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國防醫學院 病理及寄生蟲學研究所 趙載光所指導 吳家蓁的 利用人工智慧輔助鑑定甲狀腺抹片中的影像篩選出甲 狀腺乳突癌 （2020），提出net尺寸對照表關鍵因素是什麼，來自於甲狀腺乳突癌、人工智慧、全卷積神經網絡。
而第二篇論文國立清華大學 動力機械工程學系 王培仁所指導 吳之非的 多極轉子之磁阻式解角器設計與解碼分析 （2020），提出因為有 磁阻式解角器、多極轉子、優化設計、訊號處理的重點而找出了 net尺寸對照表的解答。
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向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維
為了解決net尺寸對照表 的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：
――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！―― 最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦 Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析 日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題 AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！ ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的
創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！ █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！ 深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。 書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。 ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運
用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術 26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南
。 █ 深度學習實踐案例全收錄 01 「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02 「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03 從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04 自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05 從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06 用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07 分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08 數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09 AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10 從日常對話到跨國
商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11 連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12 「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13 重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14 自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15 餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16 辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17 讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18 偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19 AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20 自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重
人力不足問題 21 以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22 運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23 全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24 用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25 從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26 超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證
利用人工智慧輔助鑑定甲狀腺抹片中的影像篩選出甲 狀腺乳突癌
為了解決net尺寸對照表 的問題，作者吳家蓁 這樣論述：
中文摘要...................................................................... IAbstract......................................................................II致謝..........................................................................IV目錄...............................................................
...........VI縮寫對照表 ...................................................................IX緒論...........................................................................11.1 甲狀腺癌...................................................................11.1.1 甲狀腺乳突癌(Papillary thyroid carcinoma, PTC)............
................11.1.2 甲狀腺乳突癌的風險因子....................................................21.1.3 甲狀腺乳突癌的症狀........................................................31.1.4 甲狀腺乳突癌的診斷........................................................41.1.5 甲狀腺乳突癌與細針抽吸細胞學檢查（Fine Needle Aspiration Cytology, FNA）.........
...........................................................51.1.6 甲狀腺乳突癌的治療與預後................................................71.2 人工智慧(Artificial Intelligence, AI).........................................................................91.2.1 人工智慧的簡介.................................................
........91.2.2 人工智慧的應用........................................................101.2.3 深度學習(Deep learning, DL).............................................101.2.4 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN).......111.2.5 全卷積神經網絡(Fully Convolutional Networks, FCN) ....131.2.6 語義分割(Segmantation).........
............................................151.2.7 機器學習(Machine Learning, ML)......................................151.3 計算機病理學(Computational pathology)..................................161.3.1 計算機病理學的簡介..........................................................161.3.2 計算機病理學在甲狀腺乳突癌的應用..............
................171.4 研究目的與動機................................................................18實驗材料與方法..............................................................192.1 WSI 數據集(WSI Dataset) ..............................................................192.2 玻片診斷的檢索..................................
...............................192.3 AIExplore 平台...................................................................202.4 實驗設計與細節........................................................202.5 手工標註訓練數據的影像.......................................212.6 統計方法.................................................
..222.7 外部模型比較............................................................24實驗結果................................................................253.1 用於細胞病理學影像自動分析的數據......................................253.2 用於細胞病理學影像自動分析的深度學習架構。..................263.3 改良式 FCN model 標註測試數據的影像......................
...........263.4 改良式 FCN model 可在甲狀腺乳突癌影像中實現高性能.....273.5 改良式 FCN model 辨識測試數據庫中錯誤分類的病理分析.283.6 改良式 FCN model 與兩者同為語義分割模型的性能比較.....303.7 比較三種模型辨識傳統抹片及薄層抹片的細胞差異及性能..303.8 規劃臨床醫療輔助決策架構...............................................32討論...................................................................
..33結論..................................................................36參考資料.................................................................37目錄......................................................................40圖一、CNN 的常見架構(引用自 Keiron O'Shea et al.37).......................41圖二、FCN 原理(引用自 Ev
an Shelhamer et al.41).................................41圖三、目標方法的深度學習架構。.................................43圖四、訓練數據所需的標註影像..................................48圖五、數據庫的描述。...............................................49圖六、帕氏染色的甲狀腺乳突癌抹片。...............................................50圖七、實驗架構。..........
.....................................................52圖八、每張玻片影像的尺寸分布。..........................53圖九、每張玻片影像的 Tile 分佈。...............................54圖十、模型的性能。........................................................56圖十一、抹片退色及標註不精確造成影像分析錯誤。.......................58圖十二、比較改良式 FCN model 與其他模型的性能。......
................61圖十三、傳統抹片細胞型態及薄層抹片型態不影響模型判定。.......65圖十四、預期應用於臨床的醫療輔助決策系統。...............................67
多極轉子之磁阻式解角器設計與解碼分析
為了解決net尺寸對照表 的問題，作者吳之非 這樣論述：
歸類於角度感測裝置之磁阻式解角器，雖在解角精度面相上不及光學編碼器與磁性編碼器，因在惡劣工作環境下有極佳可靠之性能，且具有體積小、結構簡單及製造成本低等優點，在工業應用上有不可取替之地位，常被運用於軍事、航太及交通運輸等嚴苛環境。近年之研究重點是專注於提升磁阻式解角器之解角精度，以增加此解角器之應用領域。本論文針對多極轉子之磁阻式解角器之結構與解碼方法等相關問題進行深入研究。先採用電腦輔助工程軟體建立磁阻式解角器分析模型，借助有限元素數值程式進行設計參數之優化，針對解角器輸出電壓波形之諧波分量與畸變率，完善不同尺寸磁阻式解角器之設計優化法則，達成提高解角器解角精度之目的，期望提供此型產品之研
發參考依據。在訊號解調方法上，本論文針對解角器輸出訊號，研究訊號解調與解算之基本原理，設計解算電路來解調訊號波形，並採用角度追蹤迴路法與反正切函數運算法分別解出轉子角度與轉速訊號，並比較其優缺點。實驗驗證過程則架設解角器實驗平台，採用商用馬達驅動系統與軸角數位轉換晶片，進行實驗量測與解析，進行實驗驗證數據之分析與比較。