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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立勤益科技大學 工業工程與管理系 林文燦所指導 林宥安的 應用大數據探討智慧機械管理系統之分析 （2017），提出excel日期格式不一致關鍵因素是什麼，來自於工業4.0、關燈工廠、資料探勘、倒傳遞類神經網路、兩階段分群法。
而第二篇論文國立成功大學 環境工程學系 吳義林所指導 洪偉軒的 使用酒精汽油對台灣空氣品質之影響分析 （2015），提出因為有 酒精汽油、Models-3/CMAQ、臭氧、臭氧敏感性的重點而找出了 excel日期格式不一致的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決excel日期格式不一致 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
應用大數據探討智慧機械管理系統之分析
為了解決excel日期格式不一致 的問題，作者林宥安 這樣論述：
現代全球工業正處在一創新時代的開始，工業4.0將機器、分析、物聯網、自動化、數據交換結合。透過物聯網在每個設備上增加通信能力，使設備與設備之間連接了機器的世界，建立一具有資源效率與適應性的智慧型工廠，同時整合了商業流程及價值流程中的客戶及商業夥伴，並提供完善的售後服務。本研究透過操作機械手臂應用WebAccess將生產數據與生產狀況圖表化，亦可即時監控製程，促進未來公司轉型成為具工業4.0進階技術之中小企業，協助業界透過此分析製程之技術，將機械手臂的程式可控制性、警報即時性達到最佳。本研究用以機械手臂取代傳統人工包裝之模式，使用機械手臂做出吸取泡殼、夾取色筆、吸取紙卡並插入紙卡的動作，過程中
將檢測機械手臂數據傳至WebAccess，此一循環透過WebAccess蒐集檢測數據，並利用資料探勘將大量資料篩選後，進而將數據丟至倒傳遞類神經網路進行分析，以檢視稼動率之模型，最後運用兩階段分群法進行驗證稼動率之一致性，以期透過數據模型達到規劃產品流程之一致性、降低生產異動在第一時間之危急性、減少人工與人事成本，達到未來關燈工廠之規劃。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決excel日期格式不一致 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
使用酒精汽油對台灣空氣品質之影響分析
為了解決excel日期格式不一致 的問題，作者洪偉軒 這樣論述：
本研究彙整美國環保署及國內之研究結果，對汽油小客車、汽油小貨車及機車使用酒精汽油之尾氣污染物排放係數及尾氣組成分進行計算，進一步參考並修正Taiwan Emission Data System 8.1 (TEDS8.1)內提供之移動源排放量，應用三維空氣品質網格模式Models-3/CMAQ分析使用E3、E5、E10酒精汽油前後對台灣本島地區於2010年4月及10月之空氣品質影響並分析原因。排放係數彙整結果顯示，TEDS8.1之新車零里程排放係數較文獻量測結果為低，於使用E0汽油之車輛中，TEDS8.1與文獻彙整結果之汽油小客車THC、NOx、CO排放係數比值分別為0.458、0.747、0
.485，汽油小貨車分別為0.295、0.505、0.241，機車分別為0.312、0.296、0.345。本研究以上述比值對TEDS8.1之線源網格化排放量進行修正做為E0案例，並以同樣方式計算E3、E5、E10情境之線源排放量進行空氣品質模擬。 模擬結果顯示，原生系污染物NOx、VOC濃度變化較高之區域皆位於交通源排放量高之區域，其變化趨勢與排放量變化趨勢相同，CO則因車種之排放量變化趨勢相反，各測點之濃度變化趨勢主要受鄰近排放網格點的車種組成影響，E3油品情境之全台NOx、VOC、CO濃度平均變化分別為-0.20 ppb、7.03 ppb、0.61 ppb；E5油品情境之全台NOx、VO
C、CO濃度平均變化分別為-0.24 ppb、5.28 ppb、0.52 ppb；E10油品情境之全台NOx、VOC、CO濃度平均變化分別為-0.34ppb、0.32 ppb、0.22 ppb；PM2.5的濃度模擬結果顯示，E3、E5之全台平均濃度增量皆為0.00 ug/m3，E10情境則僅0.03 ug/m3；臭氧部分，4月之E3、E5、E10之O3全台平均濃度變化分別為0.11 ppb、0.12 ppb、0.18 ppb，O3-8hr全台平均濃度變化分別為0.10 ppb、0.10 ppb、0.14 ppb，O3max全台濃度變化分別為0.12 ppb、0.10 ppb、0.12 ppb，
OT(NO2+O3)全台濃度變化分別為0.03 ppb、-0.01 ppb、-0.04 ppb；10月之E3、E5、E10之O3全台平均濃度變化分別為0.08 ppb、0.09 ppb、0.13 ppb，O3-8hr全台平均濃度變化分別為0.07 ppb、0.06 ppb、0.09 ppb，O3max全台濃度變化分別為0.07 ppb、0.05 ppb、0.04 ppb，OT全台濃度變化分別為-0.01 ppb、-0.05 ppb、-0.10 ppb。時間與空間分布，本研究以文獻之光化指標界定比值對各測站之臭氧敏感性物種進行判別，其中北部、宜蘭、花東空品區主要為NOx-control，可進一步
由敏感性物種之光化學反應解釋OT於該地區之濃度變化主要呈現負值的原因；各空品區之逐時臭氧及NOx的平均濃度變化圖發現兩者間存在相反趨勢關係，臭氧濃度變化之空間分布圖顯示出同樣結果，代表氮氧化物排放量降低伴隨之臭氧與一氧化氮之滴定效應減弱現象為致使臭氧濃度升高的主要原因。氣象因素影響探討，綜合MCIP及JPROC計算之結果顯示4月之光化反應速率常數約高於10月一成，可能為造成4月臭氧增量濃度較高的原因；風花圖及HYSPLIT前軌跡模擬結果顯示，氣象模擬所得之4、10月風速於高排放源地區差異不大，而高屏空品區因位於台南市區之下風處以及本身擁有較高的前驅物排放量，因此其正午時段之臭氧上升濃度較其他空
品區為高。