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這兩本書分別來自碁峰 和知果文化所出版 。
國立高雄科技大學 資訊工程系 張雲龍所指導 郭立杰的 基於人工智慧的乳癌病理影像辨識 （2019），提出microsoft相片檢視器關鍵因素是什麼，來自於人工智慧。
而第二篇論文亞洲大學 光電與通訊學系碩士在職專班 吳俊賢所指導 陳世昌的 數位電子式空氣呼吸器及其無線監控系統之設計與實作 （2013），提出因為有 空氣呼吸器、電子式空氣呼吸器、消防人員、Arduino的重點而找出了 microsoft相片檢視器的解答。
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為了解決microsoft相片檢視器 的問題，作者志凌資訊,郭姮劭 這樣論述：
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基於人工智慧的乳癌病理影像辨識
為了解決microsoft相片檢視器 的問題，作者郭立杰 這樣論述：
iii目 錄摘要--------------------------------------------------------------- i誌謝-------------------------------------------------------------- ii目錄------------------------------------------------------------- iii表 目 錄------------------------------------------------------------v圖 目 錄--------------------
-------------------------------------- vi第 一 章 導論----------------------------------------------------- 1 1.1. 研究動機--------------------------------------------------1 1.2. 研究目的--------------------------------------------------21.3. 論文架構--------------------------------------------------3第 二 章 文 獻
探 討-----------------------------------------------42.1. 乳癌的介紹------------------------------------------------42.1.1. 乳癌的定義(definition)--------------------------------42.1.2. 乳癌的危險因子(risk factor)---------------------------52.1.3. 乳癌的種類(type)--------------------------------------52.1.4 乳癌的症狀(sympto
m)-----------------------------------62.1.5 乳癌的診斷(diagnosis)---------------------------------62.1.6 乳癌的病理切片(pathology)-----------------------------72.1.7 乳癌的分期(stage)-------------------------------------92.1.8 乳癌的的治療(treatment)-------------------------------92.1.9 乳癌的五年存活率(five year survival)--
----------------92.2. 人工智慧-------------------------------------------------11 2.2.1. 人工智慧、機器學習、深度學習的關聯性-----------------11 2.2.2 人工智慧(Artificial intelligence)--------------------11 2.2.3 機器學習(machine learning)--------------------------11 2.2.4 深度學習(deep learning)--------
----------------------12 2.2.5 深度學習框架(DL Frameworks)--------------------------12 2.2.6 Keras介紹--------------------------------------------12 第 三 章 研 究 方 法-------------------------------------------17 3.1. 研究流程-------------------------------------------------17 3.2 載入資
料(第一步驟)---------------------------------------18 3.2.1 檢視所有相片------------------------------------------18 3.2.2 讀取所有相片檔案--------------------------------------20 3.3 第二步驟到第六步驟分十組進行-----------------------------21 3.3.1 資料增強----------------------------------------------21
3.3.2 LeNet 架構介紹-----------------------------------------23 iv 3.3.3 VGG16 架構介紹-----------------------------------------24 3.3.4 GoogLeNet 架構介紹-------------------------------------28 3.3.5 AlexNet 架構介紹---------------------------------------33 3.3.6 LeNet-Modify 架構介紹---------
-------------------------34 第 四 章 實 驗 結 果 與 討 論----------------------------------354.1 實驗規劃-------------------------------------------------35 4.1.1 實驗設備-----------------------------------------------35 4.1.2 實驗資料-----------------------------------------------354.2 十組卷積神經網路實驗結果---------
------------------------36 4.2.1 第一組(LeNet 組)、第二組(LeNet-1 組)-------------------36 4.2.2 第三組(GoogLeNet 組)、第四組(GoogLeNet-1 組)------------38 4.2.3 第五組(VGG16 組)、第六組(VGG16-1 組)--------------------40 4.2.4 第七組(Alexnet 組)、第八組(Alexnet-1 組)---------------42 4.2.5 第九組(LeNet-modify 組)、第
十組(LeNet-modify-1 組)-----444.3 十組卷積神經網路實驗結果比較-----------------------------464.4 選出表現最佳模型並繼續進行第七及第八步驟-----------------464.5 執行預測(第七步驟)---------------------------------------474.5.1 預測測試組圖片屬於那一個標籤-------------------------474.5.2 整體測試組圖片預測情況-------------------------------474.5.3 單一測試組圖片預測情況------
-------------------------484.5.4 回顧訓練組圖片訓練情況-------------------------------494.5.5 未知圖片辦識-----------------------------------------494.6 模型存檔(第八步驟)---------------------------------------51 第 五 章 結 論-------------------------------------------------52 參考文獻----------------------------------------
-----------------53 v表目錄表 2.1 乳癌的五年存活率---------------------------------------------10表 3.1 所有相片檔案-------------------------------------------------20表 3.2 所有參與實驗的組別------------------------------------------ 21 vi圖目錄圖 2.1 乳房的構造------------------------------------------------4圖 2.2 乳癌診斷的過程---
-----------------------------------------7圖 2.3 人工智慧、機器學習、深度學習的相關性 ---------------------11圖 2.4 傳統寫程式與機器學習的比較-------------------------------11圖 2.5 低階深度學習框架與高階深度學習框架 Keras 的關係-----------12圖 2.6 Sigmoid Activation Function 的程式碼----------------------13圖 2.7 以程式碼畫出 Sigmoid Activation Fun
ction 圖形--------------14圖 2.8 ReLU Activation Function 的程式碼-------------------------14圖 2.9 以程式碼晝出 ReLU Activation Function 圖形-----------------15圖 3.1 系統流程圖-----------------------------------------------17圖 3.2 invasive ductal carcinoma 的病理影像----------------------18圖 3.3 seborrheic ke
ratosis 的病理影像--------------------------19圖 3.4 epidermal cyst 的病理影像---------------------------------19圖 3.5 intradermal nevus 的病理影像------------------------------19圖 3.6 dermatofibroma 的病理影像---------------------------------20圖 3.7 verruca vulgaris 的病理影像-------------------------------20圖 3
.8 讀取相片資料---------------------------------------------21圖 3.9 資料增強的程式碼-----------------------------------------22圖 3.10 資料資料增強前的圖片-------------------------------------22圖 3.11 資料增強後的圖片-----------------------------------------23圖 3.12 LeNet 卷積神經網路架構------------------------------------24圖
3.13 VGG16 卷積神經網路架構------------------------------------27圖 3.14 GoogLeNet 卷積神經網路架構--------------------------------33圖 3.15 AlexNet 卷積神經網路架構----------------------------------34圖 3.16 LeNet-Modify 卷積神經網路架構-----------------------------34圖 4.1 LeNet 組訓練組及驗證組損失函數值及準確率------------------36圖 4.2
LeNet 組測試組損失函數值及準確率--------------------------36圖 4.3 LeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率--------------------36圖 4.4 LeNet組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值----------------36圖 4.5 LeNet-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率----------------37圖 4.6 LeNet-1組測試組損失函數值及準確率------------------------37圖 4.7 LeNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率---------
---------37圖 4.8 LeNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值--------------37圖 4.9 GoogLeNet組訓練組及驗證組損失函數值及準確率--------------38圖 4.10 GoogLeNet 組測試組損失函數值及準確率----------------------38圖 4.11 GoogLeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率----------------38 圖 4.12 GoogLeNet 組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值------------38圖 4.13 GoogLeNet-1組訓練組及驗證
組損失函數值及準確率------------39圖 4.14 GoogLeNet-1 組測試組損失函數值及準確率-------------------39圖 4.15 GoogLeNet-1 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-------------39圖 4.16 GoogLeNet-1 組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值---------39圖 4.17 VGG16組訓練組及驗證組損失函數值及準確率-----------------40圖 4.18 VGG16組測試組損失函數值及準確率-------------------------40圖 4.19
VGG16組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-------------------40圖 4.20 VGG16組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值---------------40圖 4.21 VGG16-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率---------------41圖 4.22 VGG16-1組測試組損失函數值及準確率-----------------------41圖 4.23 VGG16-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-----------------41圖 4.24 VGG16-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-------------41
圖 4.25 AlexNet組訓練組及驗證組損失函數值及準確率---------------42圖 4.26 AlexNet組測試組損失函數值及準確率-----------------------42圖 4.27 AlexNet組訓練過程中訓練組及驗證組準確率-----------------42圖 4.28 AlexNet組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-------------42圖 4.29 AlexNet-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率-------------43圖 4.30 AlexNet-1組測試組損失函數值及準確率---------
------------43圖 4.31 AlexNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率---------------43圖 4.32 AlexNet-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值-----------43圖 4.33 LeNet-Modify 組訓練組及驗證組損失函數值及準確率----------44圖 4.34 LeNet-Modify 組測試組損失函數值及準確率------------------44圖 4.35 LeNet-Modify 組訓練過程中訓練組及驗證組準確率------------44圖 4.36 LeNet-Modify
組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值--------44圖 4.37 LeNet-Modify-1組訓練組及驗證組損失函數值及準確率--------45圖 4.38 LeNet-Modify-1組測試組損失函數值及準確率----------------45圖 4.39 LeNet-Modify-1組訓練過程中訓練組及驗證組準確率----------45圖 4.40 LeNet-Modify-1組訓練過程中訓練組及驗證組損失函數值------45圖 4.41 十組卷積神經網路的成果比較------------------------------46圖 4.42
預測測試組圖片屬於那一個標籤----------------------------47圖 4.43 測試組混淆矩陣------------------------------------------48圖 4.44 單一測試組圖片預測情況----------------------------------49圖 4.45 訓練組混淆矩陣------------------------------------------49圖 4.46 一個 invasive ductal carcinoma 的病例--------------------50圖 4.47 模型
辨識病例--------------------------------------------50圖 4.48 模型將辨識結果以機率表示--------------------------------51圖 4.49 模型存檔------------------------------------------------51
快速學會Windows電腦入門
為了解決microsoft相片檢視器 的問題，作者林佳生 這樣論述：
本書針對Windows作業系統，告訴您如何使用它，輕易的進行您的休閒活動。例如影音的觀賞、下載、影片的製作，相片的編修與管理，規劃國內外的深度旅遊，閱讀世界名著與雜誌、看看漫畫或益智遊戲休閒等。 本書特色 ★ 告訴您此作業系統的基本架構及視窗結構，如何啟動所要的應用程式。 ★ 個人化您的電腦、安裝所要的應用程式，設定佈景主題及使用圖片密碼登入。 ★ 影音短片的欣賞，對於喜歡的影片該如何下載它。 ★ 對於下載的各類型影片，介紹超強的播放軟體來播放它。 ★ 因應在手機上播放所要的影片，告訴您如何進行視訊的轉換。 ★ 如何從Windows 市集搜尋、下載所要的
音樂與遊戲。 ★ 對於您所拍攝的照片，如何在電腦中瀏覽播放，將照片轉正，加上附註或做簡單的修改。 ★ 您可邊工作邊聽喜歡的音樂，您還可以編輯、燒錄所要的音樂。 ★ 告訴您如何以Movie Maker來製作各種類型的電影。 ★ 以Bing旅遊來規劃國外旅遊，以Google地圖對所要的景點做深度旅遊規劃。 ★ 讀取所要的書籍與雜誌，對於世界名著，告訴您如何下載閱讀。 ★ 介紹您有趣、益智的遊戲，並介紹一些遊戲的玩法。
數位電子式空氣呼吸器及其無線監控系統之設計與實作
為了解決microsoft相片檢視器 的問題，作者陳世昌 這樣論述：
空氣呼吸器是提供救災人員呼吸所需空氣之重要裝備。當災害現場環境氧氣不足或空氣中瀰漫危害人體有毒及有害物質時，空氣呼吸器能提供救災人員充足空氣以利持續進行救援行動。然而，救災人員自身教育訓練不足、不當使用空氣呼吸器或有操作疏失時，均可能造成救災人員自身傳出傷亡之憾事。依據近十年國內消防人員背負空氣呼吸器進入火場搶救殉職案例顯示，國內消防人員現行使用之傳統式空氣呼吸器的功能性與安全性明顯不足。此外功能性與安全性較佳之國外電子式空氣呼吸器因每套造價高昂，國內各地消防機關囿於各縣市政府財政窘困及有限經費預算，並無法負荷購置數位電子式空氣呼吸器所需之龐大經費。有鑑於此，本論文研究乃針對國內消防機關現行
使用之傳統空氣呼吸器進行全面「電子化」及「數位化」設計與製作，並提出建立「火場安全無線監控系統」，期以低廉建置成本，提升消防人員使用該項設備之安全。本論文研究之「數位式告警裝置」乃建立於Arduino硬體開放平台，提出加裝壓力、溫度、加速度感測器及無線射頻辨識模組等組件，並結合液晶顯示器以提供空氣呼吸器氣瓶殘壓、剩餘可使用時間、週界溫度及設備已使用時間等資訊予災害現場救災人員判讀。另外，前揭「數位式告警裝置」內建聲光警示裝置可自動發佈殘壓不足警報及人員未活動求救警報等。進一步地，「數位式告警裝置」之無線數據傳收模組可將上開各項即時資訊同步傳輸至火場外之數位式管制平台。藉由本論文研究自行開發設計
之全中文監控程式介面，此平台得以接收處理上述各項資訊，並於平台顯示氣瓶剩餘壓力、剩餘時間、任務經過時間及緊急求救訊號等訊息，以隨時監控救災人員安全。本論文研究所提之「火場安全無線監控系統」內各組件經實際測試各項功能，已驗證大部分功能可符合國內消防機關數位電子式空氣呼吸器採購規範，且經與現有數位電子式空氣呼吸器比較，本論文研究數位電子化空氣呼吸器之特點可整理如下：(1)使用全中文化的數位管制平台，軟體介面較為親和，且保留後續客制化修改彈性。(2)數位管制平台可藉由連結之資料庫顯示消防人員基本資料、相片等資訊。(3)連結之無線數據傳收模組功率較大，有效傳輸距離較遠。(4)抬頭顯示器功能以數字顯示壓
力值較為精準。(5)實現電子化功能的建置成本十分低廉。惟本論文研究之「數位式告警裝置」等構成組件，尚未符合(i)Ex ia IIC T4等級或同等級標準之防水與防爆之安全設計及(ii)EN137或NIOSH/NFPA之相關安全標準要求。未來依本論文研究所製之「數位式告警裝置」將進一步改進以達標準(i)及(ii)要求。