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籃球之神：空中飛人喬丹

為了解決機器學習資料量的問題，作者管家琪 這樣論述：

　　大人物是怎麼長大的﹖籃球之神——空中飛人喬丹   　　都說書籍是精神食糧，在孩子們的成長過程中，人物故事所提供的「榜樣的力量」，是不可缺少的營養。   　　我們並不是要孩子們立志成為「某某第二」，但不可諱言，在這些各行各業傑出人士的身上，確實有很多特質和精神，很值得我們來學習。   　　管家琪的人物故事，總是能站在兒童視角，比較真實且生動的呈現人物的年少時期，讓孩子們看看，這些大人物是怎麼長大的，究竟是什麼形塑了他們的未來？   　　麥可．喬丹，被公認為是史上最偉大的籃球運動員，有「籃球之神」、「空中飛人」之稱，有人說他簡直就是抱著一顆籃球出世，也有人說，在球場上，上帝總喜歡扮成喬丹的

模樣……他出生於紐約布魯克林區，後來在北卡羅萊納州的海港威明頓長大，他的童年和青少年是什麼樣子？是如何一步步成長為籃球巨星？……   　　你知道麥可．喬丹，為什麼被公認為是史上最偉大的籃球運動員?  　　他的童年青少年是什麼樣子？五歲前，竟然是體弱多病的孩子？有什麼特殊的遭遇？ 　　他真的是抱著一顆籃球出世？他如何克服低潮，成為知名的「空中飛人」……   　　《籃球之神：空中飛人喬丹》 　　童書大師管家琪、插畫家徐建國兩大名家聯手文圖創作 　　獻給孩子的人物故事書，最新一彈·想不到這麼好看!親師推薦必讀!!   　　◆風靡校園小朋友人手一冊、親師推薦必讀，系列累積銷售逾10萬本！ 　　◆看大人

物的成長故事，啟發孩子認識自己以及對未來的想像！ 　　◆陶冶小學生的品格與勵志典範，培養人文素養、生命教育最佳讀本!   本書特色   　　～小學生的閱讀寫作首選．增強文學與人文素養、美學與思考力～ 　　 　　一、管家琪最新出版專為孩子寫的人物故事，以少年讀本的形式呈現。最特別的是站在兒童視角，真實且生動的呈現人物的年少時期，讓孩子們看看，這些大人物是怎麼長大的，究竟是什麼形塑了他們的未來？   　　二、讓小孩子享受閱讀人物小說的樂趣。   　　三、在傑出人士的身上，確實有很多特質和精神，很值得孩子來學習，奠定未來職涯選擇的重要觀念。 　　 　　四、在管家琪以「媽媽關懷」描繪的人生圖畫中，小孩

子感受到被包容的溫馨。   　　五、在「無心插柳」下，閱讀的同時，可以學到人物故事的寫作技巧。   　　六、本系列暢銷經典人物故事共1-4冊：《跟費曼一起玩科學》、《珍古德的黑猩猩情緣》、《哈利．波特之母：J.K.羅琳》、《籃球之神：空中飛人喬丹》，這四位當代人物迄今仍影響著世界，在物理學家費曼身上，我們見識了這位科學頑童如何以遊戲般的態度在生活，在生活中處處印證科學；保育英雄珍古德以無比的耐心和毅力，深入危險性極高的非洲叢林，為我們揭開黑猩猩神秘面紗；曾為憂鬱症所苦的J.K.羅琳，在人生的低谷，憑藉著愛與勇氣挺過生命的黑暗與磨難，創作出家喻戶曉的《哈利波特》；被譽為「籃球之神」的喬丹，是如何

克服低潮成為史上最偉大的籃球運動員。   　　七、融入12年國教課程綱要—108課綱六大核心素養： 　　1)閱讀寫作力培養 　　2)自主學習、自我精進 　　3 )跨領域學習 　　4)系統思考、解決問題 　　5)溝通表達   　　6)創新   聯合推薦   　　林瑋(國語日報副刊組組長、中華民國兒童文學學會常務理事) 　　許慧貞(花蓮明義國小教師)

機器學習資料量進入發燒排行的影片

植基於5G多型態網路環境下使用區塊鏈技術進行身份驗證之研究

為了解決機器學習資料量的問題，作者高一陳 這樣論述：

5G的巨量通訊和低延遲通訊兩個特性，對於企業加速數位轉型時的應用非常重要，尤其是現在已經進入工業4.0時代，網路通訊品質格外重要，結合5G通訊特性及Wi-Fi 6優點的多型態網路，儼然已成為網路新時代的架構，惟本國目前的5G架構因為成本建置考量，尚屬於NSA架構，或許未來硬體更成熟，成本較低時，或許也會採用SA。使用區塊鏈3.0的技術主要是它針對物聯網有提供相當完整及方便的函數庫，而且區塊鏈3.0的特性是不用挖礦，沒有礦工角色，而且越多人使用，驗證速度越快，與區塊鏈1.0或2.0技術不一樣。將傳統的紙本證件，使用區塊鏈3.0技術，將它轉成電子化資料，只要儲存認證完成的交易代碼，就能夠透過此代

碼找到相關原始資料，傳統書面證書或者紙本資料，轉為具有區塊鏈技術架構的數位證書，已經是未來的趨勢。利用IOTA技術提供5G驗證與Wi-Fi 6驗證結合，透過Python 跟C# .Net電腦語言，實作出應用區塊鏈3.0技術來驗證物聯網設備在多型態網路的環境下，可以達到驗證效果，這是本研究的主軸，跳脫傳統的驗證方式，且更具安全性的驗證。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決機器學習資料量的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

基於深度學習進行電池性質預測

為了解決機器學習資料量的問題，作者許家維 這樣論述：

鋰離子電池作為常見的儲能設備，廣泛應用於終端設備上且藉由電池管理系統進行監控確保電池老化程度仍可應付工作所需。然而電池在使用初期並無明顯老化特性的反應，因此對於使用過的電池無法很好評估預期壽命以至於材料的浪費或設備的異常(Early failure)。本研究利用時序資料連續性進行資料擴增更同時對神經網路潛空間進行正則化，並透過包含篩選器與預測器的神經網路架構在僅有少量循環的量測數據下，預測電池產品壽命、剩餘使用壽命、充電所需時間、放電時的電壓電量變化曲線等。其中，僅測量一個充放電完整循環的數據，就能提供僅有57週期方均根誤差的產品壽命預測。本研究亦同時引入注意力機制於此框架中達成僅使用若干個

循環的測量資料便可預測整個電池的產品週期放電電量、放電功耗等特性。