c#泛型應用的問題，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

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決c#泛型應用的問題，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  

c#泛型應用進入發燒排行的影片

用於染料敏化電池的無金屬有機染料之結構設計

為了解決c#泛型應用的問題，作者吳杰畢 這樣論述：

摘要第三代光伏的染料敏化太陽能電池 (DSSC)的興起，造成在過去的三十年中被廣泛地探索，因為它們具有的獨特特性，例如成本低、製造工藝簡單、輕巧、柔韌性好、對環境友善，並且在弱光條件下，仍具備突破性的高效率。儘管， DSSCs 依然有許多須待優化的部分，但藉由光捕獲染料光敏劑的分子結構設計，在優化 DSSCs 性能參數方面扮演關鍵的作用。因此，尋找符合DSSC需求的光敏染料，是該研究領域的關鍵研究方向之一。本論文的最終目標是在標準日照和弱光條件下，尋找高效穩定的有機光敏染料。這項工作是藉由無金屬有機光敏劑的系統結構工程來完成的，針對分子結構設計與光電特性的關聯及DSSC的效能表現。在本論文中

，我們已經合成了各種新型光敏染料，並對這些無金屬有機光敏染料進行了逐步的結構修飾，例如在單個敏化染料中引入一對輔助受體，在 D-A-π-A 框架中引入龐大的芴基實體，並增加共平面性以及延伸喹喔啉染料主要框架的共軛。通過使用各種光譜、電化學和理論計算來研究這些光敏染料的結構性質，以符合它們在DSSC主要特徵之應用前景。最後，在本論文中，我們展示了一組無金屬有機光敏劑，其元件效率高，在標準太陽照射下的效率超過 9%，在 6000 lux 的弱光照下，效率超過 30%，這將是一個具有未來發展潛力的結構設計，可以在沒有共吸附劑的情況下實現高效率。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決c#泛型應用的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

少數層二硒化鈀之電性傳輸與熱電性質

為了解決c#泛型應用的問題，作者李天任 這樣論述：

尋找高效率的熱電材料是一個重要而有趣的課題，二維 (Two-Dimensional, 2D) 過渡金屬二硫化合物 (Transition Metal Dichalcogenides, TMDC)，因其優越的熱電性能以及未來廣闊的應用前景而受到廣泛關注。其中，二維二硒化鈀 (PdSe2) 因其理論上計算出高熱電性能，吸引了眾多科研工作者的目光。本實驗使用機械剝離法，剝取少數層PdSe2，利用半導體製程技術製作少數層二硒化鈀的場效電晶體與熱電元件，在室溫下研究了二硒化鈀的電性。本實驗中，二硒化鈀為n型半導體材料，電流的開關比 (On/Off Ratio) 約爲104，臨界擺幅 (Subthre

shold Swing, S.S.) 約爲9.52 V/dec，載流子遷移率 (Mobility) 最大為34.7 cm2·V-1·S-1。 另外，在二硒化鈀元件的熱電性能測量上，得到的最大席貝克係數約爲655 µV/K，與理論值十分接近，並觀察到席貝克值與電晶體場效應有關聯性。當閘極偏壓設定在臨界電壓附近時，席貝克係數到達峰值，而當閘極偏壓小於臨界電壓時，通道關閉沒有熱電效應。最後計算了二硒化鈀的熱電功率因子(Power Factor, PF)，通過調節閘極偏壓觀察熱電功率因子隨場效應的變化，並對比相應的材料層數，發現最大熱電功率因子為0.26 mW/m·K2，材料厚度為12層，證明二硒化鈀

是極具潛力的熱電材料。