java怎麼用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決java怎麼用的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

java怎麼用進入發燒排行的影片

應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究

為了解決java怎麼用的問題，作者陳威霖 這樣論述：

隨著科技的進步帶動醫療水準提升，台灣社會人口結構呈現高齡化，高齡人口之眾多死亡原因當中，除慢性病為主要風險因子之一以外;各項疾病中，中風以及慢性腎病這兩項疾病對高齡長者健康影響尤為嚴重; 而中風與慢性腎病的盛行也將對未來台灣醫療體系構成一大隱憂;因此中風與慢性腎病的提前預防與積極治療是目前流行病學研究需審視的一項重大公衛課題。過往雖有研究著墨於中風以及慢性腎病之併發因果關係，卻鮮少有研究運用機器學習方法來建構預測與評估模型。因此，本研究欲嘗試填補這一研究缺口。 以國內某醫療機構資料庫為本研究數據，篩選出罹患中風之病患，以粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、分別計算

出各疾病風險因子的權重值，演算法求得之權重值將個別結合倒傳遞類神經 網路與支援向量機建構風險預測模型;個別結合案例式推理技術建構風險評估系統，並設計疾病評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。提出之模型將預測或評估中風病患是否在未來有伴隨慢性腎病的風險。 各預測模型經 K 疊交互驗證結合網格搜索法進行參數調校後，模型效能皆有83%以上的分類準確度，ROC 曲線下面積皆為0.86以上。經傅立曼檢定發現，預測模型之間在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆存在顯著效能差異，因此各模型進一步使用成對樣本T檢定預測模型之個別優劣性。檢定結果發現，在ROC曲線下面積衡量基礎下，以交叉

熵結合倒傳遞類神經網路最為優異，ROC曲線下面積達0.9514;在分類準確度衡量基礎下，交叉熵個別結合倒傳遞類神經網路與支援向量機之模型表現同等優異，皆有約92.5%的準確度。評估系統經K疊交互驗證評估其效能，各模型皆有90%以上分類準確度，ROC曲線下面積皆有0.9以上。經傅立曼檢定發現，評估系統在導入上述三類演算法權重值下，在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆不存在顯著效能差異;因此，皆適合作為評估系統之權重運算，本研究可提供相關醫療機構做為預測評估之參考依據。

電腦&程式設計知識圖鑑：0基礎也好懂!科技素養與邏輯力躍進的第一步!

為了解決java怎麼用的問題，作者石戶奈奈子 這樣論述：

符合108課綱理念與目標！ AI時代不可不知的知識！ 認識生活周遭的科技，激發好奇心， 自然養成觀察與體驗日常生活中的需求或問題的習慣， 同步提升探索、創造性思考、邏輯與運算思維！   AI是什麼？究竟什麼是程式設計？ 程式語言有何區別？ 最輕鬆、易懂的電腦＆程式設計圖鑑！   　　咦？！ 　　硬體、軟體與程式設計的必備要素 　　都變成了可愛、生動的角色！ 　　這些既熟悉又陌生的角色，你都認識嗎？ 　　超級電腦──透過複雜的計算來支撐社會！ 　　硬碟＆SSD──什麼都記得住的記憶專家 　　編譯器──負責聯繫電腦與人類的翻譯家！ 　　程式錯誤──害程式異常的搗蛋鬼！ 　　Python──以程

式庫為傲的AI教練 　　……精彩圖解超好懂！功能、使用情境一目瞭然！   　　歡迎來到電腦的世界！ 　　平板電腦／智慧型手機／超級電腦／CPU／RAM／ROM／主機板／硬碟／SSD…… 　　除了基本資料、特長與實際應用範例，還有豐富的知識補充， 　　電腦有哪些周邊產品？內部構造長怎樣？電腦與AI的關係是什麼？ 　　將介紹電腦的類型、零件及其功能，從今天開始你也是電腦知識王！   　　我們的生活中充滿著程式設計？ 　　沒有程式下達指令，就無法驅動電腦！ 　　什麼是程式設計？程式設計有什麼用途？程式又是如何編寫的？ 　　當程式出現錯誤會發生什麼狀況？ 　　介紹程式的基本思維，清楚易懂的流程結構說明

， 　　原來程式設計這麼有趣！   　　電腦之間有共通語言嗎？ 　　C語言？Java？Python？ 　　這些好像看過、卻從不了解的名詞代表著什麼？ 　　用0和1就可以表達資訊？！程式語言有哪些？要怎麼學？ 　　介紹人類語言與機械語言之間的差異， 　　結合彼此的智慧就能創造無限的可能性！ 　　 好評推薦   　　★臺北市日新國小校長／臺北市國小資訊教育輔導團‧召集人 林裕勝 　　★Coding魔法學院創辦人 蔡淑玲 　　★新竹市建華國中教師‧暢銷作家 謝宗翔（KK老師） 　　（依姓氏筆畫順序排列）

多重啟發式演算法於護理排班之研究

為了解決java怎麼用的問題，作者謝佳伶 這樣論述：

在過去，醫院對於護理人員的排班方式大多是採用人工「手動排班」，這樣的排班方式不僅費時且缺乏效率，也可能讓護理人員對班表會有所不滿之處。由於護理人員要全年無休輪班照顧病患，同時也要顧及到護理人員是否有過勞之現象，因此需對於排班工作更加重視，使護理人員可以獲得較高品質的休息，避免身心壓力過於疲累，以提升工作環境的士氣，對醫院而言也是不可忽視的問題之一。本論文針對國內某醫院護理部為研究對象，以多重啟發式演算法為求解的演算法，使用Java語言以及部分Scala語言進行撰寫及開發，將個案醫院的軟硬限制納入參考，盡可能達成護理人員的排班需求，並套用過往的歷史排班資料對演算法進行測試與實驗，設計出對護理人

員排班達到最佳化的效果為目標，如此一來不但能提高工作效率也能為護理長節省排班時間。