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deep learning深度學習必讀p的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王梓沅寫的 搭配詞的力量Collocations套書【博客來獨家組合】：《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》+《搭配詞的力量Collocations：名詞篇 全新升級版》 和HodLipson的 自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新都 可以從中找到所需的評價。
另外網站利用深度学习+柔性应变传感器阵列，实现智能血压和心功能监测也說明：利用高质量的脉搏波，研究人员可以提取大量的特征，包括P、W、T、V、D及其衍生特征。此外，研究人员还开发了智能预处理算法和深度学习模型，实现了血压和 ...
這兩本書分別來自瑞蘭國際 和經濟新潮社所出版 。
國立勤益科技大學 電子工程系 顏孟華所指導 蔡棠介的 生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增 （2021），提出deep learning深度學習必讀p關鍵因素是什麼，來自於瑕疵、生成對抗網路、AOI檢測良率。
而第二篇論文國立聯合大學 電子工程學系碩士班 陳漢臣所指導 林柏翰的 深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用 （2021），提出因為有 深度學習、影像剪裁與標記、YOLO、物件偵測、影像辨識的重點而找出了 deep learning深度學習必讀p的解答。
最後網站Day 11 機器學習之決策樹（Decision Tree） - iT 邦幫忙則補充：之後，我們終於邁入機器學習(machine learning)的第一步----決策樹(Decision ... 所有機器學習都屬於AI，但並非所有AI 都是機器學習（可能是深度學習Deep Learning）。
搭配詞的力量Collocations套書【博客來獨家組合】：《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》+《搭配詞的力量Collocations：名詞篇 全新升級版》
為了解決deep learning深度學習必讀p 的問題，作者王梓沅 這樣論述：
博客來2019年獨家組合套書： 《搭配詞的力量Collocations：名詞篇》 ╳ 《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》 托福、雅思口說雙料滿分的王梓沅老師， 因應台灣人學習英語的需求撰寫本套書， 用搭配詞教你活用英文！ 想用英語精確表達意思、戒掉台式英文的你， 一定要擁有本套書！ ◆什麼是搭配詞？什麼時候會用到搭配詞？ 你知道嗎？中文說「機率很大」時，英文用「chances are high」來表示；而中文的「治癒感冒」，英文母語人士常說「shake off a cold」；中文的牛排煎到「很硬」，英文使用「tough」。
上述這樣一個「單字」加上「慣用法」所形成的固定詞組，我們統稱為「搭配詞」，如果搭配詞太少，使用英文容易語塞或出現「台式英文」。 ◆搭配詞如何給你力量？為何搭配詞那麼重要呢？ 在學習英文的道路上，你曾遇過以下困擾嗎？ 1. 想要講一句話，但是語塞講不出來，因為「不知道要用什麼字表達心中所想的東西」。 2. 有時會覺得自己的英文看似「字字是英文」，但其實「句句不是英文」，不知如何道地、精準地使用英文。 3. 知道的單字不少，但是真的用出來的總是那些。 如果以上問題你都感同身受，代表你非常需要本套書！ 有了搭配詞，你不會再害怕開口說英文，說英文就像是呼吸
一樣自然；出國在外，跟外國人交談再也不用支支吾吾，很順利地就能講出流利的句子。這，就是搭配詞的力量。 有別於一般搭配詞辭典過度厚重、資訊繁多、不適合學習者研讀，本套書系統性地整理出台灣人最需要的搭配詞用法，從此擺脫「字字是英文，句句非英文」！ ◆《搭配詞的力量Collocations：名詞篇》 《搭配詞的力量Collocations：名詞篇》總共精選最常用的119個名詞，讀完本書就會發現，名詞不只是名詞！當名詞前後加上了動詞、形容詞及慣用法，就形成了一個固定詞組，也就是搭配詞。 學會了搭配詞，英文自然脫口而出，不再東拼西湊出錯誤的句子。 例： 1. 搭配詞
Belief 信念、看法 Adj. + belief firm belief 堅定的信念 unshakable / unwavering belief 不可動搖的信念 widely held belief 普遍看法 V. + belief hold belief 抱持信念 adhere to / cling to / stick to belief 堅持信念 belief + V. belief persist 信念堅持、持續 2. 例句 根據前面出現的搭配詞，作者提供了數個例句，以下線提示重點，並附上中文翻譯，教你快速活用。
例句[1]： Contrary to widely held belief, there is no real link between Australia and New Zealand. 澳洲和紐西蘭實際上並沒有相連，這與大眾普遍的想法恰恰相反。 例句[2]： If rich economies raise import barriers in the misguided belief that they will protect Western living standards, they could be wrong. 如果富裕國家以為可以透過提高關稅壁壘來維
護西方的生活水平，那就錯了。 3. 實用短語 / 用法 / 句型 另外補充與該詞彙相關的實用短語、用法、句型，使學習觸角繼續向外延伸，累積實力。 例： ‧be of the belief that… 認為～ ‧to the best of one’s belief 就某人所知道的（= to the best of one’s knowledge） ‧a set of beliefs 一套信念（a set of也常搭配values或criteria） ‧contrary to popular belief 和普遍看法相反的是 ‧beyond belie
f 難以置信 ◆《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》 《搭配詞的力量Collocations：形容詞篇》內共110個有常用形容詞，當形容詞後加上了名詞及慣用法，就形成了搭配詞。本書內每個搭配詞，作者皆提供例句，並以下線提示重點，每句附上中文翻譯，教你快速活用。 1. 搭配詞 例： Empty 空的、無人的；空虛的、空洞的、無意義的 empty gesture / promise / word 空話、空頭支票 His repeated promises to pay me back were just empty words. 他再三保
證會還我錢，結果都只是空話。 empty suit 虛有其表的政客、專業人士 He acts like a big shot, but he is just an empty suit. 他裝得像是個大人物，但他只是虛有其表。 2. 實用短語 / 用法 / 句型 另外補充與該詞彙相關的實用短語、用法、句型，使學習觸角繼續向外延伸，累積實力。 例： to be running on empty 精疲力盡 I get the impression she’s been running on empty for days now. 我覺得幾天下來她已經累壞了
。 on an empty stomach 空腹的、餓肚子的 You should not go to work on an empty stomach. 你不應該餓肚子去上班。 學了多年的英文卻始終不上不下，缺乏自信嗎？用對方法，學好英文並不難，就讓搭配詞來拯救你的學習之路吧！ 本書特色 ☆名師傳授一輩子受用的英文學習法，教學內容最專業！ 本套書作者為創勝文教名師，已輔導過超過65位學生，申請上全美前50、英國前5、日本前5大學、碩博班，最了解學生缺乏什麼、需要什麼，是助讀者學好英文的最佳老師。 ☆精選最常用、最重要的搭配詞，學習英文最道地！ 網羅各
大辭典及語料庫精華，刪去冷門詞彙，只收錄最符合台灣學習者所需的內容。 ☆以開頭字母分類排序，查閱詞彙最便利！ A～W依序分類，書側附有索引，想查哪個單字，隨翻隨查。 ☆補充實用例句加上中文翻譯，活用英文最精準！ 單是學習詞彙、詞組不夠用，套入例句才是真正的學以致用。 ☆設計清晰簡潔的版面，閱讀學習最輕鬆！ 簡單不花俏的版面設計，讀來最能集中焦點，專注學習。 名人推薦 【早稻田大學社會語言學權威】飯野公一教授 【哥倫比亞大學教育研究生院英語教學權威】ZhaoHong Han教授 【PaGamO創辦人】葉丙成 【財團法人誠致教育基金會董事長】方新舟
【財團法人誠致教育基金會執行長】呂冠緯 好評推薦 「突破英文學習框架，從搭配詞的力量開始。」──【英文名師】武璁 「比單字書更有效率的英文學習投資！特別適合想要活用道地英文的你」──【數萬粉絲臉書專頁】浩爾口筆譯日記 Effectively expand your vocabulary with the power of collocations! ──【數萬粉絲英文專頁】Eric's English Lounge
生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增
為了解決deep learning深度學習必讀p 的問題，作者蔡棠介 這樣論述：
AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路
模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中
生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。
自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新
為了解決deep learning深度學習必讀p 的問題，作者HodLipson 這樣論述：
從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務
，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那
一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 ►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的
用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） ►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） ►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人
工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） ►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） ►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來
五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） ►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）
深度學習影像資料集剪裁及標記方法及其於台灣交通號誌辨識之應用
為了解決deep learning深度學習必讀p 的問題，作者林柏翰 這樣論述：
為了提供深度學習架構訓練模型，可能需要與取自於不同管道的影像資料集不同長寬比和解析度的圖片，此時需要花費大量人力和時間，對原始圖片進行剪裁，再對新圖片中的物件進行標記。我們提出一個用於深度學習影像資料集的剪裁和標記方法。針對不同長寬比和解析度圖像的需求，我們所提出的方法能夠計算剪裁範圍所能涵蓋最多標記的最佳標記組合與最佳剪裁區域，因此具有快速剪裁和重新標記影像中物件的能力，並可得到最多的訓練資訊。本論文將以我們所提出的剪裁及標記方法分別應用在比利時交通號誌資料集與我們自己建立的台灣交通號誌資料集的號誌辨識。經由統計發現我們的方法與固定剪裁範圍的對照組相比，我們提出的方法確實能夠在有限的剪裁範
圍保留最多的影像與標記，保留下的訓練影像及標記分別可達到99.9%與90.5%。利用剪裁後的影像資料集經由YOLOv3訓練後並偵測測試資料集，我們的方法相較於對照組在mAP上有24.8%至32.8%的提升；此外，在相同數量的影像資料集中，我們的方法在精確率上也有20.1%至23.3%的提升。以此證明我們的方法所剪裁及標記的影像資料集，對於深度學習架構在訓練模型時，具有訓練品質較好、mAP較佳的優勢。而且對於人力成本，我們的方法能節省許多時間與人工，平均處理一張耗費約0.85秒，相較於人工所花費的時間成本耗費節省了約47倍時間。