資料型態的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

UNITY程式設計教戰手冊(4版)

為了解決資料型態的問題，作者盛介中,邱筱雅 這樣論述：

　　許多初學者在接觸Unity遊戲引擎時，往往會覺得系統龐大而無法掌握學習方向。尤其是程式設計部分，更讓許多人覺得無從下手，即便閱讀大量書籍與網路文獻亦無法具體改善。為了解決學習困難的問題，作者以多年教學經驗，建立從零開始的學習路徑，讓初學者可以透過本書，輕易學習Unity程式設計，並且在閱讀本書之後，擁有自行學習的能力。閱讀本書並不需要任何程式基礎，只要從頭開始照著書本案例一步一步練習，就可以具備基礎Unity遊戲程式設計能力。本書以初學者為出發點，以完整的遊戲程式開發過程為學習路徑，輔以大量圖片說明，讓沒有程式基礎的讀者，可以由淺而深的學習Unity程式設計。本書內容經

過實際課堂教學驗證與完善，並獲得學生一致好評，值得向初學者推薦。 　　本書附有遊戲專案檔（請至五南官網下載），可供讀者參考。 　　作者E-mail為 [email protected] ，對於本書內容有任何疑問，歡迎透過電子郵件與作者連絡。  

資料型態進入發燒排行的影片

考量評分與評論之以粒子群最佳化演算法為基礎之協同過濾推薦系統

為了解決資料型態的問題，作者李樹勳 這樣論述：

隨著資訊技術的發達與人們的生活習慣改變，為了滿足現代人便捷的需求，各式各樣的網路平台隨之興起，例如影視平台Netflix、Disney+，電商平台Amazon、PC Home、Shopee等。然而，隨著使用者人數與商品的多樣性，過於龐大的資訊量使得商家與消費者皆須付出過多的時間成本來做出選擇，因此，推薦系統幫助人們選出較適合的產品內容，平台也因此節省了行銷的成本達成精準行銷。推薦系統主要利用消費者與商品之間的評分或留言互動來進行預測，然而，現今的商品數量與消費者數量皆有著顯著的提升，間接造成了資料稀疏性的問題，此外，如何將不同型態的消費者行為資料進行結合也是必須解決的問題。為了解決上述問題，

本研究提出了以粒子群最佳化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 演算法尋找最合適的消費者評分相似度，避免因為資料稀疏性而導致資料失真的問題，並且利用BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 萃取消費者留言特徵，最後再利用粒子群最佳化找出合適的權重矩陣，結合不同種資料型態之特徵。根據實驗結果證實，結合評分與留言資料有助於提升推薦系統的表現，接著與標竿方法在Amazon的六個資料集的比較中，其中四個資料集有較好的表現，最後找出最合適的特徵萃取演算法組合。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決資料型態的問題，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 　

基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現

為了解決資料型態的問題，作者徐偉倫 這樣論述：

由於近年來深度學習技術的發展及普及，生活中許多的研究與發明，漸漸朝向人工智慧的方向發展，逐漸影響人們的日常體驗與生活，不論是在工商、金融、治安甚至是軍事及教育等等所有都能看到相關應用的出現，根據台灣衛福部統計處資料，在2019年跌倒事故傷害而過世的人竟然位居排行第二，故居家照護等相關應用也成了AI技術的一個重要議題，而跌倒偵測便是此次論文的研究重點。有別於市售的穿戴式裝置如蘋果手錶和項鍊式緊急通報跌倒偵測器，利用設備的陀螺移、三軸加速度計或ECG心電圖等技術來判斷，為了避免人員發生意外時未配戴裝置很引發憾事，我們參考了攝影機影像辨識的技術，在特定場域裝設裝置判斷人員有無跌倒狀況，但礙於隱私權

問題，會讓人有所顧慮，所以我們選擇了在場域架設雷達裝置來發展我們的跌倒偵測系統。透過頻率調變連續波雷達(FMCW)，收集其回傳的原始資料(Raw data)，進行計算，產出範圍都卜勒圖(Range Doppler Image)及長時間間格的都卜勒直方圖(Long Time Interval Range Doppler Histogram)，觀察其資料特徵，對圖片及影像進行資料分析及編輯，並撰寫輔助工具，完成資料的收集及標籤(Label)，最後則是設計觸發(Trigger)模型，辨識圖片距離及速度變化量明顯的圖形，結合根據資料型態所自定義的的演算法完成觸發的判斷，再將有觸發的情形結合都卜勒長方圖

丟至下一層基於雙向長短時記憶循環神經網路(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型所設計的深度學習模型來做最後跌倒情形的判斷，並設計的簡易的告警機制，完成了高達90%以上準確率的跌倒偵測系統模型。