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這兩本書分別來自行路 和漫遊者文化所出版 。

國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 張俊郎所指導 陳威霖的 應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究 (2021),提出台大 演算法 分析 與 設計關鍵因素是什麼,來自於中風、慢性腎病、粒子群最佳化演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、案例式推理、倒傳遞類神經網路、支援向量機。

而第二篇論文國立臺灣大學 工程科學及海洋工程學研究所 陳琪芳所指導 錢定遠的 智能無人機之鯨豚偵測追蹤技術研究 (2021),提出因為有 無人機、無人載具、中華白海豚、即時影像偵測、YOLO v4、深度神經網路的重點而找出了 台大 演算法 分析 與 設計的解答。

最後網站台師大資訊工程學系與台大、臺科大資工系必修科目對照表則補充:演算法設計 與分析. 3. CS3001301. 演算法. 3. 9 CSU0029. 計算機結構. 3. CSIE3340. 計算機結構. 3. CS2006301. 計算機組織. 3. 台師大資訊工程學系與台大、臺科大資工 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了台大 演算法 分析 與 設計,大家也想知道這些:

【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長)

為了解決台大 演算法 分析 與 設計的問題,作者AdamKucharski 這樣論述:

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格,專業力挺!   ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》   從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神,更是股神》愛德華.索普,   博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋,   他們的研究成果,對於理解運氣和決策有何啟發?   又點出我們解讀事物的哪些常見盲點?   長久以來,各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引,他們不斷挑戰預測的極限,探究秩序與混沌的界限,以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧,都因「賭」而拓展了探索的疆界。   我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因,問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學,你將學會洞察普遍存在的判斷盲點,更睿智地權衡風險與報酬,從而做出優質決策,控制運氣的影響。   ●懂博奕,你會更洞察盲點   ○輪盤贏錢策略的演進,反映出機率科學近一世紀來的發展……   ○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客,為何效果適得其反?   ○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干?   ○為何有些投注公司反其道而行,樂於吸引精明賭客來投注?   ○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率,那是為啥?   ●懂博奕,你會更了解投資   ○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」,反之亦然?   ○交易機器人崛起後

,金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀?   ○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」,用於賽馬時有何弱點?   ○購買不同產業多家公司的股票,投資組合多樣性為何仍然不夠?   ○投資領域的「基本分析法」,要注意什麼盲點?   ○購買擔保債券憑證時,要避免什麼錯誤假設?   ●懂博奕,你會更善於決策   ○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」,如何有助於尋找隱含資訊?   ○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影,因為它試圖處理缺漏的資訊。   ○賽局未達到最佳結果時,參與者的決定不會趨向平衡,而會大幅震盪。   ○參與者易失誤或得在賽局中學習時,賽局理論不是找出最佳策略的好方法……   ●懂博奕,你會更過

好人生   ○為什麼選擇最簡單的解釋,往往反而明智?   ○為何最快的解決方法,有時像在走回頭路?   ○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面?   ○優秀的機器人程式不能只有蠻力,還要懂心理學才行。   ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》   最符合現今時局需求的著作,讀者異口同聲:「好看到讓你想『傳』給別人」!   一種致命病毒蟄伏多年,於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開,隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」,致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來,自此改變世界的樣貌……   說到「傳染力」,我們往往聯

想到疾病傳播,然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學,更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究,他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手,探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼(哪個人或事件、地點),從而預測事態的後續發展,並且建議妥適的因應之道。   由於流行病學探究傳染力所得的成果,已廣泛應用至諸多領域,因此本書內容雖以疾病傳播起頭,以疫情控制做結,然而書中頭尾之間的篇幅,則切入相當廣泛的領域,像是:   ●金融界普遍相信分散投資能降低風險,然而已有多項研究發現,隨著「金融傳染途徑」形成,分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。  

 ●從健康、生活風格,一路到政治觀點等,我們與熟人往往具備共同特徵,科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境?還是社會傳染所致?   ●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪,科學家發展出預測模型,除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源,亦可說服民眾配合甚至協力。   ●網際網路創造了新形態的互動,本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象,也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。   ●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備,乃至程式碼共享難溯源等情形,一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展?   ……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察,乃至暴力事件等等,

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣,許多現象牽一髮動全身,「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭,想要解讀眾多現象與趨勢,擬出因應之道,你不能不知道! 各界推薦   ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》   ●庫查斯基以風趣的寫作,介紹必勝投注法的歷史和最新進展,讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明   ●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用,寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫,而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌   ●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》   ●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事,寫得相當成功。本書淺顯易讀,但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬   ●這本書用許許多多的故事,敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後,我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特   ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》   ►自古至今,從聖經中的瘟疫,到當前攻占新聞頭條的新冠病毒:疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事,探索「傳染」這一門學問。讀了之後,保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格(Jordan Ellenberg)   ►本書充分展現科普魅力:筆法趣味橫生、清楚明確;主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家,涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學,以精采權威的論據,帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒,了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力,所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯(Alex Bellos)   ►例證豐富,以務實角度切入,說明如何以數學幫助了解傳染,進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛,既談疾病大流行,亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機,本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特(Peter Piot)   ►以數學角度切入,精采探討有些事物何以會快速傳播,而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說,他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用,檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡,並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語   如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯,這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學,也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等,探討有些事物能快速「瘋傳」,有些卻欲振乏力,背後機制為何?作者是數學家,所以這本書不是生物學著作,但也非數學專書。這本書最精采的地方,在於呈現各統計模型中有多少未知因子,以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷,這也增加了論點的說服力。整體而言,讀起來讓人大呼過癮。  

應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究

為了解決台大 演算法 分析 與 設計的問題,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。

資訊大歷史:人類如何消除對未知的不確定

為了解決台大 演算法 分析 與 設計的問題,作者吳軍 這樣論述:

  ★兩岸最會說故事、「吳大猷科普寫作獎」得主吳軍,點評人類在資訊領域的重大時刻。   ★獨樹一幟的史觀和理論,解讀兩百年資訊史,大膽推演發展趨勢。   ★迎接未來產業的關鍵挑戰,身處資訊時代的全人類必讀!   人類用資訊探索未知,拼湊世界的真相。   從摩斯密碼到圖靈電腦,這是一個用資訊決戰未來的時代!   電報、電話、電影、無線電、大眾傳播、行動通訊、衛星技術、網際網路……   生活中對人類影響至鉅的發明和創造,多半都和資訊有關。資訊的本質,正是人類用以探索這個不確定世界的工具和度量!你是否好奇,從1G進化到5G,從網際網路、區塊鏈到元宇宙,人類以資訊建構的未來,會是什麼樣子?

  ■用故事來認識人類的資訊史   ●美聯和路透社如何讓新聞即時傳送到世界角落,讓電力成為推動資訊進展的關鍵動力?   ●跨大西洋電報電纜的鋪設堪稱傳奇!你知道讓一個聲音同時在兩塊大陸響起,需要花上多大代價?   ●出身聾啞家庭的貝爾,如何從聲學跨界電話發明,走上交織著絕望和奇蹟的夢想旅程?   ●世上第一位程式設計師艾達,竟是英國文豪拜倫的女兒?她如何用理性的頭腦發揮詩人的想像力,打破思考框架?   ■談資訊,不可不知「摩爾定律」   摩爾定律是一種指數性增長的觀測。資訊發展依循著「摩爾定論」,每18個月以翻番的速度成長,這種事可謂人類史上頭一遭,而且數十年間保持高速不墜。30年前,一

秒鐘處可以理一億個訊息的計算機已經是超級電腦,但現在任一款手機的運算、儲存和網路傳輸能力,都遠超過30年前的超級電腦。   ■吳軍首創「資訊發展階段論」   作者吳軍梳理資訊發展的脈絡,將資訊史分成兩階段,為歷史規律提供了全新的視角。   以1936年和1948年圖靈和向農提出資訊理論為分界,在此之前為「自發階段」,此時人們對資訊規律沒有本質上的理解,實驗和發明因而大量失敗。此後進入「自覺階段」,以成熟的理論主導創新,改善技術並運用新工藝,自此資訊發展一躍千里。   本書將兩百年的資訊史彙整起來,從圖靈、維納到香農,全面檢視資訊發展的脈絡,並大膽歸納資訊發展的終極規律:用更少的能量來傳

遞、處理和儲存各種資訊,就是資訊發展的趨勢。身處資訊時代,每日的訊息傳播對我們來說宛如空氣和水一樣稀鬆平常,但唯有回顧過去的歷史,才能理解推動整個時代的動力,得以對未來採取前瞻性策略。這本書讓我們在變動洪流中看清自己的位置,善用資訊判斷局勢、解決問題,找到前進的方向。 本書特色   ●用生動的故事介紹人類的資訊史   ●援引說明資訊領域的重要理論   ●大膽提出獨特的史觀和見解   ●在完整的脈絡下,推演資訊的「終極規律」 專業推薦   ●李啟龍(師大附中資訊教師、臺灣科技大學資管所博士)   ●曲建仲(曲博科技教室、知識力科技公司創辦人、台大電機博士)   ●寒波(盲眼的尼安德塔石器

匠部落主、泛科學專欄作者)   ●葛如鈞(《寶博朋友說》Podcast)   ●雷雅淇(PanSci泛科學總編輯)   ●「吳軍的新作秉承一貫的寫作風格,以故事的方式描述事件,不僅寫實,而且可從中透視研究探索本來的曲折與多彩,過程不乏柳暗花明,但又順理成章,靈機一動的背後是多年積累才能達到的水到渠成。這些故事情節生動,引人入勝,彷彿資訊技術大師與我們正在近距離對話!」——中國工程院院士╱鄔賀銓   ●「我們正經歷從過去那種科技含量較低的發展模式,朝向以技術為驅動的發展模式,從過去的工業社會,朝向智慧化的社會轉型。在這樣的關鍵時期,特別需要看《資訊大歷史》這樣的好書。本書是相關領域管理階層、

產業研究人員和從業者的必讀著作,因為它能讓我們在制定產業政策和選擇發展方向上具有超越時代的視野。對於一般讀者來說,它能夠幫助大家更有效率地瞭解資訊、資訊科技和資訊產業,在新的時代找到自己的位置。」——中國工程院院士、清華大學教授╱鄭緯民

智能無人機之鯨豚偵測追蹤技術研究

為了解決台大 演算法 分析 與 設計的問題,作者錢定遠 這樣論述:

本篇論文介紹白海豚偵測程式應用於虛擬無人機自主追蹤白海豚,為實海域實機測試前期準備。SITL飛行模擬器使開發者可在個人電腦使用ArduPilot無人機系統,該無人機系統與未來實體測試使用之系統相同。模擬讓我們得以了解程式將如何運行於無人機上,也可減少未來實體測試的研究成本及財產安全損失。 利用台大鯨豚實驗室整理之已命名PHOTO ID的2018年白海豚資料庫,使用YOLO v4訓練資料庫照片,建立白海豚即時視覺偵測模型。在實海域拍攝白海豚之影片中,該程式測得在最小702 個像素,以0.5AP(平均準確率)以上偵測信心,正確偵測出白海豚。透過模擬環境,本論文也提供本偵測模型合適的偵測高度

、距離及俯仰角,以利後續開發效能更佳的鯨豚追蹤演算法。 另也利用已鑑定為Doufu白海豚的照片,以Blender建立3D白海豚模型。在Gazebo模擬器,3D白海豚以10節速度在海洋中以正方形、圓形、8字形在水面上水平移動,利用虛擬無人機上的鏡頭拍攝,並透過自建的白海豚偵測程式,在特定條件下可成功追蹤不跟丟。在實海域影片測試中,利用公視由船上拍攝視角可得出約50%以上的準確率,而由於缺乏俯視圖訓練,因此在蔡嘉揚博士空拍白海豚畫面中僅得不到10%的準確率。 瀕危的中華白海豚數量在台灣近年銳減,周[1]等(2019)報告指出每年目擊的個體數從2017年開始明顯下降,新生白海豚數量也低於

死亡或失蹤的個體數目。建立全面且即時的辨識系統勢在必行,希望藉由開發此平台,使後續實海域無人機偵測追蹤白海豚的可行性能提高並設法改進評估,更希望能藉此拋磚引玉,提供後輩參考,修正改進。