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tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

為了解決我的雲端 硬 碟 共用的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...   　　．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ 　　．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ 　　．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ 　　．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ 　　．損失函數、優化器、評量準則(

metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ 　　．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ 　　．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ 　　．…   　　Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當

作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。   　　事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！    本書特色   　　台灣人工智慧學校  　　--------------------------------- 　　技術發展處處長

張嘉哲 審閱 　　專案處處長 蔡源鴻 審閱   　　○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 　　○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 　　○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ 　　○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 　　○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 　　○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard 　　○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方

　　○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境   　　Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。 

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The Investigation of the Concentrations of Metals and Trace Elements in PM2.5 and the Possible Sources at Xiluo Township, Yunlin County

為了解決我的雲端 硬 碟 共用的問題，作者胡氏芳妤 這樣論述：

顆粒物 (PM) 的大小和成分會隨著環境的差異而有所不同，這些顆粒物不僅會影響能見度並會給人們帶來暴露風險。尤其是特性複雜的細小顆粒長時間懸浮在空氣中，很難隨降雨沉降。本研究探討鄰近高速公路城鎮區域的 PM2.5 質量濃度及其元素組成特徵。研究中使用PQ200 採樣器收集粒徑小於2.5 µm的顆粒物，PM2.5質量濃度採用重量法測定。於2020年1月至2021年12月期間，每六天在雲林縣西螺鎮採集PM2.5樣本一次。然後，使用能量色散 X 射線螢光 (ED-XRF) 光譜儀和感應耦合電漿質譜儀 (ICP-MS) 對 40個PM2.5樣本上的顆粒物進行21 種元素（Al、As、Ba、Cd、Co

、Cr、Cs、Cu、Fe、Ga、K、Mg、Mn、Na、Ni、Pb、Rb、Se、Sr、V、Zn）的濃度比較。採樣分析結果顯示PM2.5 的年平均濃度為 19.8 µg/m3，超過了 WHO 空氣品質指南的 PM2.5 年度標準（10 µg/m3）。採樣期間，1 月份的PM2.5平均濃度最高（38.7 µg/m3），6 月份最低（7.3 µg/m3）。根據在 ED-XRF 和 ICP-MS 之間比較的結果，使用線性方程式計算兩年期間PM2.5樣本中15 種元素（Al、As、Ba、Cr、Cu、Fe、K、Mn、Na、Ni、Pb、Se、Sr、V、Zn）的推估濃度。結果顯示，15種元素佔PM2.5質量的0

.95%－11.71%。 元素平均濃度在 2 月份最高（1.19 μg/m3），其次是 1 月份（1.14 μg/m3），最低在 8 月份（0.37 μg/m3）。不同元素在 PM2.5組成中的佔比出現顯著差異。Na、K、Fe、Zn、Al、Pb、Mn、Cu是PM2.5貢獻比例較高的元素，在15 種元素中的佔比分別為39.8%、27.2%、14.1%、7.2%、6.7%、1.4 % 和 1.1%。其餘元素少於總元素佔比的 1.0%。利用PMF 確定的四個排放來源包括重油燃燒 (11%)、海鹽 (44%)、再懸浮的道路揚塵和鋼鐵製造(23%) 以及車輛排放和發電廠排放 (22%)。該結果有助於建立

PM2.5 質量濃度及其元素組成的數據庫。這些數據可用於削減污染的工作計劃，並為進一步研究該地區元素的健康風險有所助益。