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Java 階層 相 加的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷) 和洪錦魁的 Power BI入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來(全彩印刷)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 吳牧恩所指導 李寶瑞的 使用Open Source ERP實踐資訊部門轉型阿米巴組織-以T製造公司為例 （2021），提出Java 階層 相 加關鍵因素是什麼，來自於阿米巴組織、利潤中心、Open Source ERP、成本中心。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 李財福所指導 劉昭宏的 使用超參數穩健優化邏輯斯迴歸與隨機森林演算法預測淨膚雷射所導致發炎後色素沉著併發症之風險 （2020），提出因為有 發炎後色素沉著併發症、機器學習、最小絕對壓縮挑選法、邏輯斯迴歸、隨機森林、網格搜尋法、傾向分數配對的重點而找出了 Java 階層 相 加的解答。
OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)
為了解決Java 階層 相 加 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy
知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式
分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識
使用Open Source ERP實踐資訊部門轉型阿米巴組織-以T製造公司為例
為了解決Java 階層 相 加 的問題，作者李寶瑞 這樣論述：
隨著公司規模愈大，組織結構也愈複雜，企業主過去事必躬親的管理方式，無法面面俱到。常因監督不週，造成組織內部管理鬆懈，導致舞弊營私。部門間因為未建立績效評估標準，容易造成員工易養成工作上相互推諉及不求有功但求無過的消極心態，造成組織士氣低落，影響企業競爭力。許多企業轉型阿米巴組織來提升組織效率，同時也提高員工士氣。阿米巴組織需要核算到收入及成本。通常，業務部門、生產部門甚至研發部門都可以和營業收入有連結。可以透過內部轉撥計價，來實踐利潤中心制組織並產生組織損益表。但是，以服務其它部門為目的的資訊部門，通常被歸屬於總部或者成為成本中心，在轉型成為利潤中心將面臨更多困難。但是，資訊部門有一個潛在的
機會，企業內部開發的軟體，很有機會提供給外部客戶使用，來增加組織營業收入；這是資訊部門轉型阿米巴組織，除了分權管理外，第二個理由。透過本研究將個案T公司的資訊部門採用實證研究法，以達成下列的研究目的：(一)、 運用Open Source ERP建立高效的阿米巴組織管理平台。(二)、 T製造公司資訊部門轉型阿米巴組織，並且核算出獨立損益表；並透過損益平衡點來評估採用利潤中心或成本中心。(三)、 T製造公司資訊部門在組織目標與公司目標一致下，提升經營績效的策略。歸納本研究之結果，並擬定服務型組織轉型的作法及相關建議，提供給公司企業管理階層或主管，作為組織轉型的參考。
Power BI入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來(全彩印刷)
為了解決Java 階層 相 加 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
本書特色 ★★★★★Power BI最佳著作★★★★★ ☆☆☆☆☆【35個主題】、【283個企業實例】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上內容最完整的Power BI圖書，讀者研讀本書可以學會將企業人力資源、市場分析、趨勢預測、業務銷售、財務預測等大數據使用一張圖表表達，讓關鍵數據【凸顯呈現】，執行【智慧決策】、提升職場【競爭力】。 這也是一本從零開始帶領讀者完整學習Power BI的書籍，共有35個章節。完整講解【大數據視覺化】、【智慧決策】、【雲端分享】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。讀者可以使用Power BI學會下列的應用。 ☆【酷炫圖表完全解說
】 ☆【圖表色彩分析與最佳化】 ☆【將地圖融入圖表分析數據】 ☆【數據交叉分析】 ☆【凸顯關鍵數據】 ☆【Power Query最強實戰】 ☆【AppSource圖表加值解說】 ☆【設計動態圖表】 ☆【股市分析實戰】 ☆【雲端共同作業】 ☆【手機分享】 有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財務】、【業務】、【行銷】、【趨勢】等提升企業工作效率與自己職場競爭力。
使用超參數穩健優化邏輯斯迴歸與隨機森林演算法預測淨膚雷射所導致發炎後色素沉著併發症之風險
為了解決Java 階層 相 加 的問題，作者劉昭宏 這樣論述：
目的 : 本研究主要針對接受Q-Switched 1064 nm銣雅鉻雷射治療之女性患者，根據患者臨床資料以及風險因子，採用人工智慧技術分析術後產生發炎後色素沉著併發症(Postinflammatory hyperpigmentation, PIH)之風險因子。材料與方法 :本研究收集219位從2015年1月至2017年1月期間接受淨膚雷射技術之女性患者資料，以回溯性方式進行評估，並以標準分數(Z-Score)排除了23筆判斷為離群值之患者資料，針對剩餘196位接受淨膚雷射手術患者之資料樣本，以監督式機器學習分類演算法評估風險因子，並使用標準化(Standardization)進行資料前處理
優化演算法之預測結果。風險因子共有15項，包括年齡、黑斑、膚色分級、顴骨斑、斑塊、痤瘡、毛孔、雷射劑量、雷射模式、皮表反應、雷射治療次數、彩衝光、果酸換膚、超音波導入、皮膚照護。接著透過最小絕對壓縮挑選法(Least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)與隨機森林(Random forest, RF)進行風險因子之重要性排序，逐步建立邏輯斯迴歸(Logistic regression, LR)、隨機森林演算法之分類模型，並搭配階層式迴歸分析(Hierarchical regression)選取預測因子，最後以網格搜尋法(Grid s
earch)進行演算法模型之穩健優化，並根據準確率(Accuracy, ACC)、受試者曲線下面積(Area under the receiver operating characteristic curve, AUC)與陰性預測值(Negative predictive value, NPV)評估演算法準確性，在初步評估模型之準確率後，以LASSO選取之預測因子進行傾向分數配對，進一步探討各項預測因子對於患者接受淨膚雷射手術後發生PIH之因果關係。結果 : 本研究經由兩種特徵挑選演算法對預測因子進行重要性排序，LASSO挑選的前五項因子分別為痤瘡、皮膚照護、皮表反應、超音波導入、毛孔，其中超
音波導入與毛孔對患者發生PIH之勝算比分別為0.62與0.54，呈現為負相關；痤瘡、皮膚照護、皮表反應對患者發生PIH之勝算比分別為6.134、1.186、1.667，呈現為正相關。LASSO挑選之預測因子以及隨機森林挑選之預測因子之演算法，對於以全部風險因子所建立之演算法之優化結果如下：邏輯斯迴歸模型從AUC: 0.708提升為AUC: 0.736；以隨機森林挑選之預測因子建立的隨機森林模型從AUC:0.732提升為AUC:0.781。針對LASSO挑選結果進行網格搜尋之優化結果如下：邏輯斯迴歸模型從AUC: 0.736提升為AUC:0.821；針對隨機森林挑選結果進行網格搜尋之優化結果如下
：隨機森林模型從AUC: AUC: 0.781提升為AUC:0.839。隨機森林挑選之預測因子所建立的穩健化模型之AUC高於以LASSO挑選之預測因子所建立的穩健化模型約0.018。並基於階層式迴歸分析之結果可得知隨機森林在使用皮膚照護、雷射治療次數、年齡、雷射劑量、痤瘡等五項特徵因子進行預測時會達到最大的AUC增益，因此一併將隨機森林挑選之因子與LASSO挑選之因子以傾向分數配對進一步分析這些因子與PIH之關係。經過傾向分數調整後病患資料之特徵分布結果皆非常類似，所有特徵之統計檢定p值皆大於0.05，顯示在統計學上無顯著的差異，再將配對後的八筆資料透過邏輯斯迴歸分析計算勝算比，計算結果為痤瘡
、皮膚照護、皮表反應、超音波導入、毛孔、年齡及雷射治療次數分別為16.429、3.732、3.566、2.105、1.748、2.190、2.546，其中年雷射劑量之勝算比皆趨近於1，將針對這八項特徵之相關程度進行近一步的探討其對於PIH之影響。 結論 : 本研究所使用的超參數穩健優化大幅提升了演算法分類模型的準確度，我們所提出的LTCP模型能夠準確地判斷接受全臉淨膚雷射治療之患者在術後發生PIH之可能性，可做為臨床醫師判斷患者治療情況之協助工具。實驗結果呈現了使用LASSO和隨機森林挑選出的特徵所建立的模型，在使用網格搜尋法優化超參數後使模型的準確率有了更高的提升，LASSO之AUC: 0.
821，隨機森林之AUC: 0.839，二者的AUC評估指標僅相差0.018，且相較於超參數優化前更加具備了穩健性。因此建議臨床醫師在使用銣雅鉻雷射進行臉部淨膚治療時可將本研究之結果做為參考依據，多加注重患者之痤瘡、皮膚照護、皮表反應、超音波導入、毛孔、年齡、雷射治療次數、雷射劑量等八個因子，以降低患者於淨膚雷射手術後發生PIH之風險。關鍵詞 :發炎後色素沉著併發症、機器學習、最小絕對壓縮挑選法、邏輯斯迴歸、隨機森林、網格搜尋法、傾向分數配對。