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Keras大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer

為了解決科技基金的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　正宗Keras大神著作再次降臨！   　　近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。   　　本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深

度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。   　　本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。   　　由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專

家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。   本書特色   　　☆全面採用最新的Tensorflow × Keras版本 　　☆Keras創始者親筆之作，以自身經驗分享深度學習的門道 　　☆從做中學，各章皆搭配豐富專案實作，不會只是紙上談兵 　　☆延續第一版的紮實基礎內容，新增了當前最熱門的技術，讓讀者可以更上一層樓 　　■卷積神經網路 　　■殘差連接 　　■變分自編碼器(VAE) 　　■self-attention機制 　　

■Transformer架構 　　■KerasTuner超參數調校 　　■模型集成 　　■混合精度訓練 等等 　　☆本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容   重磅推薦   　　「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」——鴻海研究院執行長 李維斌 　 　　「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出

身如我輩的學習門檻。」——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲   　　「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶   　　「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸可以參與這場盛事， 也謝謝您的關注。」——華實智造科技有限公司數據長 黃逸華  

科技基金進入發燒排行的影片

即時監控系統於多樣零件預防維護之應用

為了解決科技基金的問題，作者凃佑達 這樣論述：

受益於各種物聯網技術、通訊技術、資訊技術、人工智慧技術的蓬勃發展和行動裝置的普及，以及全球製造體系邁向新技術、新應用而拉高了製造門檻，智慧製造幾乎是所有製造業這幾年追逐的目標。加上少子化和COVID-19疫情影響讓工廠在人力資源配置上出現很多風險，所以越來越多的工廠投入自動化產線來取代人力。但更多的自動化機器設備，意謂著只要其中一個設備發生非預期停機，就可能導致整線停產，如何確保這些設備能如預期般運作，良好的預防性維護是不可或缺的。但要管理眾多設備和零件的預防性維護工作，單靠人力是難以達成的，因此透過物聯網相關技術，將各種設備連網並建構即時監控系統成為一種趨勢，而且無論效果或效率都不是單獨靠

人力所能比擬。本研究即透過個案探討的方式，以Cyber-Physical Systems (CPS)為基礎架構，從即時監控系統的需求定義開始到整個系統的建立方法，以及期間可能遭遇到的問題進行探討研究，期望能給想要建立類似系統，但不知從何著手的研究者或業者能找到方向。

歷史的經驗(1)

為了解決科技基金的問題，作者南懷瑾 這樣論述：

　　本書為南教授有關外學的講記，其中引用正統謀略叢書中著名的長短經（又稱勾距術，即縱橫謀略之學），說明正反相生的道理，敘述仁愛、仗義、講禮、樂樂、名器、法制、刑賞、學識、尙賢的流弊，由歷史事實的例證，透徹人生舞台反反覆覆因果報應。再由戰國策等書講人才與世局的關係，以及六正（聖臣、大臣、忠臣、智臣、真臣、直臣）、七恕（君對臣的七種恕道）君臣對待的修養，和反派六臣（具臣、諛臣、奸臣、讒臣、賊臣、亡國之臣）亡國的道理，以及桓範世要論的防邪之道及忠奸之辨。經文與史實核對相參，是歷史經驗的結晶。

8 位元 20 GHz ANT 架構前瞻進位加法器與單晶片半橋式高壓雙輸出直流交流轉換器設計

為了解決科技基金的問題，作者楊文碩 這樣論述：

加法器是所有運算的基本單元，也應用於許多電路的設計，如濾波器、積分器、乘除法器等，加法器的運算速度提升將可以滿足現今社會對於高速運算的需求。因此，本論文提出一高速動態邏輯閘配合 16-nm 鰭式場效應電晶體 (FinFET) 製程技術，實現一高速加法器。 本論文第一個主題為一使用 16-nm FinFET 研製之 ANT 架構 8 位元 20 GHz前瞻進位加法器。此加法器中所用到的邏輯運算單元為全 N 型電晶體邏輯單元(All-N-Transistor Logic)，此架構可使用較少的電晶來體實現多輸入的邏輯運算。模擬結果顯示本設計輸入時脈訊號達 20 GHz，輸出延遲為 0.93

1 ns，正規化功率延遲乘積 (Normalize PDP) 為 0.004 nJ @ 20 GHz。量測結果最高輸入時脈訊號為800 MHz，輸出延遲為 8.79 ns，正規化功率延遲乘積為 0.137 nJ @ 800 MHz。 本論文第二個主題提出一以 0.18 um CMOS HV 製程 (T18HVG2 CMOS) 之半橋式高壓雙輸出直流交流轉換器。此電路使用半橋式 (Half Bridge) 架構，並搭配壓控震盪器 (Voltage-Controlled Oscillator, VCO) 及 on-chip 的電感。可藉由提供一5 伏特之直流電壓及一相位參考電壓，產生出兩個

相位差 180 度之交流電壓。本設計以 T18HVG2 實現，模擬結果為整體電路正規化功耗為 0.8 mW，轉換效率為39.7 %。