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這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。

國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 何亞恩的 一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統 (2022),提出ai轉pdf關鍵因素是什麼,來自於智慧型手機即時辨識、心電圖、深度學習、多卷積核模型、注意力機制。

而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 (2021),提出因為有 人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療的重點而找出了 ai轉pdf的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ai轉pdf,大家也想知道這些:

Python操作Excel:最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決ai轉pdf的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python 操作 Excel  ~最強入門邁向辦公室自動化之路~ 王者歸來     ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel   ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例   ★ 辦公室自動化輕鬆上手     這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍,也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。     【step-by-step 帶你辦公室自動化!】   整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起,逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達,最後講解將 Excel 工作表存成 PDF,以達成未

來辦公室自動化的目的。     【最清楚、最貼心 Python/Excel 對照!】   本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時,會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明,讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。     完整解說必備知識:   ● 【Python + openpyxl】操作 Excel   ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據   ● 辦公室複雜與日常的工作自動化   ● 從活頁簿說起   ● 詳解操作工作表   ● 使用與認識儲存格   ● 儲存格的保護   ● 將【Excel 函數庫】應

用在 Python 程式   ● 格式化工作表   ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】   ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】   ● 資料驗證   ● 工作表列印   ● 工作表與影像操作   ● 資料篩選   ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計   ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換   ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】   ● Pandas 建立【樞紐分析表】   ● 將 Excel 檔案轉成 PDF   ● 程式範例超值下載!→ deepmind.com.tw    

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一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決ai轉pdf的問題,作者何亞恩 這樣論述:

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54

Python初學特訓班(第五版):從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決ai轉pdf的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:

  連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典   超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍   榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書   解決初學痛點,避免開發地雷   集結熱門主題技術,加值500分鐘影音教學   內容由淺入深,範例程式精簡,執行效率優化   從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓   Python是當今最熱門的程式語言,從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習,到駭客攻擊工具等主流議題,Python都占據了重要的地位。   本書以初學者的視角規劃學習地圖,並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用,直接從實例學,讓學習者輕鬆入門,並能結合目前最受重視的實務運用,體驗Python最全面的應用魅力。   Python學習最經典   直擊關鍵技術領域,快速入門與實戰   體驗Python的開發無極限   ■快速佈署Python開發環境,熟悉編輯器與執行方式。   ■詳細說明Python語法,由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導,再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。   ■詳述近50種實用的Python模組套件,如:random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等,分析使用方式與注意事項,並以實例演練。   ■範例導引式學習,從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容,從12個專案實戰貼近實務需求,即學即用即上手。   ■全面深入不同領域的應用主題,包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等,再納入熱門的「智慧監控系統」,用OpenCV監測影像變化,一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用,立即提升開發力。   ■強化重點技術,提升專案開發效率,學會打包專案執

行檔,SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作,升級開發領域。   ■範例程式另提供Python筆記神器:Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案,讓學習與操作更便利。   ■針對重要實戰專題提供影音輔助教學,迅速提升學習效率。   ★超值學習資源:500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決ai轉pdf的問題,作者邱云莉 這樣論述:

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式,透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等,人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後,再次將人工智慧發展推向另一波高潮,惟在新技術問世後,許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式,甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題,對於傳統刑法體系將可能造成衝擊,例如人工智慧是否具有法律人格的問題,以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清,本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況,應採取否定說,唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時,才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域-自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外,也將分別提出人工智慧將帶來的影響,以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時,刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解,並提出個人見解,希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態,為了促進人工智慧的發展,政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外,目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備,若未來發生有關人工智慧的法律爭議,將可能會是相當棘手的問題,因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。