Align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

Beyond Love and Light: A Reimagining of Solidarity and Self

為了解決Align的問題，作者Cargle, Rachel Elizabeth 這樣論述：

A deeply personal and illuminating approach to antiracism and allyship, revealing the power of imagination and action to dismantle oppressive systems and build liberating ones, from a highly lauded lecturer, public academic, writer, and activist.In A Renaissance of Our Own, Rachel Cargle details

the seminal event that put her on the map--her viral 2017 Women’s March appearance that thrust her into the national conversation on feminism and allyship--and how she soon woke up to the fallacies of a movement she had believed in. Discovering and unpacking the white-washed lies she’d been fed abou

t intersectional ＂solidarity,＂ Cargle’s awakening, although painful and seismic, gifted her the opportunity to see the world through a new lens. Now, Cargle shares her journey, depicting a framework for allyship, and beyond, that she developed along the way. In creating KEA (Knowledge, Empathy, Acti

on), or as she calls them ＂from the head to the heart to the feet,＂ Cargle learned to craft a world independent of oppressive constructs that allowed her to critically examine her surroundings. Alongside KEA, she established a set of intentional values based on an individual sense of purpose, known

as higher values, and through the combination of these tools, reimagined her approach to the personal, societal, and structural components of life that are often stifled. She provides the same tools and prompts that she used to unearth and align her own values so anyone can wield them, and ultimatel

y, identify the structures and mindsets that hold them back and learn to move forward. A Renaissance of Our Own serves as a reminder of the power of reimagining as an engine for critical learning, radical empathizing, and intentional action.

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一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決Align的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54

Our Torsos Align: Human X Monster Love (Omnibus) [Vol. 1-2]

為了解決Align的問題，作者Sumiyoshi, Ryo 這樣論述：

Ryo Sumiyoshi is a Japanese manga creator best known for MADK and Our Torsos Align: Human x Monster Love.

基於知識圖譜表示法學習增強使用者與物品交互關係於推薦系統之效能改進

為了解決Align的問題，作者段寶鈞 這樣論述：

　　在推薦系統（Recommendation System）中，知識圖譜（Knowledge Graph）扮演著越來越重要的角色。但幾乎沒有任何方法考慮到知識圖譜為不完整的可能性，現有方法大多單純透過標題或其他簡易資訊將使用者－物品偏好關係圖（User-item Interaction Graph）上的物品（Item）與知識圖譜上的實體（Entity）進行連線（Alignment），卻不曾考慮到連線可能有誤或是物品其實並不存在於知識圖譜上。因此本論文提出了一個新的想法，便是透過物品和實體的文本特徵，加入模型來計算兩邊的相似度，進而獲得連線。　　另外，我們發現現有的推薦系統幾乎都是使用一對一連

線，在訓練過程中直接將連線的物品與實體合併為同一點，並透過知識圖譜上其他相關資訊的連線來協助訓練。但這種透過知識圖譜上的多點跳躍（Multi-hop）所訓練出來的推薦系統，有丟失資訊、訓練時間過長或模型過擬合（Overfitting）的可能性發生。於是，本論文基於此，提出將一對一連線擴展至多對多連線的概念。因為本論文之連線方式都是計算兩邊的相似度來進行連線，因此也很容易可得到多對多連線。另外，本論文將 Text-aware Preference Ranking for Recommender Systems（TPR）模型的物品與詞語關係圖（Item-word Graph）的詞語部分替換為實體來

進行訓練達成了多對多連線之目的。　　本論文在四個真實世界的巨量資料集上進行 Top-N 推薦任務，且為了證明連線數多寡是否影響推薦效果，我們也進行了多對一與多對多的比較實驗。除此之外，我們將物品與實體進行隨機連線，來確認本論文提出之連線方式的有效性。本論文也透過更替知識圖譜的實驗，來確保多對多連線方式在不同的條件下依然能夠保持相同表現。而我們也透過實驗來驗證「連線正確與否並不影響推薦成效」之假說。最後，在實驗結果的部分，其數據表現呈現出我們所提出之多對多連線方式與使用者－物品推薦系統或加入知識圖譜之圖神經網路（Graph Neural Network）推薦模型實際比較後大多能取得最佳的推薦效果

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