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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立清華大學 化學系 孟子青、洪嘉呈所指導 辛杰培的 T細胞酪胺酸去磷酸酶的異位調控：無結構區域造成之自我活性抑制及整聯蛋白alpha-1碳端所促進之酵素活化 （2021），提出windows 11激活關鍵因素是什麼，來自於晶體結構、蛋白酪氨酸磷酸酶、磷酸酶活性、催化活性、變構調節、自動調節/自動抑制、核磁共振波譜。
而第二篇論文明志科技大學 電機工程系碩士班 王勝寬所指導 張志豪的 應用主成份分析及卷積類神經網路於電力系統故障辨識 （2021），提出因為有 三相短路故障、故障辨識、主成份分析、Q統計值、卷積類神經網路的重點而找出了 windows 11激活的解答。
機器學習：彩色圖解+基礎微積分+Python實作 王者歸來(第三版) (全彩印刷)
為了解決windows 11激活 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【國內第一本】【全彩印刷】★★★★★ ★★★★★【機器學習】+【微積分原理】+【Python實作】★★★★★ ★★★【賽車】、【鬥牛】、【金門高粱酒】邁向微積分之路 ! ★★★ ★★★★★【生硬】微積分變【有趣】! ★★★★★ 近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。 這本書幾個重大特色如下： ★ 【高中數學】程度即可閱讀
★ 微積分原理【從0開始】解說 ★ 【微積分原理彩色圖解】 ★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 ★ 【手工推導】與【Python計算】微積分公式 ★ 完整【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】 ★ 【微分找出極值】 ★ 認識【機率密度函數】 ★ 【多重積分】觀念與意義 ★ 【偏微分】意義與應用 ★ 【梯度下降法】觀念與應用 ★ 【非線性函數】數據擬合 ★ 【神經網路的數學】 ★ 【深度學習】 ★ 【Python實作】 在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用
程式。 筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。
T細胞酪胺酸去磷酸酶的異位調控：無結構區域造成之自我活性抑制及整聯蛋白alpha-1碳端所促進之酵素活化
為了解決windows 11激活 的問題，作者辛杰培 這樣論述：
T細胞的蛋白酪胺酸磷酸水解酶 (TCPTP, PTPN2) 是在人體細胞中普遍表達的一種非受體型蛋白酪胺酸磷酸水解酶，在不同的細胞間室中有多種不同的作用受質。它調控關鍵訊息傳遞路徑，並與各種癌症生成、發炎反應以及其他人類疾病的發生息息相關。因此，了解TCPTP活性調控的分子機制對於開發針對TCPTP的治療方法至關重要，然而以結構基礎來詮釋TCPTP活性調控機制仍然難以捉摸。在本研究中，我們結合生物物理學以及生物化學的研究方法，進行全面性結構分析，闡明TCPTP活性調控的分子機制。由於TCPTP和PTP1B在PTP家族中是最接近的同源物，可以假設此兩種磷酸水解酶的活性調控是相似的。因此，我們首
先透過X 射線晶體學來探討TCPTP的活性調控是否也存在在PTP1B的變構位點。在解析度分別為1.7Å及1.9Å的TCPTP晶體結構中，我們都觀察到C 端的螺旋 α7。螺旋 α7在PTP1B上是具有功能性且被確定為其變構開關，然而過往研究並未解析螺旋 α7在TCPTP中的功能。此論文中，我們首次證明螺旋 α7發生截斷或刪除時，TCPTP的催化效率會下降約四倍。整體來說，我們的結果證明螺旋 α7的變構角色在TCPTP活性調控之功能與PTP1B相似，且強調螺旋 α7和主要的催化區域的協調對於TCPTP的有效催化功能是必要的。根據晶體結構的觀察分析，我們提出更進一步的問題: 如果TCPTP和PTP1
B的活性催化調控相似，那該如何區分兩者之間活性調控的專一性? 此一問題的釐清對開發TCPTP的藥物有其必要，因此我們繼續專注地研究TCPTP非催化的C側尾端的活化調控。先前的研究已提出TCPTP被自身的C端滅活的假設，但如何造成此結果則仍未知。此外，如果TCPTP表現後無活性，那其如何在細胞內被激活?為了回答這些問題，我們使用核磁共振 (NMR)光譜學、小角度 X 射線散射 (SAXS)以及化學交聯與質譜偶合 (CX-MS)為主要的工具來闡示TCPTP的尾端無結構序列做為分子內自動抑制其酵素活性機制的主要工具。然而，這並不是靠靜態作用造成，而是C端尾部在活化位點周圍移動，以動態遮擋TCPTP的
基質，就像是汽車的”擋風玻璃雨刷”一般的機制。 再者，TCPTP活化是藉由細胞內的競爭來達成，意即Integrin-alpha1無結構尾端序列取代了TCPTP的活性抑制尾端，導致TCPTP的完全活化。我們的工作不僅定義了調控TCPTP活性獨特的機制，同時揭露了兩個極度相近的PTPs (PTP1B與TCPTP) 利用其尾端無結構序列經由截然不同的機制調控其酵素活性。這種獨特的調控機制可以用以發展針對TCPTP專一的治療方式。
機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(第二版)
為了解決windows 11激活 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。這本書幾個重大特色如下： ★ 【高中數學】程度即可閱讀 ★ 【微積分原理彩色圖解】 ★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 ★ 微積分原理【從0開始】解說 ★ 讓【生硬】的微積分變的【有趣】 ★ 微積分解說生活實例【賽車】、【西班牙鬥牛】、【金門高粱酒的稀釋】 ★ 【手
工推導】與【計算】微積分公式 ★ 【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】 在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。 筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。
應用主成份分析及卷積類神經網路於電力系統故障辨識
為了解決windows 11激活 的問題，作者張志豪 這樣論述：
快速正確地辨識電力系統的故障類型及位置，在電力系統研究上是一個重要的議題，本論文使用移動視窗主成份分析法(MWPCA)、卷積類神經網路(CNN)以及將兩者結合的MWPCA-CNN法，進行電力系統的故障辨識，論文內 討論的故障類型為三相短路故障、單線接地故障及斷線故障三種。本篇論文所使用的測試電力系統為4機8匯流排小型電力系統，以及IEEE 5機14匯流排中型電力系統。在CNN模型方面是使用VGG-16模型結構應用於辨識電力系統故障的參數。使用主成份分析法在小型電力系統中進行故障辨識，透過主成份分析所產生的Q統計量並依所設定的門檻範 圍 進行故障辨識，從結果可以得知，當電力系統只發生單一故障的
情節，使用Q統計量即可準確的識別電力系統發生的故障，而當電力系統同時發生兩種故障時，主成份分析法的準確率表現不佳。為了能夠提升電力系統同時發生兩種故障的準確率，論文內使用卷積類神經網路的方法，先使用時域的時間數列資料做為CNN模型的輸入，對小型電力系統進行CNN訓練，其結果除了能夠準確的辨識單一故障外，辨識同時發生兩種故障類型及位置的準確率也較MWPCA法為佳，但因其輸入資料太多，導致執行時間太久，若是中型電力系統即無法執行。故再改用MWPCA與 CNN結合的MWPCA-CNN法，此法大幅減少輸入資料，且可用於中型電力系統，其準確率有些情節優於CNN法且MWPCA-CNN法 的訓練時間比CNN
模型少很多。最後將MWPCA-CNN法中CNN所使用VGG-16模型，與其它已發表的AlexNet模型、LeNet-5模型和VGG-19模型互相比較，進行中型電力系統故障辨識。從結果得知，VGG-16模型準確率高於其它三者，驗證此模型較合適用於故障辨識 。