演算法應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作

為了解決演算法應用的問題，作者馬健健,張翔 這樣論述：

★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★ 　　從虛擬偶像的發展歷程開始解說，帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。 　　本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。 　　原理結合實踐，大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程，從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉，再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作，向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。 　　本書實作性和系統性強，適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。 　　【本書特點】 　　．基於TensorFlow的人臉檢測演算法 　　．基於PyTorch的動作同步演算法 　　．

Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析 　　．機器學習驅動的3D模型 　　．動作捕捉技術 　　．Live2D模型接入 　　．Cubism SDK+ARKit實現 　　．Live2D+FaceRig方案實現 　　【適合讀者群】 　　．具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者  

演算法應用進入發燒排行的影片

卷積神經網路結合模糊演算法應用於陰道鏡檢之 子宮頸上皮內贅瘤輔助診斷

為了解決演算法應用的問題，作者蔡智宇 這樣論述：

子宮頸癌為台灣女性好發性高的癌症之一，也因在演變成癌症前之病變徵兆不明顯，所以需仰賴定期抹片及陰道鏡檢查。抹片檢查結果有偽陰性之可能，故陰道鏡檢查變得十分重要，藉此及早發現癌情病變症狀並加以治療。因此運用深度學習的方法經由陰道鏡檢查影像來判斷子宮頸上皮內贅瘤的病變程度，再藉由病患身體相關的危害因子和陰道鏡檢概況來輔助診斷出病變程度。 本論文是以南部某醫學中心婦產科的陰道鏡檢查圖像為研究數據，並利用卷積神經網路將陰道鏡檢影像進行特徵擷取之訓練與學習，再透過指定病例影像對其組織變化概況評比相似程度，最後將相似程度和病患身體數據透過模糊演算法評估強化其子宮頸上皮內增生分級判定評估。

本研究將陰道鏡圖分別依輕度子宮頸異常增生、中度子宮頸異常增生及子宮頸原位癌三類為訓練數據，並隨機抓取三類中的陰道鏡影像為測試數據。根據實驗結果顯示子宮頸上皮內贅瘤的驗證準確率約達85.38%，透過卷積神經網路模型的病徵分級預估分析，結合病患身體數據強化預測病變程度，協助醫師避免主觀經驗判斷，也提供給經驗不足的醫生作為診斷參考，以達到輔助診斷，給予病患最適合的處置方式。

每個程式設計師都應該要知道的50個演算法

為了解決演算法應用的問題，作者ImranAhmad 這樣論述：

　　不管是在計算的科學與實務上，演算法總是扮演重要的角色。除了傳統的計算之外，對任何一個開發者或程式設計師而言，使用演算法解決實務問題的能力是非常重要且必須具備的技巧。本書不只會幫助你發展選用的技術以及使用演算法以解決實務問題，同時也能理解這些演算法是如何運作的。   　　本書從演算法的介紹開始，並說明各種演算法的設計技巧，再佐以實際範例來協助探討如何實作不同類型的演算法，諸如搜尋與排序。當你要進階更複雜的演算法集合時，你將會學到線性規劃、頁面排名以及各種圖（graph），甚至跨入AI領域學習如何使用機器學習演算法，並瞭解它們背後的數學與邏輯。隨後將更進一步探討一些案例研究，像是天氣預測、

推文分群以及電影推薦引擎等等，瞭解如何應用這些演算法以達到最佳化。最終，你將精通平行處理技術的運用，讓你有能力可以使用這些演算法在計算密集的任務上。   　　讀完本書，你將精通各式各樣的演算法來解決職場上的電腦運算問題。   　　本書範例檔： 　　github.com/packtpublishing/40-algorithms-every-programmer-should-know   本書特色   　　☛學習現存於Python程式庫中的資料結構及演算法 　　☛了解如何實作圖形演算法，並藉由網路分析進行詐欺偵測 　　☛學會使用機器學習演算法，即時進行相似推文的分群並處理Twitter資料 　

　☛學會使用監督式學習演算法預測天氣 　　☛學會使用Siamese Neural Networks執行單張影像的辨識 　　☛建立一個推薦引擎，向訂閱者建議相關的電影 　　☛部署機器學習模型時，使用對稱及非對稱加密，實作萬無一失的安全機制

非監督式神經學習網路用於識別創傷性腦損傷動物

為了解決演算法應用的問題，作者林明臻 這樣論述：

本文提出一套非監督式學習分群演算法應用於腦傷老鼠之識別系統，以擷取老鼠的路徑軌跡資訊之行為特徵並透過非監督式神經學習網路來識別創傷性腦損傷(Traumatic Brain Injury, TBI)老鼠與正常老鼠。文中，首先透過一套自動追蹤八臂迷宮軌跡系統，來收集老鼠的路徑軌跡，並經由八臂數據管理系統取得量化特徵參數，擷取如實驗老鼠於八臂迷宮軌跡系統最終所花費的總長期記憶錯誤、總短期記憶錯誤以及總花費時間等。其次使用結合懲罰模糊C-均值(Penalized Fuzzy C-Means , PFCM)及霍普(Hopfield)神經網路之分群技術來識別TBI老鼠與正常老鼠。經實驗結果顯示，本識別系

統具有高的正確辨識率(正確率: 86.5%)，最後再建構圖形使用者介面(Graphical User Interface, GUI)，藉此以提供專業醫療人員友善與判別腦傷老鼠之運用。