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輕鬆學會Google TensorFlow 2：人工智慧深度學習實作開發(第三版)

為了解決V1 速度的問題，作者黃士嘉,林邑撰 這樣論述：

　　♔深入探討使用於自駕車的核心技術─先進駕駛輔助系統(ADAS)的物件偵測模型 　　♔運用TensorFlow 2和Keras API的強大靈活性和控制性   　　[ TensorFlow 2語法更簡潔 ]學習門檻較低，使初學者更容易上手 　　[ TensorFlow 2支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型 　　[ TensorFlow 2內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高 　　[ TensorFlow 2簡化API ]只保留tf.keras，清除較少人使用和重複的API   　　在人工智慧(AI)的時代，TensorFl

ow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1的學習門檻高，對於剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出TensorFlow 2。TensorFlow 2引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2深度學習套件，並透過十三個章節的內容，讓讀者同時學習到理論與實務應用。   　　【本書精彩內容】 　　◎利用TensorFlow Keras API，並能充分理解使用簡潔指令

、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。 　　◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。 　　◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。 　　◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。 　　◎使用TensorFlow Datasets資料集平台，更方便下載和使用。 　　◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台，更方便搭建和使用預訓練權重。 　　◎了解神經網路反向傳遞的原理。 　　◎了解及實作全連接神經網路。 　　◎了解及實作卷積神經網路。 　　◎了解及實作遷移學習任務。 　　◎掌握訓練網

路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。 　　◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。 　　◎生成模型：AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。  　　◎了解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO v1、SSD、YOLO v2、FPN、RetinaNet、Mask R-CNN、YOLO v3、CornetNet、CFF-SSD 和DSNet等代表性的物件偵測架構。 　　◎實現YOLO v3物件偵測方法。

V1 速度進入發燒排行的影片

預測CNC平面銑削之加工時間

為了解決V1 速度的問題，作者戴昕楷 這樣論述：

摘要 IAbstract II誌謝 III目錄 IV圖目錄 VI表目錄 VIII第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 文獻探討 11.3 研究目的 10第二章 實驗設備與實驗方法 112.1 實驗設備 112.2 實驗方法 132.2.1 CNC馬達控制之加減速規劃 132.2.2 CNC機台加加速度參數 142.2.3 迴歸分析 182.2.4 插補點與夾角關係 192.2.5 CNC實驗機台優化路徑方式 19第三章 加工時間預測方

法 223.1 長路徑加工時間公式推導 223.2 短路徑加工時間公式推導 24第四章 實驗結果 274.1 利用計算式預測加工時間與誤差比較 274.1.1 X軸向長加工路徑 274.1.2 X軸向短加工路徑 284.1.3 XY平面之簡單幾何路徑 304.1.4 XY平面之圓弧形加工路徑 354.1.5 XY平面連續短路徑之插補方式 384.2 加工參數對預測時間誤差之相關係數分析 39第五章 加工時間預測模型 425.1 預測加工時間模型程式介紹 425.1.1 匯入G co

de檔案 425.1.2 讀取加工資訊 435.1.3 添加插補座標點 435.1.4 短路徑插補修正 455.1.5 計算加工時間 455.2 預測加工時間模型在實際切削路徑資料的表現 46第六章 結論與未來展望 506.1 結論 506.2 未來展望 51參考文獻 52附錄 54

行動裝置深度學習

為了解決V1 速度的問題，作者李永會 這樣論述：

　　●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述 　　●從結構到框架程式設計，從CPU到GPU程式設計皆一應俱全 　　●以程式碼實作為主線逐步講解，由淺入深，使讀者更容易應用到實際案例中   　　一直以來，由於技術門檻和硬體條件的限制，在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時，可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面，時下的網際網路競爭又頗為激烈，率先將深度學習技術在行動端應用起來，可以取得先發制人的優勢。   　　行動端設備的運算能力比PC端弱很多。行動端的CPU要將功耗指標維持在很低的水準，這就使性能指標的提升帶來了限制。在

App中做神經網路運算，會使CPU的運算量驟增。如何協調好使用者功耗指標和性能指標就顯得非常重要。此外，App的檔案大小也是重大考驗，如果為了讓使用者體驗一個深度學習功能而要求其下載200MB甚至更大的模型檔，想必使用者是不會愉快接受的。這些都是行動端應用深度學習技術必須解決的問題。   　　本書由淺入深地介紹如何將深度學習技術應用到行動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在行動端應用深度學習技術的Demo，幫助讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講解了如何在行動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度較深，主要是說明如何深入地調整框

架並制定自己的框架。   　　本書適合行動端研發工程師閱讀，也適合所有對行動端運算領域感興趣的朋友閱讀。

消費性電子產品綠色擴展設計之競爭力評估模型研究

為了解決V1 速度的問題，作者易思亮 這樣論述：

在物聯網技術快速發展的趨勢下，電子產品的生產速度和廢棄速度也因此在不斷加快。產品生產需要消耗大量的能源及相關資源，而廢棄的產品則對環境造成嚴重的污染，因此全球環境正面臨嚴重的綠色發展壓力。已有的綠色設計相關研究，主要對新產品的生產以及廢舊產品回收過程進行了探討。但因廢舊的產品存量巨大且回收效率低下，僅僅依賴回收還不足以解決大量廢棄產品對環境的破壞。本研究所建立的綠色擴展設計競爭力模型，即是一種針對舊產品設計開發相容擴展配件，進而升級新功能，延長產品生命週期的有效評估方法，達到避免廢棄現有產品，造成環境污染，也方便消費者簡單快速的升級改造家用設施。研究中首先通過搜集三款綠色擴展設計代表樣品在亞

馬遜平台的用戶評價，以及整理已有參考文獻，歸納總結了九項綠色擴展設計競爭要素。並利用本研究中已有的三款綠色擴展設計代表樣品為基礎，依據設計原則，另外設計六款虛擬綠色擴展設計樣品，組成九款綠色擴展設計樣品，通過受測者對代表樣品針對九項綠色擴展設計競爭要素的問卷評量，經由主成分分析法，歸納三項綠色擴展設計競爭力。並通過專家組的層級分析法評量，本研究對三項擴展競爭力的權重進行分析，並以諾貝爾經濟學獎得主羅伯特·盧卡斯（Robert E. Lucas, Jr.）提出的的生產函數模型，建立綠色擴展設計競爭力模型，並對綠色擴展設計競爭力的臨界值進行了分析和計算，得到了各項競爭力的臨界值。最後，本研究應用綠

色擴展設計競爭力模型進行設計評估，成功的開發了兩款綠色擴展設計的產品，不僅獲得了紅點設計獎，還取得了不錯的銷售業績，證明了該模型在面向消費者的產業應用上，具有較高的應用價值。