資料前處理方法的問題，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

大疫時代必修的生命教育

為了解決資料前處理方法的問題，作者SanjayGupta 這樣論述：

歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊．古普塔（Sanjay Gupta） 震聾發聵之作！   　　研究顯示，在我們有生之年，至少會再遭遇一場傳染病大流行， 　　那麼，從個人、社會到國家，應該從這次新冠疫情中學到什麼？   　　桑賈伊．古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者，長期以來親臨全球重大災難現場，包括海地地震、日本海嘯，伊拉克、科威特和阿富汗戰事等，重要醫療事件更是無役不與，比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件，都可見他站上第一線，撰文或邀請專家一

同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出，深受美國民眾信賴，在新冠疫情爆發後，他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。   　　由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來，古普塔以此次新冠疫情為鑑，為國家、社會乃至個人，整理出重要的因應之道。為此，他至今做了數千場訪談，對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者，以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等，從而得知許多獨家內幕。   　　此書前半部，檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤，像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果

、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮，像是：全球疫情爆發源頭在哪？是否有人刻意釋出病毒？「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點？它們又錯在哪裡？作者以科研成果和他國經驗，建議了更為理想的作法。   　　由於長年直接與大眾溝通，古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入，關照民眾切身的難題，探討日後生活方式應如何調整：日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼，乃至長新冠患者日後要

怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時，亦使自己的生命更具韌性、更具保障。（更詳盡介紹可參閱目錄引文）   各界好評   　　►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導，寫了這本充滿實用智慧的書，幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗，這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特．艾薩克森（Walter Isaacson），《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者   　　►「既像謀殺案推理小說，又是實用的生存指南，桑賈伊．古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中，桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不

曾聽過的事（極少人有能耐這麼做），同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪．斯拉維特（Andy Slavitt），白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問   　　►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑，再結合大師級的說故事長才，古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史，不管是個人還是整個社會，如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生，前巴爾的摩衛生專員   　　►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離，再加上這本傑作，能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法，但

這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特．伯恩斯（Scott Z. Burns），電影《全境擴散》編劇   　　►「桑賈伊．古普塔醫生的智慧，讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握，自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯．福特．柯波拉（Francis Ford Coppola），五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主   　　►「這本書簡直是驚悚小說，我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導，來告訴我們為何我們會走到這個地步，並幫助我們預見未來，以因應下一場大流行發生。

」——拉里．布萊恩特（Larry Brilliant）醫生，公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司（Pandefense Advisory）執行長   　　►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的，毫無疑問就是這本。」——彼得．傑．霍特茲（Peter Jay Hotez），貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授   　　►「這本書對當前與未來的健康危機，做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》   　　►「寫實，但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光，反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》  

資料前處理方法進入發燒排行的影片

影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估

為了解決資料前處理方法的問題，作者古峻嘉 這樣論述：

台灣半導體封裝產業的各項品質檢測皆朝自動化發展，人工智慧技術近年來快速發展並應用於各領域中，將人工智慧技術用於分辨產品好壞，改善目前使用人工目視檢查耗時且標準不一的困難，以提升工作效率。卷積神經網路預測模型需要相當大量且品質好的圖形以建立訓練集，但現今高良率的製程反而造成不良品的資料過於稀少。本研究開發程式針對不良品影像進行擴增，產生大量且貼近實際缺陷樣貌的不良品資料，再以卷積神經網路進行模型訓練。本研究提出自行開發的擴增方法，再以不同的擴增倍率與縮小比例，建立個別的訓練資料與預測模型，進而找出影響績效的因子，以提高模型的預測績效。本研究建立模型可大致上分為四個步驟，第一步是將原始影像切割成

單顆晶片影像，並對單顆晶片標示好壞作為訓練模型的資料，第二步是將切割後的不良品影像以不同的方法進行擴增處理，第三步將擴增後的影像以不同的擴增參數建立個別的訓練資料，再以卷積神經網路進行預測模型的訓練，第四部分將完成訓練的預測模型進行盲測，並將計算出模型的績效指標，對不同模型之績效指標進行變異數分析。研究結果發現本研究提出之原缺陷輪廓與數值擴增手法對於預測模型的效果優於之前採用的矩形輪廓相差擴增法，主因是原缺陷輪廓擴增能更準確的保有實際缺陷影像。越高倍率的擴增對於預測模型的績效表現越好，但隨著擴增倍率的調高改善的效果越來越趨緩。本研究認為考慮良品影像不足時，為使良品與不良品影像仍能夠保持等比例，

以30倍率的擴增可以有效的幫助模型正確學習不良品影像。進行缺陷比例調整的預測模型績效比未進行缺陷比例調整的高，原因是進行缺陷比例調整後的擴增影像更貼近於真實不良品影像，能夠讓模型在缺陷的認定上效率更好。

犯罪現場：李昌鈺刑事鑑識教程

為了解決資料前處理方法的問題，作者HenryC.Lee 這樣論述：

犯罪現場的勘察，只有一次機會， 一旦錯失，真相就永難水落石出。 李俊億  臺灣大學醫學院法醫學科暨研究所教授  譯   李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授  導讀 孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任 侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長 顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長 聯合推薦   鑑識科學突飛猛進，但唯有勘察人員能夠正確處理犯罪現場，它才能發揮效用。   曾參與美國九一一恐攻案、美式足球球星辛普森案，以及臺灣桃園縣長劉邦友血案、彭婉如命案、白曉燕命案、三一九槍擊案、蘇建和案等的國際鑑識權威李昌鈺，在本書為犯罪現場勘察提供獨到的系統化方法，循序漸進講解：

處理犯罪現場的基本觀念 犯罪現場的管理 犯罪現場初步勘察的步驟 犯罪現場紀錄 物證搜索 物證採取與保存 引導成功偵查的邏輯樹 現場檢驗試劑的調配與使用 特殊現場的勘察技術 犯罪現場重建     現場勘察工作關係著犯罪偵查的成敗，但卻少有專書提供這類知識，本書正是現場勘察人員最重要的參考資料。 ——顏世錫  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書從犯罪現場基本觀念介紹、現場勘察、物證蒐集及處理，乃至於證物運用價值及現場重建，均有極為深入的介紹及講解，對於我國未來刑案現場勘察技術之提升將有極重要的影響。 ——侯友宜  警政署前署長、中央警察大學前校長   本書或將與《洗冤集錄》在我國偵

審歷史同佔重要地位，各自展現不同時代的科學家為公平正義奉獻智慧所留下的不朽足跡。 ——孟憲輝  中央警察大學鑑識科學系系主任   本書的內容精實，一再強調「犯罪現場」是證物的寶庫，是案件成敗的關鍵，所傳達現場保全、採證、鑑定觀念的寶貴之處，是想瞭解勘察人員在「犯罪現場處理與採證」的重要入門寶典，無論是警察、調查官、憲兵、檢察官、法官、律師等司法實務人員，均應人手一本。 ——李承龍  臺灣警察專科學校刑事警察科副教授   本書為犯罪現場處理提供了一種獨到的系統化與邏輯性方法。 ——《執法科技》（Law Enforcement Technology）   編撰精良、易於閱讀與理解、透徹而洗鍊的著作

……可培養出優秀的犯罪現場偵查員。 ——《鑑識科學網路期刊》（Internet Journal of Forensic Medicine） 本書為《犯罪現場：李昌鈺刑事鑑定指導手冊》改版

基於機器學習之子癲前症預測模型發展與評估

為了解決資料前處理方法的問題，作者陳人豪 這樣論述：

子癲前症為造成全球孕產婦死亡的主要原因，WHO2019年統計此疾病為2000至2017年孕產婦死亡排名第二名，但全世界發生率僅為5%至7%。然而目前臨床進行的方式為孕期間的自費項目，並額外抽血和生理檢測，由Fetal Medicine Foundation (FMF) 英國機構所提供的FMF篩選演算法，執行子癲前症的預測，提供給醫師評估給藥，再以低濃度阿斯匹靈進行預防投藥，進而降低母體演變成子癲前症的機率。依照2021年三篇文獻對此演算法的研究，FMF演算法精準度範圍約為70.8至77.5%、AUC為71%與73.3%，在預估的表現上為一般水準，並且其中特徵值「子宮動脈搏動指數」需要FMF官

方認證證照才可使用，但全世界只有6,672位醫師通過，台灣僅為132人，而降低了FMF演算法的普及性。本研究主要目標為以產檢常規特徵值加上機器學習演算法的組合，達到表現能力相當或更優於FMF演算法。數據集使用DRYAD公開資料庫，收錄475筆數據和72項常規檢查特徵值，刪除服用阿斯匹靈個案後剩餘401筆數據 (子癲前症152位、正常個案249位)，經刪除與本研究無關，以及與依變數之相關係數不具顯著性的特徵值，保留13個特徵值進行後續預測模型建構。依據文獻探討，較用於本研究的機器學習模型有隨機森林、梯度提升決策樹(GBDT)，以及極限梯度提升等三種演算法(XGBoost)，配合缺失值插值法kNN

以及不平衡數據處理 (SMOTE、MSMOTE、ENN)，組合成新模型進行子癲前症之預測訓練，並加上孕期常規的檢查項目為特徵值，達到良好的訓練結果和演算法組合模型建議。研究結果以XGBoost+SMOTE組合表現最佳，精準度0.926、精確度0.931、召回率0.871、F1-score 0.9、AUC 0.957，遠優於現今臨床使用的FMF演算法，可作為發展子癲前症預測系統之參考，以提高孕產婦的妊娠安全。