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氣的樂章 (二十周年紀念全新修訂版)

為了解決網路測試器使用方法的問題，作者王唯工 這樣論述：

　　【二十周年紀念全新修訂版 收錄珍貴手稿照片】 　　氣血共振理論先行者  脈診奠定醫理未來  　　美國約翰霍普金斯大學生物學物理博士 王唯工教授 35年科學脈診心血精華 　　改寫近代西方血循環理論  重新定位中醫氣與經絡共振的科學脈絡   　　中醫聖經《黃帝內經》以降，最重大的科學突破； 　　結合物理與生理，理解氣與經絡共振的科學本質，破解中醫把脈的偉大之謎！ 　 　　氣就是身體的共振，是血液循環的原動力，是解決現代病的根源。 　 　　西方醫學長久以來以流量理論思考人體的血液循環，在治療上遇到極大的困境。物理學上有一個術語──「共振」，共振理論很有可能才是血液循環最合理的解釋。但是這項醫

學史上的重要突破並非新發現，中醫三千年前就是依此原則治病，中醫的說法是──「氣」。   　　透過本書，將可以了解以共振理論為基礎的脈診觀點： 　　◆氣就是身體的共振，是血液循環的原動力，是解決現代病的根源。 　　◆經絡、穴道與器官如何形成共振網路。 　　◆以共振觀點看循環系統結構與功能。 　　◆中醫如何治療循環的病。 　　◆脈診如何定位病灶。 　　◆中藥和脈診如何相輔相成。 　　◆由脈診觀點看日常保健。   　　本書作者王唯工教授以共振理論檢驗人體血液循環的現象以及疾病的成因，看過數萬名病人，發現結果與中國古書上的記載不謀而合。人體的生理運作就像一篇樂章，可以諧波分析，「氣」就是其中的旋律。現

代科學證明了中國古人的智慧，並且利用脈診儀分析出數億種脈象，遠遠超越傳統中醫的成就。這是新的開端，更是朝向一個自然老化而無病痛的未來。   　　我們的十大死因大都與循環有關。西方醫學長久以來以流量理論思考人體的血液循環，在治療上遇到極大的困境。物理學上有一個術語──「共振」，共振理論很有可能才是血液循環最合理的解釋。但是，這項醫學史上的重大突破並非新發現，中醫三千前就是依此原則治病，中醫的說法是──「氣」。本書作者根據共振理論檢驗人體血液循環的現象以及疾病的成因，看過數萬名病人，發現結果與中國古書上的記載不謀而合。人體的生理運作像一篇樂章，可以諧波分析，「氣」就是其中的旋律。現代科學證明了中國

古人的智慧，並且利用新式儀器還能分析出數億種脈象，遠遠超越傳統中醫的成就。這是新的開端，朝向一個自然老化而無病痛的未來。   　　關於「中醫科學化」，長久以來，一直存在著幾派不同的聲音。有一群人將科學化解釋為西醫化，認為中醫落後於西醫，不屑於氣與經絡的科學化研究。還有一種人認為中醫本身即是科學的，不需再於此多作辯證，應思考中醫本身的優勢，以中醫的思維來思考中醫的未來。當然，也有一群科學家，不論主客觀的條件如何，在相信中醫的信念下，默默地為中醫的科學證據和解釋努力著。   　　在這當中，最具劃時代意義的，當屬王唯工教授的論述。    　　當其他人仍找不出脈搏與生理現象的關聯時，王教授以壓力和共振

理論來類比血液在人體中的運作，成功地突破了困境，不僅為長久以來破綻百出的西方循環理論找到一個新出口，也為中醫建立了一套現代化語言。此外，王教授基於共振理論發展出的「經絡演化論」──DNA提供成長的材料，經絡提供生長的能量──也預示了生物演化研究下一波的契機。   　　王教授的理論與中醫的精神極為契合，並且能夠數量化與公式化，是先前倡導中醫現代化、科學化者所未達到的。他找到了一個讓中醫以科學語言溝通的方法，提供一種角度，讓不懂中國傳統文化思維的對象，也能理解中醫，理解「氣」、「經絡」、「陰陽五行」……之於人體的意義。    　　當然它必然將面臨典範、觀念、臨床以及時間的考驗與修正，甚至必須面對一

些非理性與教條式的反對。但是一個以中國文化為根基，卻又吸收了最先進的西方科技手段的創新理論，很可能將對二十一世紀的生命科學（如病理、胚胎、復健……）等各領域，產生革命性的影響。   專文推薦 　 　　臺大榮譽教授 李嗣涔  　　古典針灸派傳人、《經絡解密》系列書作者 沈邑穎 　　衛生福利部中醫藥司司長 黃怡超（按姓氏筆畫序）

網路測試器使用方法進入發燒排行的影片

植基於雲端技術導入內容傳遞網路效益之研究

為了解決網路測試器使用方法的問題，作者王豐偉 這樣論述：

近年來熱門的雲端運算及其網路環境已臻成熟，故企業已不再追求建置私有雲為目標，而是趨向發展以雲端網路技術為基礎的應用服務系統。透過雲端資源的利用率及網路快速回應特性，越來越多的企業將導入更多內容傳遞網路，有效率地將企業網站內容傳遞給客戶，進而為企業創造更多利益。本研究對象為我國金融業某銀行，本研究採個案研究法，探討個案公司企業行銷系統如何運用雲端網路技術導入內容傳遞網路，及導入前所面臨的問題與困難，亦分析導入後所帶來的效益。本研究發現，個案公司運用雲端網路技術導入企業行銷內容傳遞網路服務，可幫助個案公司有效提昇行銷內容網頁快速回應、降低企業營運成本、提昇系統服務水準，提升客戶使用的滿意度。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決網路測試器使用方法的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決網路測試器使用方法的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。