檔案名稱的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

JS絕對版本相容性：Webpack+Babel完美結合開發實戰

為了解決檔案名稱的問題，作者姜瑞濤 這樣論述：

　　零基礎前端開發新手也能輕鬆上手的前端 Pre-process 自動化編譯！ 　　許多初學者剛開始學習前端開發時，面臨搜尋引擎中紊亂無條理的前端框架教學資料，仍搞不清楚到底要學什麼；即使寫好所有 Pre-process，卻沒有一個前端自動化工具編譯這些 Pre-process。 　　Webpack 與 Babel 為現代前端工程領域最核心的兩大工具，就是自動化編譯的救星！本書系統性的撰寫風格就是引導你入門 Webpack 與 Babel 的指南針，讓你成為一位概念清晰又操作泰然的開發者。 　　【Webpack＋Babel 兩大核心工具完全攻略！】 　　本書精選 Webpack 以及

Babel 兩大主題編排而成，Webpack 部分為前 8 章，Babel 部分則為後 4 章，兩部分之區分相輔相成，讓讀者更方便參考，知悉兩大核心工具的精髓。 　　◎[Webpack] → CSS 引入／ES6 模組／CommonJS／資源出入口實作／最常用外掛程式開發／前置處理器 file-loader 及 url-loader 配置與使用／環境設定／模組熱替換／性能最佳化 　　◎[Babel] → 安裝設定及轉碼／外掛程式的選擇／babel-polyfill 的使用／@babel/preset-env 的使用／@babel/plugin-transform-runtime 的使用／最

常用工具應用全集／入門原理介紹 　　◎本書程式實作適用於 Webpack v5.0.0 與 Babel v7.0.0 後版本 本書特色 　　JavaScript Developer 必備的工具書！ 　　★ 自己學或產業開發都派得上用場 　　自學者或 IT 產業人士無需再感到孤單，本書實用性極高，從【入門概念到開發應用】一次打包給你，是十分值得入手的 JS 工具用書選擇。 　　★ 系統性整理的撰寫風格 　　本書主要用【系統性的整理手法】來梳理 JS 新手使用 Webpack 與 Babel 較不容易理解的概念，讓新手讀者輕鬆上手。 　　★ 範例程式 Bonus！ 　　本書搭配完整的

code 於深智官網，【免費下載】，方便讀者跟著每個章節步驟實作時更容易掌握 JS 所具備的細節，找到自己的開發價值。  

檔案名稱進入發燒排行的影片

以人工神經網路(ANN)分析心臟衰竭再住院的危險因子

為了解決檔案名稱的問題，作者邱彥蓁 這樣論述：

研究目的：以人工神經網路及統計運算方法預測人口學特徵與疾病因子對於心臟衰竭再住院的影響程度。研究方法：本研究以次級資料進行分析，運用北部某醫學大學臨床研究資料庫資料，採人工神經網路(Artificial Neural Network, ANN)演算法來預測心臟衰竭住院病患再住院的危險因子，本研究個案之基本人口學特徵為年齡、性別、BMI；疾病因子為高血壓、高血脂、冠狀動脈疾病、心肌梗塞、糖尿病、慢性阻塞性肺病、慢性腎臟病。研究資料區間自2010年01月01日至2020年12月31日，總樣本數為3,256筆，以R軟體進行隨機分組，分為75%訓練組(N=2,442)及25%測試組(N=814)，透

過輸入變項之不同，進行各模組間比較。每項模組訓練以十折交叉驗證進行試驗，取其準確度最佳之結果作為評估心臟衰竭再住院模型之標準。最後針對選擇出的最佳模組，呈現各變項在神經網路模型中的相對重要程度。研究結果：經各項模組比較後發現，納入所有變項之模組表現最佳，測試組之敏感度為94.49%、準確度為80.96%，以及ROC曲線下面積為85.96%，其表示各項危險因子納入模型中對於預測結果皆有幫助。最後，依據此結果進行變項重要性評估，結果發現，慢性腎臟病為影響心臟衰竭再住院最重要的危險因子，比例為19.86%，糖尿病則次之(11.78%)，冠狀動脈疾病位居第三(10.82%)。影響較小則為BMI(6.0

3%)及高血壓(6.27%)。結論：依據本研究結果，納入所有危險因子之模組表現最佳，亦表示各項危險因子對於心臟衰竭再住院患者皆有其影響性。目前國內多數醫療器材廠商較難取得疾病患者原始資料，來輔助產品之優化，期望可透過本研究實際的預測結果，將各項危險因子之影響程度提供醫療器材廠商增強儀器訓練及模型校正，達到產品最佳化之精準預測能力。

C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

為了解決檔案名稱的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！   洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來   　　【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 　　本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！   　　【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】

　　❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ 　　◎ 24 個主題 　　◎ 468 個程式實例 　　◎ 436 個重點圖例解說 　　◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 　　◎ 193 個實作習題邁向高手之路   　　【本書將教會你……】 　　◎科技新知融入內容 　　◎人工智慧融入內容 　　◎圖解 C 的運作 　　◎C 語言解數學方程式 　　◎基礎統計知識 　　◎計算地球任意兩點的距離 　　◎房貸計算 　　◎電腦影像處理 　　◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 　　◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變

化 　　◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 　　◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 　　◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 　　◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 　　◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 　　◎最完整解說 C 語言的前端處理器 　　◎徹底認識指標與陣列 　　◎圖說指標與雙重指標 　　◎圖說指標與函數 　　◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 　　◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統

　　◎檔案與目錄的管理 　　◎字串加密與解密 　　◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 　　◎建立專案執行大型程式設計 　　◎說明基礎資料結構 　　◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 　　◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異   本書特色   　　C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： 　　★語法內涵與精神★ 　　★用精彩程式實例解說各個主題★ 　　—— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 　　★科學與人工智慧知識融入內容★ 　　★章節習題引導讀者複習與自我練習★

　　—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！   　　當讀者遵循這步驟學習時， 　　相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。

基於VoTT之高效能半自動人物標註

為了解決檔案名稱的問題，作者余俊賢 這樣論述：

近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上

出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。