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這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立中興大學 化學系所 曾志明所指導 楊庭豪的 新型催化材料於燃料電池之研究 （2010），提出AI 漸層 印刷關鍵因素是什麼，來自於燃料電池、氧氣還原反應、全氟磺酸聚合物／鉛錳氧化物、鉛釕黃綠石、酵素直接電子傳遞。
Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決AI 漸層 印刷 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未
來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應
用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw
新型催化材料於燃料電池之研究
為了解決AI 漸層 印刷 的問題，作者楊庭豪 這樣論述：
環境保育與能源危機是人口與經濟快速成長之後所伴隨而來的重大議題。以電化學為基礎的燃料電池，不僅不會造成污染而且更擁有極高的能源轉換效率，其正是能夠一舉解決這兩項難題的關鍵技術。本研究即是利用新研發之催化劑搭配電化學之分析與處理技術對於燃料電池的主要組成元件進行評估與改進。首先針對最重要的氧氣還原反應，藉由二氧化錳對於雙氧水氧化之高靈敏度與選擇性，開發出結合流動分析以及二氧化錳修飾環盤電極的評估方法，並在奈米金以及奈米鈀上成功地獲得驗證。比較起傳統的旋轉電極，本方法可以更迅速且靈敏地評估陰極催化劑對於氧氣之還原反應。第二部份，比較全氟磺酸聚合物與三種不同錳氧化物混合後之催化特性。結果顯示，所合
成之錳氧化物在有氧化鉛共存的製備條件下，其活性表面積會有增加之趨勢，而且可以加速氧氣還原之電子轉移速率。利用前述流動式環盤電極法以及旋轉電極法進行氧氣還原之評估，發現全氟磺酸聚合物／鉛錳氧化物的確能夠減少中間產物雙氧水之生成，氧氣還原電子轉移數由 2.1 增加為 3.4。實際於鋅空氣電池上進行測試，其效能與電化學評估之結果完全吻合，使用全氟磺酸聚合物／鉛錳氧化物作為陰極催化劑，可以產生最大功率為 38 mW cm−2，並可以於 10 mA cm−2 之電流密度下連續放電達52小時。第三部份是利用鉛釕黃綠石特殊的醇類氧化特性來對於直接甲醇燃料電池之質子交換膜進行改質處理。試驗發現將鉛釕黃綠石以漸
層涵浸之方式合成於質子交換膜中，可以有效減少由甲醇穿透效應所造成之影響。當甲醇濃度由 2 M增加為 10 M時，能夠有效減少 23.5% 的功率耗損。最後一部份，使用簡單方便的電化學處理將碳材表面進行氧化，不但發現氧化之後的印刷碳電極與表面之葡萄糖氧化酵素具有直接的電子傳遞行為，更可以由電極上收集到對應於葡萄糖添加之氧化電流訊號。代表著電極上之酵素其生化活性依舊保持著，用來作為葡萄糖之生化感測器，具有不到 20 秒的分析時間，線性範圍可達 900 μM，而且在14天的測試中，偏差程度低於 5%。
tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊
為了解決AI 漸層 印刷 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關... ．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ ．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ ．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ ．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ ．損失函數、優化器、評量準則(
metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ ．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ ．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ ．… Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當
作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。 事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！ 本書特色 台灣人工智慧學校 --------------------------------- 技術發展處處長
張嘉哲 審閱 專案處處長 蔡源鴻 審閱 ○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 ○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 ○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ ○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 ○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 ○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard ○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方
○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境 Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。