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機器學習：彩色圖解+基礎微積分+Python實作 王者歸來(第三版) (全彩印刷)

為了解決excel時間相加的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

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程式。 　　筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。

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以CIE日光軌跡為基礎之估測LCD TV白平衡研究

為了解決excel時間相加的問題，作者林必賢 這樣論述：

摘要以往常見的陰極射線管產品，近幾年已被全平面板顯示器取代。在多元化的競爭，當前使用者對性價比接受度最高的產品應是TFT液晶電視。拜各國制定嚴格節能規範之賜，加速了LED背光源液晶電視的市場滲透率。當價格合理時，終將以後起之秀追上CCFL背光源。在此，改善LED面板的弱點應是當務之急。針對LED型液晶電視與CCFL型比較時會發現三大類色彩變異問題，概述如下 :(1)生產上的色偏導因於傳統白平衡調整(WBA)不精確，目視參考白(色溫)異常偏紅。(2)應用上的色偏導因於定型化PC模式設定，出現相近色(灰階)漸層表現不良的色斑。(3)研發上的色偏導因於畫質評比樣機之色域非sRGB標準，其色彩再現性

有偏移失真。本文主要目的是歸納LED面板的色彩變異問題並提出改善方案，概述如下 :(1)以新的白平衡處理方式改善工廠生產液晶電視(a)制定標準化程序(最佳熱機時間、設備校正對照表)，有效提升量測面板光學的可靠性和重複性。儲存RGBW等顏色的特定灰階亮度、色度量測值，建立必要的面板光學資料庫。並制定參考白新規範兼顧色度座標和相關色溫的允收誤差。(b)透過使用者介面OSD設定優化與SoC內建對照表預校正，將兩極串聯gamma (CGOG)模式簡化成類似CRT的電光轉換函數，過程中配合迴歸分析擬合出三通道分段簡易式γ(PSG)模式。再透過光學資料庫中的色度座標，提出LCD TV獨自的色彩空間轉換數學

模式。最後完成估算式白平衡演算法(EAWB)，進而免除傳統的白平衡調整。(2)以新的白色發光二極體光條改良高色溫型LED面板的色彩正確性(a)取得關鍵上游元件的原始光譜分佈曲線資料(例如白光LED、彩色濾光片)，計算出面板顯示最高階紅、綠、藍信號的理想三刺激值和最大色域。(b)修正光條中的白色LED完成涵蓋sRGB色域的LED面板樣品，使畫質對比機的色彩整體表現超越CCFL面板。綜觀本研究提出之白平衡估測演算法是基於CIE日光軌跡找出相關色溫間隔500K的多個參考白點，再根據客戶指定的高、中、低色溫規格儲存三組相吻合的參數(WBA_RGB_gain)於機內記憶體中。此做法的好處不僅有效節省液晶

電視生產調整時間進而增加液晶電視產出量，亦能使消費性產品在IT的應用(PC模式)下更符合sRGB的標準，期能有助於未來之電子顯示設備在色彩標準化的實際應用。

機器學習：彩色圖解 + 基礎微積分 + Python實作 王者歸來(第二版)

為了解決excel時間相加的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。這本書幾個重大特色如下： 　　★ 【高中數學】程度即可閱讀 　　★ 【微積分原理彩色圖解】 　　★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 　　★ 微積分原理【從0開始】解說 　　★ 讓【生硬】的微積分變的【有趣】 　　★ 微積分解說生活實例【賽車】、【西班牙鬥牛】、【金門高粱酒的稀釋】 　　★ 【手

工推導】與【計算】微積分公式 　　★ 【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】      　　在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。 　　筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。  

具效率性的指數平滑法應用於OEM庫存預測之研究

為了解決excel時間相加的問題，作者劉振宏 這樣論述：

台灣電子科技業向來以OEM代工為生產主力，而代工廠基於取得更低的料件成本，在訂購料件時，經常採取大量進貨以量制價模式，購入大量庫存以獲得更低成本的料件；同時，往往庫存數量與金額的增加，極有可能造成企業經營成本風險上升。企業獲利的基礎在於良好的庫存成本管控，而庫存成本掌控的關鍵則在於較準確的庫存數量預測；傳統的產品維修料件的庫存系統運作方式，往往造成當產品庫存較高或甚至產品本身失去維修價值時，維修料件將失去變現能力，進而造成料件呆滯以及報廢的費用損失。本論文依據筆者所服務的公司為例，試圖從原有簡單移動平均的預測方法中加以改進備料方法以及運用調整指數平滑法參數降低運算成本，並實際運用於庫存實際預

測，發現可在降低庫存料件數量的情況下依舊維持較低的誤差值，數值約降低10至20%。另一方面實際分析發現原簡單移動平均的預估方式運算負載較高，本論文另外針對其運算法加以改進後，時間複雜度由N2降至2N，可節省預測運算成本，提供將來提高料件預測準確性之參考。