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矽島的危與機：半導體與地緣政治

為了解決未來戰pc的問題，作者黃欽勇,黃逸平 這樣論述：

面對地緣政治帶來的風險，台灣半導體產業如何再創奇蹟？   　　半導體與供應鏈為台灣與國際接軌最重要的戰略武器，而在COVID-19 疫情期間，半導體供需失衡受到前所未有的關注，聚焦台灣的樞紐角色更甚以往。然而，台灣的半導體產業到底是懷璧其罪，還是護國神山？近年國際局勢的瞬息萬變，顛覆了全球的地緣政治，對企業帶來的影響力甚至可能遠大於技術創新與經營變革。   　　本書兩位作者分別為超過30餘年資歷的科技產業分析師，並為身經百戰的跨界創業與產業專家，另曾主持及帶領過多項政府企業顧問研究專案計劃，以及亞洲供應鏈研究分析團隊，他們透過本書深刻回望半導體的產業變遷，如何在張忠謀、蔡

明介等多位時代英雄帶領之下，成就台灣半導體產業的世界地位，並分析競爭對手如美國英特爾、韓國三星等代表性企業的經營戰略，如何影響著各自發展的腳步。   　　今時今日，面臨美中兩國的利益衝突，不僅讓位處前線的台灣再聞煙硝味，也必須在與日韓的競合、東協南亞國家的緊追下，思考如何延續半導體產業的現有優勢。本書結合作者多年的產業研究經驗，寫下對時局的觀察，希望提供不同視角的省思，思考「我們應該用什麼角度觀察台灣半導體產業的未來？」   本書特色   　　1. 以時間為經、地域作緯，宏觀剖析包括美國、中國及日韓、印度等國家的半導體業之過去、現在及未來展望，提供最精闢的產業趨勢觀察，期

能進而回歸提升台灣本土附加價值、提高長期競爭力，方能成為真正的「東方之盾」。   　　2. 於全球疫情未退、兩岸軍事威脅升高之際，跳脫對半導體產業過於自滿而產生的偏頗，以客觀角度提醒台灣半導體業所面臨的危機與轉機，有助我們思考自身之於全球地緣政治所扮演的角色。   　　3. 全書並附有大量圖表，輔以理解全球半導體業發展及相互角力之影響。   重磅推薦（依姓氏筆劃順序排列）   　　林本堅｜ 中研院院士、國立清華大學半導體研究學院院長  　　宣明智｜ 聯華電子榮譽副董事長 　　張    翼｜ 國立陽明交通大學國際半導體產業學院院長 　　焦佑鈞｜ 華邦電子董

事長兼執行長 　　陳良基｜ 前科技部部長、國立臺灣大學名譽教授 　　簡山傑｜ 聯華電子總經理   　　「我強烈推薦所有在半導體產業工作的從業人員、甚至有意投入半導體產業的大學生及研究生都仔細閱讀此書，這將有助於了解台灣半導體產業的全貌及自己工作的重要性。」——張翼（國立陽明交通大學國際半導體產業學院講座教授兼院長）

未來戰pc進入發燒排行的影片

透過基於基因本體之整合性分析識別卵巢上皮性腫瘤發病機轉的失調基因功能體

為了解決未來戰pc的問題，作者蘇國銘 這樣論述：

上皮性卵巢癌（EOCs）在晚期或復發的婦科惡性腫瘤中常是致命的和頑固的，其中漿液性佔絕大多數而卵巢清亮細胞癌（OCCC）是僅次於漿液性上皮性卵巢癌的第二常見的上皮性卵巢癌。即便經過腫瘤減積手術後加上化學藥物治療後仍有不少的患者有著較差的預後或是復發，故整體而言，對於卵巢癌的治療仍是一個相當大的挑戰。此外，邊緣性卵巢腫瘤(BOT)，包括漿液性 BOT與黏液性BOT，是屬於介於良性與惡性之間的卵巢疾病，雖然大部分的預後不差但是也有與卵巢癌不同的組織病理學特性。本研究使用以基因本體(GO)為基礎加上機器學習輔助運算的綜合分析去探討卵巢清亮細胞癌以及漿液性卵巢腫瘤包含漿液性邊緣性卵巢腫瘤與漿液性卵巢

癌的GEO資料庫中失調的基因體、功能途徑，藉以去識別重要的差異表達基因(DEG)。首先在卵巢清亮細胞癌的整合性分析中，發現無論是早期抑或是晚期，與免疫功能相關尤其是活化補體系統的替代途徑的功能失調在腫瘤發生佔有相當重要的關聯性，而補體C3與補體C5也影響了疾病無惡化存活期(Progression-free survival, PFS)和整體存活率(Overall survival, OS)且免疫染色結果是有意義的。而在漿液性卵巢腫瘤的分析中發現，SRC基因和功能失調的芳烴受體(AHR)結合路徑(Binding pathway)確實影響PFS和OS，而且與上皮細胞間質轉化(Epithelial-

mesenchymal transition, EMT)相關的鋅指蛋白SNAI2在腫瘤發生過程中有重要角色，並顯示出從漿液性 BOT 到卵巢癌有著逐漸上升的影響趨勢。未來，標靶治療可以專注於這些有意義的生物標誌並結合精確監測，以提高治療效果和患者存活率。

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】

為了解決未來戰pc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

整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決未來戰pc的問題，作者蔡政達 這樣論述：

摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派

4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe

rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(

1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.

5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100