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另外網站Illustrator 完美輸出PDF 完稿重點也說明：製作 檔案時,頁面設定大小為出血尺寸. (四邊需至少各出血3mm)。 完成尺寸如為A4(210x297mm)尺寸, ... 濾鏡、圖層、疊印、筆刷(劃)、網格特效…」全部轉換成300dpi.
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立臺灣科技大學 機械工程系 鄭正元所指導 林穎佑的 積層製造結合發射器機殼晶格輕量化設計與分析之研究 （2021），提出ai網格製作關鍵因素是什麼，來自於積層製造、3D列印、晶格、輕量化、發射器。
而第二篇論文國立高雄科技大學 造船及海洋工程系 楊敏雄所指導 黃俊叡的 具端鰭葉片之水平軸渦輪應用於海流發電性能分析 （2021），提出因為有 海流發電、水平軸渦輪、功率係數、流能轉換、端鰭葉片渦輪的重點而找出了 ai網格製作的解答。
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從零開始使用Python打造投資工具
為了解決ai網格製作 的問題，作者卓真弘 這樣論述：
★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面
上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，
幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw
積層製造結合發射器機殼晶格輕量化設計與分析之研究
為了解決ai網格製作 的問題，作者林穎佑 這樣論述：
中文摘要近年來，積層製造(Additive Manufacturing，AM)技術已廣泛地運用在國防與航太產業中，積層製造有別於傳統製造方式為加法加工，傳統製造方式屬減法加工很難完成的複雜晶格與曲面結構，積層製造技術是從數位模型資訊中，透過堆疊層積的方法，完成製作任何特殊幾何與形貌，讓工程師與操作者皆可達成產品晶格輕量化的目的。在自然界中，蜂窩組織結構具有良好的高強度，且組織重量又輕，在過去航天器設計研發時，內部大量採用蜂窩結構，例如：美國B-2隱形轟炸機的機體零件，多數採用蜂窩夾層結構，即在兩片薄板間膠合蜂窩結構使機體強度增高，整 體零件重量亦可達到輕量化。本研究利用Solidworks
先建立3D模型檔案，再將三角形蜂窩結構與六角形蜂窩結構導入產品，後續搭配Ansys軟體做有限元素分析，確認輕量化後的產品能否維持原有的結構強度，最後再執行產品減重後的分析比較。 本次實驗的分析結論是，貫穿的晶格結構導入在發射器機殼內，造成機殼的應力分析數據過大，進而使機殼的安全係數降低；未貫穿的晶格結構導入在發射器機殼內，晶格的生長方向不論是法向或是軸向，發射器機殼的降伏強度與原型發射器機殼差異極小，並且能夠有效地減輕發射器機殼的重量。
Python機器學習第三版(上)
為了解決ai網格製作 的問題，作者SebastianRaschka,VahidMirjalili 這樣論述：
第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書，本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓，強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋，以及直覺友善的圖解說明，帶領讀者探索機器學習的眾多子領域，讓艱澀的概念栩栩如生。 許多讀者告訴我們，他們非常喜歡本書第二版的前12章，因為它們
全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性，我們依據讀者回饋，回顧並修改了這些章節，以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn，並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一，所有與TensorFlow有關的章節（第13章到第16章，規劃成本書的下冊）都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外，本書也探討自然語言處理（NLP）的子領域「情緒分析」，以及強化學習（RL）和生成對抗網路（GAN）等時下最流行的AI技術（第17章和第1
8章）。 無論你是有經驗的程式設計師，或是機器學習新手，或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展，本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。 在這本書中，你將學到： ．掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術 ．使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習 ．利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式 ．訓練類神經網路、GAN與其它模型 ．結合機器學習模型與Web應用程式 ．為機器學習工作清理並準備數據 ．用深度卷積類神經網路來分類影像 ．了解評估和調校模型的最佳實作 ．使用迴歸分析來預測連續目標
．利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構 ．使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據 ．上冊包含本書前12章，下冊則包含第13章到第18章。 【下載範例程式檔案】 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition 【下載本書的彩色圖片】 我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載： static.packt-cdn.com/downloads/9781789955750_ColorImages.pd
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具端鰭葉片之水平軸渦輪應用於海流發電性能分析
為了解決ai網格製作 的問題，作者黃俊叡 這樣論述：
近幾十年來因人類對於能源的依賴日益增加，使現在的能源短缺，凸顯出可再生能源的重要性，目前最重要的議題就是如何有效運用可再生能源。台灣四面環海擁有豐富的海洋能源，東部則有世界第二大洋流黑潮流經，其擁有穩定的流速約為每秒一到兩公尺，因此在再生能源方面十分有潛力。 本文以數值模擬分析渦輪葉片應用於海流發電的性能分析，該渦輪是由5片葉片組合而成，設計特點是將原本運用在水下的細長渦輪葉片變寬，增加葉片能接收到水流的有效面積，提升流能轉換的結果。本研究採用ANSYS 分析軟體之FLUENT模組來進行水平軸渦輪性能分析，主要探討水平軸渦輪葉片在增加葉片數及面積的情況下的流線場、速度場、壓力場情形，並
進行渦輪之能源轉換效果的模擬計算。將傳統葉片與增加端鰭後的渦輪葉片進行性能的比較，並且分析出在固定流速下，輸出功率與功率係數在兩種葉片之間的性能差異。分析結果顯示，本渦輪葉片之最佳性能在海流流速為1m/s的情況下，端鰭葉片渦輪相較於傳統平滑葉片之渦輪性能提升約3.28%。 本論文在傳統渦輪葉片及端鰭渦輪葉片於不同葉片數量下的分析中，發現到傳統平滑葉片之渦輪在葉片數量為6片的時候有最佳的功率係數，並分別與葉片數量為3片、4片、5片及7片之性能比較，分別提升64.4%、16.5%、5.3%及1.6%。端鰭葉片則是在葉片數量為7片時有最佳的功率係數，並分別與葉片數量為3片、4片、5片及6片之性能比
較，分別提升45.8%、29.1%、3.5%及0.6%，在最佳的條件下SBT在B=6時和EFBT在B=7相比，功率係數提升約為1.85%，進一步透過縮小模型製作出兩種渦輪，進行水槽中測試，比較傳統平滑葉片渦輪與端鰭葉片渦輪性能的真實差異。