程式規格書範例的問題，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

計算機概論：電腦必學基礎(三版)

為了解決程式規格書範例的問題，作者李官陵,羅壽之,彭勝龍 這樣論述：

　　因應資訊科技與半導體技術的快速發展，使得人工智慧科技再次被大眾們重視，小從網際網路的電子商務預測，進而到能因應立即多變路況的電腦自駕車應用，在在顯示計算機科技的重要與代表性。   　　本書編撰以內容淺顯易懂為原則，避免生硬的科技專有名詞，以循序漸進的方式，帶領讀者進入非凡的資訊世界。   　　本書包含十三個章節，從基礎的認識電腦、數字系統與資料處理方式，到應用的網路技術、程式設計與資料庫系統，輔以理論基礎的資料結構、演算法與計算理論及人工智慧。每個章節包含隨堂練習與範例解說，文末提供重點整理與習題問題，讓學習的成效得以顯著。   　　電腦資訊化的處理，就像一位雕刻師傅將不起眼的石頭變成

美麗的藝術品，需要適當的工具與處理的程序。工具是實質的物體，而程序是抽象的觀念。在讚嘆電腦如此厲害的同時，研讀此書就可以了解電腦的過去、現在與未來。

程式規格書範例進入發燒排行的影片

基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人

為了解決程式規格書範例的問題，作者吳子健 這樣論述：

根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農

場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決程式規格書範例的問題，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  

木構造節點與關節設計之數位構築

為了解決程式規格書範例的問題，作者陳柏榮 這樣論述：

構築（Tectonic）是近年來建築討論重要的概念，其緣由可追朔至Kenneth Frampton於1995年所著的，該書的出版將建築的討論帶回到建築的主體以及對於建築構造問題的關注上。伴隨著隨著電腦輔助設計與製造（CAD/CAM）、電腦數值控制工具機（CNC）等技術的發展，讓我們對於建築的構造有了更多的想像。同時參數化建模（Parametric Modeling）的發展、結構分析、與遺傳演算法等技術，也讓建築構造設計產生了了更多的可能性。近年來永續環境成為全球關注的重要議題，建築業是碳排放量非常高的一個產業，成為永續環境所關注減碳的目標。木材因其優異的固碳能力，質地輕、可重複利用的特性，在

建築業界受到重視，未來木構造建築的發展方興未艾。 本研究著重在定義木構築在數位時代的角色，如何透過結構分析與遺傳演算法的幫助，讓木材料在節點接合處的設計與製造更為多元，並使得木構造構築過程有了更多的新技術之導入。本研究分成為四個部分：一、透過文獻回顧建立數位製造與機器手臂製造的相關知識，並研究木材料相關的加工方式，以及力學分析與遺傳演算法的相關技術。二、利用條狀木材料進行木橋樑的設計與製造，透過CAD軟體繪製搭配遺傳演算法與力學分析進行形態找尋，並使用機器人離線編成與機器人製造進行加工程序的設計與實際橋樑模型的製造。三、利用板狀木材料進行塔狀木構築的設計與製造，進行板狀木頭卡榫的試驗，透

過參數化軟體繪製不同的板狀卡榫，並利用CNC技術及機器人離線編程技術進行製造，再以力學分析及遺傳演算進行塔狀構築的設計與製造。、設計完成橋樑構築的設計與數位製造。 過去在面對較複雜的木構造系統，需要極為精湛的工藝技術，同時所需花費的時間、成本與經費，在效益上不高。而過去缺乏電腦輔助設計的協助，在發展新形態構造的力學分析上需要花費許多的時間進行嘗試或是仰賴直覺的經驗。本研究利用力學分析搭配遺傳演算法技術，進行多樣化的形態找尋以確保結構的合理性，並透過CNC及機器人離線編程技術及機器人製造的方式進行由節點到完成整體的構築。希望本研究對於力學分析、遺傳演算、機器人離線編程、與數位製造的嘗試，所

整合的研究成果可以提供後續研究者參考，在未來面對構築時可以有更多的可行的工作方式。