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constraint中文的問題，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
constraint中文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊強寫的 聯邦學習實戰 和羅素（RussellS.） 諾維格（NorvigP.）的 人工智能︰一種現代的方法（英文影印版）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Sr. Engagement Manager - Professional Services - Amazon.jobs也說明：These professional services engagements focus on the full platform of AWS customer solutions to help our customers and partners remove constraints and ...
這兩本書分別來自電子工業出版社 和清華大學所出版 。
國立交通大學 生物資訊及系統生物研究所 尤禎祥所指導 謝明修的 布里斯洛中間體自由基反應機制之理論研究 （2021），提出constraint中文關鍵因素是什麼，來自於布里斯洛中間體、反應機構、自由基、含氮雜環卡賓、轉酮醇酶。
而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 劉建浩所指導 黃裕倉的 應用多準則決策與模糊積分探討國道客運服務品質 （2021），提出因為有 大眾運輸、服務品質、最佳最差方法（BWM）、理想解類似度順序偏好法 （TOPSIS）、模糊積分的重點而找出了 constraint中文的解答。
最後網站The C++ Programming Language國際中文版 第四版(電子書)則補充：693 constraints check。694 checkconcept。700 Const_referenceConst_Value_type&876 Const_reverse_iterator.876 construct() a11ocator。974 a11ocator_traits.975 ...
聯邦學習實戰
為了解決constraint中文 的問題，作者楊強 這樣論述：
資料孤島和隱私保護已經成為制約人工智慧發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在資料不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智慧領域備受關注的熱點。 本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。 全書由五部分共19 章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python 和FATE 進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python 代碼實現，部分案例採用FATE 實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級
知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。 本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。
布里斯洛中間體自由基反應機制之理論研究
為了解決constraint中文 的問題，作者謝明修 這樣論述：
含氮雜環卡賓（N-heterocyclic carbene）催化之化學反應中，布里斯洛中間體（Breslow intermediate）扮演重要的催化角色。布里斯洛中間體能以親核基（nucleophile）或自由基（radical）之形式參與反應。本論文探討布里斯洛中間體之自由基特性及形成機制（mechanism），其自由基可從氫自由基轉移或直接氧化形成。安息香縮合反應（benzoin condensation）中，布里斯洛中間體將氫原子轉移至苯甲醛（benzaldehyde）以形成自由基，此自由基可結合形成安息香產物，或排除反應之副產物，使其重新進入催化反應。唯此路徑之反應能障高於傳統非自
由基路徑。此研究亦探討四種布里斯洛中間體之不同電子組態的位能面。其中烯醇鹽（enolate）形式能產生偶極束縛態（dipole-bound state），此為產生自由基之新路徑；拉電子基（electron-withdrawing group）以及立體障礙基（bulky groups）可穩定基態。另外，我們亦研究布里斯洛中間體之碎片化（fragmentation）與重組（rearrangement）。布里斯洛中間體之催化反應可能因其碳氮鍵斷裂而中止，形成碎片。我們證實其反應中可以形成自由基，亦可形成離子。反應趨向之路徑與布里斯洛中間體之羥基的質子化型態有關。碎片化反應亦可視為轉酮醇酶（tran
sketolase）中之噻胺（thiamin）催化反應中之副反應；此研究證實轉酮醇酶透過限制布里斯洛中間體之結構與質子化型態，使其碳氮鍵斷裂需更高之反應能量，進而抑制此副反應。
人工智能︰一種現代的方法（英文影印版）
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為了解決constraint中文 的問題，作者羅素（RussellS.） 諾維格（NorvigP.） 這樣論述：
本書被全世界89個國家的900多所大學用作教材。 本書以詳盡和豐富的資料，從理性智能體的角度，全面闡述了人工智能領域的核心內容，並深入介紹了各個主要的研究方向。全書分為8大部分︰第一部分“人工智能”，第二部分“問題求解”，第三部分“知識與推理”，第四部分“規劃”，第五部分“不確定知識與推理”，第六部分“學習”，第七部分“通信、感知與行動”，第八部分“結論”。本書既詳細介紹了人工智能的基本概念、思想和算法，還描述了其各個研究方向最前沿的進展，同時收集整理了詳實的歷史文獻與事件，為教師和學生提供了大量教學和學習資料。 本書適合于不同層次和領域的研究人員及學生，是高等院校本科生和
研究生人工智能課的首選教材，也是相關領域的科研與工程技術人員的重要參考書。 I Artificial Intelligence 1 Introduction 2 IntelligentAgents 11 Problem-solving 3 Solving Problems by Searching 4 Informed Search and Exploration 5 Constraint Satisfaction Problems 6 Adversarial Search Ill Knowledge and reasoning 7 Logical Agents
8 First-Order Logic 9 Inference in First-Order Logic 10 Knowledge Representation IV Planning 11 Planning 12 Planning and Acting in the Real WOrld V Uncertain knowledge and reasoning 13 Uncertainty 14 Probabilistic Reasoning 15 Probabilistic Reasoning over Time 16 Making Simple Decisions 17 Mak
ing Complex Decisions VI Learning 18 Learning from Observations 19 Knowledge in Learning 20 Statistical Learning Methods 21 Reinforcement Learning Vll Communicating, perceiving, and acting 22 Communication 23 Probabilistic Language Processing 24 Perception 25 Robottes Vlll ConCluSionS 26 Philos
ophical Foundations 27 Al: Present and Future A Mathematical background B Notes on Languages and Algorithms. Bibliography Index 《人工智能︰一種現代方法》（英文，第1版）是一部人工智能（AI）的優秀教材，1995年問世後在世界各地出版、發行，很快成為一部暢銷書。在我國，英文影印本于2002年出版，也很受大眾的歡迎。 事隔8年（2003年），該書的第2版（作者Stuart Russell,Peter Norvig，Pearson
Education出入集團出版）又出現在我們面前。作者是這樣解釋出版新書的原因，他說，自1995年該書第1版發行以來，AI有了很大的變化，它的技術更趨實用，因此新書的每一章都經過重寫以反映該領域的最新成就，同時重新解釋了原有的結果，使之更加符合新的發現。這充分反映了作者對新書的負責精神與嚴肅態度。 這部書的主要特點如下。 （1）在智能Agent（自主體，代理，行為者）的概念下，將AI中相互分離的領域統一起來，克服了以往AI教材中難以避免的內容零散且互不相關的現象，從而使AI變得更加理論化、系統化。 （2）理論與實際並重。作者在論述各個領域的原理與方法時，盡量運用數
學（形式化）的語言，力圖的方法，盡量使AI從“玩具世界”中走向實用。 本書所具有的以上特點正好反映了AI當前發展的大趨勢。大家知道，人工智能從上個世紀中葉誕生以來，一直未能形成系統的理論體系。因此，有的人把AI看成是一門“工程”，有的則認為是一門“技術”，也有的甚至認為只是一門“藝術”。大家也許記得，上個世紀80年代，以斯坦福大學的N.J.Nilsson為代表與以耶魯大學R.C.Schank為代表，曾經展開過一場關于AI究竟是一門“工程技術”，還是一門“藝術”的爭論。當時存在這種爭論是很自然的。在AI發展的初期，大多數研究者采取的研究方法是，首先憑借直覺或者啟發于建立起AI的相關假設
，然後在“玩具世界”中論證假設的合理性，由此建立起一套AI的理論與方法。為了克服數學方法的“局限性”，他們總是避免使用數學工具，盡量與傳統的嚴格科學保持距離。但是，隨著AI走向成熟，AI的“傳統”發生了變化，它們逐步向現實世界，提出可行的算法，使AJ走向實際應用。該書作者將這兩大趨勢及時地反映在教材中，從而形成自己的特色。 作者在前言中特別說明了本書與第1版式區別。我認為，第2版加強並進一步突出了以上兩個特點。作者在重寫過程中，對于理論部門盡量采用已有的、成熟的科學方法，如數學、心理學、計算機工程、神經科學等。在第2版中，還進一步強調了經濟學中決策理論、埃學，以及控制理論、控制論等與
AJ的關系，將AI與其它科學領域聯系起來。在各個章節中都補充了新的內容，將這期間所取得的研究成果盡量納入到新書中。 盡管本書已由清華大學計算機系姜哲等老師計為中文，並于2004年出版，為了使讀者能夠讀到英文原書，我以為出版第2版的影印本還是有必要的。 中國科學院院士 清華大學教授 張鈸
應用多準則決策與模糊積分探討國道客運服務品質
為了解決constraint中文 的問題，作者黃裕倉 這樣論述：
搭乘大眾客運能有效地減少都市交通阻塞及汙染問題，提升客運業者服務品質有助於提高民眾的搭乘意願。過去已有許多相關的研究探討客運服務品質，採用服務品質指標（SQI）結合結構方程模型（SEM）等統計方法，或是使用多準則決策分析方法，但是假設準則間是相互獨立關係。但是從現實社會中來看，許多在不同構面下的評估準則與準則之間可能會存在相互影響關係，以及準則之間的非加法關係，因此本研究將提出一個非加法模型考慮準則間的相互影響，探討大眾客運服務品質。本研究採用計算權重的最佳最差方法（Best Worst Method, BWM），可減少準則之間的比較次數，評估每項服務品質的準則所占整體的權重。再透過模糊積分
（Fuzzy integral）考量評估準則之間的非相加性進行績效整合，並以理想解類似度順序偏好法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS）對客運業者的優劣進行排序，並提供管理者改善策略，以有效提升服務品質。本研究以三家台北-宜蘭國道客運公司作為研究對象，研究結果並將與傳統加法行進行比較，探討兩種模型研究結果並提出研究結論。