 的適應值趨勢，則可無需預先評估適應值，透過適應值趨勢進行是否調整慣性權重(w)進行收斂或提前結束PSO搜尋，則可節省後續優化時間。將提出的方法應用於由雙CCD和由PC-based的運動控制卡組成的視覺伺服系統在 XXY 平台運動。實驗結果LSTM 可以預測適應值以減少 PSO 適應值演算所需次數，可降低PSO搜尋時間達50%，預測適應值MAPE約為12%以下，在XXY平台的不同控制模式及路徑條件下都成功進行適應值預測。未來可通過 LSTM預測模型建置，可運用在工廠生產線於精密平台之控制器優化機制。