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拉普拉斯的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 從零開始學機械控制(原著第2版) 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
另外網站拉普拉斯推理聚場| 免費線上預約排程系統也說明：拉普拉斯 主要提供全新型態的推理扮演遊戲：謀殺之謎謀殺之謎源自於歐美，是實境角色扮演遊戲的一個分支。 玩家每個人都會分配到一個角色劇本，上面記載著這個角色的 ...
這兩本書分別來自化學工業出版社 和深智數位所出版 。
國立臺灣科技大學 電子工程系 謝松年所指導 曾文一的 具有最佳鑑別器的Wasserstein對抗生成網路 （2021），提出拉普拉斯關鍵因素是什麼，來自於對抗生成網路、鑑別器、最佳、傳輸。
而第二篇論文國防大學 資訊管理學系碩士班 劉興漢、賀盛志所指導 吳苔秀的 植基於邊緣偵測與最低位元取代之資訊隱藏技術 （2021），提出因為有 資訊隱藏、最低位元取代法、高斯拉普拉斯、邊緣偵測的重點而找出了 拉普拉斯的解答。
最後網站破解物理学四大神兽之拉普拉斯兽悖论則補充：拉普拉斯 妖神兽的本质就是“决定论”。它认为宇宙万物都是由“因果关系”联系起来的，世界一切的运动规律都是由确定的规律决定的。
從零開始學機械控制(原著第2版)
為了解決拉普拉斯 的問題，作者 這樣論述：
該書從機械工程控制的基礎理論入手，通過圖解的形式，描述了拉普拉斯變換、典型環節傳遞函數的分析方法、反饋控制、控制系統的結構圖、瞬態響應、頻率響應等。該書理念先進，形式活潑，圖文並茂，通俗易懂。書中每個知識點後面都設有例題，並給出了題目分析和解答的詳細步驟，易於理解。每章后還附有習題，書後有習題解答，可供讀者鞏固學習和參考之用。本書適合普通本科非機械類、高職機械類專業的學生閱讀，也適合對相關知識感興趣的自學者閱讀。
拉普拉斯進入發燒排行的影片
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具有最佳鑑別器的Wasserstein對抗生成網路
為了解決拉普拉斯 的問題，作者曾文一 這樣論述：
在此篇論文中，我們的目的是尋找判別器函數的替代方法。GAN 的目標是找到一個分佈能夠接近目標數據分佈的函數。判別器則是是為訓練生成模型而提出的對抗性設計，訓練生成模型可以視為在高維空間中尋找特定分佈的問題。Wasserstein距離則作為計算散度的解決方案。我們可以通過使用最優傳輸函數找到一個近似判別器的函數。通過使用近似的判別器函數，訓練模型不再需要更新鑑別器的權重以避免訓練不穩定的情況發生。我們主要著重於一維的情況，數值積分的示例表明我們的封閉形式 WGAN 參數，使用經驗數據具有良好的收斂行為，即使在拉普拉斯分佈下也是如此。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決拉普拉斯 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
植基於邊緣偵測與最低位元取代之資訊隱藏技術
為了解決拉普拉斯 的問題，作者吳苔秀 這樣論述：
本研究提出一種運用邊緣偵測及最低位元取代的資訊隱藏方法。此方法藉由人類視覺系統無法察覺影像細微變化下，於影像中藏入秘密訊息，以高斯拉普拉斯邊緣偵測法（LoG）及最低位元取代法（LSB）為基礎進行藏密，不僅提高藏密量，同時也能確保藏密影像品質。藉由將載體影像切割成連續不重疊4\times4區塊的方式進行運算，並選定左上角第1個像素為基準像素，經由LoG運算後若此區塊判斷為邊緣區塊，則每一像素嵌入5bit密文，若為非邊緣區塊則區塊內像素嵌入4bit密文並將邊緣訊息標記於基準像素中。以Lena載體影像為例，藏密量與2014年Tseng和Leng學者、2017年Bai等學者及2018年Ghosal等
學者相比增加39.6%、7.3%、與42.7%。並以BossBase影像資料庫進行廣泛性測試，其藏密量為1,088,073位元，與2014年Tseng和Leng學者、2017年Bai等學者及2018年Ghosal等學者所提出方法之藏密法相比增加33.9%、2.7%、36.1%，且仍維持可接受的影像品質。