canon掃描軟體的問題，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

深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決canon掃描軟體的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

canon掃描軟體進入發燒排行的影片

雙探針偵測尿液微核糖核酸生物感測器應用於大腸直腸癌臨床個案診斷和追蹤分析

為了解決canon掃描軟體的問題，作者林佑倫 這樣論述：

微小核醣核酸為小片段非編碼轉錄物，參與細胞內基因活動的各項過程。由於其能調控基因表達，現今許多研究發現在各種癌症中具有緊密相關性，故被視為新型的癌症指標物。文獻指出miR-21和miR-141在大腸癌、前列腺癌和乳癌血清中具有高表達的特性，且在尿液中也有高度表現量。然而現今市面上尚未有針對尿液中的miRNA感測器被研發。尿液中的miRNA因受外密體保護，具有十分穩定的特質，故為非侵入性檢測方法，提供了極佳的樣本來源。故此類平台研發將成為相當具有醫療市場潛力協助疾病檢驗、診斷鑑別、追蹤、研發的一大方向。而本實驗研究採用網版印刷電極進行特殊表面化學處理，利用電化學循環伏安法呈現表面電阻和修飾成效

。兩段自行設計的探針序列則用來與樣本目標miRNA作為互補偵測，並藉由螢光素與辣根過氧化氫酶反應，催化雙氧水氧化還原產生電流，透過電化學計時安培法偵測其訊號。本臨床研究樣本包含十組大腸癌患者，收集其術前、術後尿液樣本檢測其miR-21和miR-141的含量，並以即時聚合酶連鎖反應 (RT-qPCR)分析作為佐證。結果顯示，在樣本進行比較後，不僅術後具有明顯下降趨勢（miR-21 p=0.0064, miR-141 p=0.0048），在不同腫瘤期別中亦具有顯著意義（miR-21 stage 3 p= 0.0052, stage 4 p=0.0176；miR-141 stage 0 p= 0.0

152, stage 3 p= 0.0026, stage 4 p=0.0016）。此外，相較於傳統即時聚合酶連鎖反應檢測方法學，本感測器顯現更高度的靈敏性（LR:10nM ~1pM），且我們更這對探針之選擇性和保存進行測試，以確立感測器的高度未來臨床應用價值。

PHOTOSHOP & LIGHTROOM超完美數位暗房：風景攝影修圖秘技

為了解決canon掃描軟體的問題，作者蘇聯大 這樣論述：

※Adobe Photoshop CS6～CC(2015) & Lightroom 5～CC(2015)適用 ※找回對於影像的主控權！體驗點石成金，重現美麗景象的絕佳技巧！ ※專為攝影同好量身訂做、最淺顯易懂的風景攝影編修「圖解」教學書！ ※Windows／Mac 適用 ※清楚解釋針對「風景攝影」制定的快速修圖步驟，詳述拍攝當下的注意要點！ ※首創「AR擴增實境」，用手機／平板掃描書籍指定頁面，輕鬆觀看教學影片！ 　　數位時代，就要有數位新思維。對於風景攝影來說，更是如此。過去使用底片拍攝的時代，攝影師、相館師父可以透過增加或減少整體或是局部區域放相（曝光）時間的長短，來改變影像

的明暗，更可以透過疊片（把數張底片重疊）顯影的方式，來為影像進行後製。這些技法，其實就跟今日的「影像後製」是完全一樣的事情，只是運用的媒材，改成電腦與軟體罷了。 　　《PHOTOSHOP & LIGHTROOM超完美數位暗房—風景攝影修圖秘技》特別邀請知名風景攝影師「蘇聯大」，以他積年累月所拍攝的風景大作，並以最專業實用的Photoshop & Lightroom影像編修技法，讓所有的讀者、影友，都可以一步一步按圖索驥，透過編修軟體的神奇魔力，讓自己辛苦拍攝的影像，搖身一變，成為令人讚嘆的優質影像。 　　在本書當中，讀者將可以學習到「影像曝光不足與過度的妙手回春」、「分區曝

光及個別顏色調整」、「多重筆刷及漸層濾鏡的應用」、「光線佈局與移除色差」、「批次處理及製作縮時影片」、「輕鬆製作HDR影像及全景影像」、「以絕妙的色彩重現浪漫的星河夜空」、「數位黑卡疊圖法」、「高反差場景的處理技巧」、「星軌及特效星軌的製作」、「利用色版選取以提升影像細節」、「璀璨煙火倒影與疊圖後製」等各式影像後製絕技，讓原本美麗的影像作品變得更臻完美！ 　　「AR擴增實境」APP程式（COCOAR2）免費下載安裝說明 　　iOS（蘋果手機） 　　請於App Store直接搜尋【COCOAR2】，下載熊貓標誌的App程式 　　下載安裝後即可啟動相機進行辨識物掃描 　　Android（安卓

手機） 　　請於Google Play直接搜尋【COCOAR2】，下載熊貓標誌的App程式 　　下載安裝後即可啟動相機進行辨識物掃描

以深度學習實現製程獨立之光刻模型

為了解決canon掃描軟體的問題，作者徐莙惟 這樣論述：

在先進半導體製程上，如何準確利用光刻模型描述CMOS節點為很重要的一項課題，傳統光阻模型通常使用由大數據趨勢建構出的嚴謹光阻模型。然而，因為許多製程上的變異，會導致此傳統光阻模型變得不夠精確，例如：光學系統中的像差和光阻的厚度等等。因此，在本研究中，我們使用深度學習來建立光阻模型，旨在準確預測光阻輪廓。此外，我們提出了一個獨立於製程條件的模型。此研究中，將光刻模型分成光學模型與光阻模型兩部分。使用MATLAB軟體撰寫光學模型，並藉由Hopkin演算法來模擬生成光源經過光罩後的光強分佈。我們研究了兩種深度學習的方法來模擬光阻模型，分別為卷積神經網路（CNN）與全卷積網路（FCN），並結合光學模

型中部分同調光源的光強分佈計算，目標是能夠提供精確的光刻模型。在此架構下，光場分佈為深度學習模型的輸入資料，SEM影像經處理過後的光阻輪廓為輸出資料，在優化訓練後得到模型結果。我們設計了一個週期為800奈米、半週期為400奈米的正方形孔洞斜向陣列，並使用Canon FPA-3000i5 +Stepper在8英寸矽晶圓上曝上這些圖案，其中數值孔徑(NA) = 0.63，波長= 365 nm（i-line），部分同調因子(partial coherence factor)σ= 0.8，利用SEM拍攝顯影後的影像，並使用Python圖像處理技術生成SEM影像的光阻輪廓。卷積神經網路（CNN）與全卷積

網路（FCN）是由卷積層和完全連通的密集層(類神經網路)組成的兩種深度學習架構，我們系統性地研究了它們的收斂行為以及不同結構、不同訓練數據的影響等。計算光阻的目標輪廓和預測輪廓之間的邊緣放置誤差。特定製程之光刻模型(The process specified resist model)顯示，2層卷積層、2層池化層、3層全連接層、2層dropout層的九層卷積神經網路(CNN)，平均和最大深度學習誤差指數分別為5.2nm和23.3nm，對於具有6個卷積層、4層池化層、6層反卷積層與5層上採樣層的二十一層全卷積網路(FCN)，平均和最大深度學習誤差指數分別為5.6nm和26.9nm。製程獨立之光刻

模型(The process independent resist model)結果顯示，對於具有7層卷積層、3層池化層、4層全連接層、3層dropout層的十七層卷積神經網路(CNN)，平均和最大深度學習誤差指數分別為8.6nm和54.3nm，對於4層卷積層、3層池化層、5層反卷積層與4層上採樣層的十六層全卷積網路(FCN)，平均和最大深度學習誤差指數分別為14.6nm和53.3nm。