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計算機概論：電腦必學基礎(三版)

為了解決資訊系統範例的問題，作者李官陵,羅壽之,彭勝龍 這樣論述：

　　因應資訊科技與半導體技術的快速發展，使得人工智慧科技再次被大眾們重視，小從網際網路的電子商務預測，進而到能因應立即多變路況的電腦自駕車應用，在在顯示計算機科技的重要與代表性。   　　本書編撰以內容淺顯易懂為原則，避免生硬的科技專有名詞，以循序漸進的方式，帶領讀者進入非凡的資訊世界。   　　本書包含十三個章節，從基礎的認識電腦、數字系統與資料處理方式，到應用的網路技術、程式設計與資料庫系統，輔以理論基礎的資料結構、演算法與計算理論及人工智慧。每個章節包含隨堂練習與範例解說，文末提供重點整理與習題問題，讓學習的成效得以顯著。   　　電腦資訊化的處理，就像一位雕刻師傅將不起眼的石頭變成

美麗的藝術品，需要適當的工具與處理的程序。工具是實質的物體，而程序是抽象的觀念。在讚嘆電腦如此厲害的同時，研讀此書就可以了解電腦的過去、現在與未來。

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電子化政府與組織法制作業之研究

為了解決資訊系統範例的問題，作者王瑜纓 這樣論述：

我國政府機關的組織皆須依法設立，亦受到法律條文層層制約，惟各機關組織架構受到環境影響並須不斷檢討修正，亦常有權責難以釐清、組織疊床架屋情形，致影響行政效率。因此民國八十七年政府推動「政府再造」，就「組織再造」方面，係著眼在提昇簡化政府組織、消除疊床架屋的組織型態為具體推動方法之一，並為擴大組織彈性、縮短組織法制作業的時間，而構想於民國八十七年起陸續推動完成「中央政府機關組織基準法」、「中央政府機關總員額法」草案的立法工作，及完成「行政院組織法」草案之修正。負責組織案件審議及主導我國電子化政府政策的行政院研究發展考核委員會爰配合政府鬆綁組織法令之構想，及預為因應「中央政府機關組織基準法」立法通

過後，未來組織法案修訂作業將更加頻繁的情況，並考慮組織法規之審議權責屬跨機關、跨院、跨中央與地方等特性，爰組成跨機關「組織案件管理資訊系統」工作圈，研議採行電腦資訊及通訊網路建置組織案件審議作業平台等電子化政府策略，並對現行法制作業流程同時予以簡化、標準化等再設計，經研究者參與上述資訊系統之規劃建置而完成本個案研究，期能獲致下列：一、 基於組織再造將帶動組織法制作業頻繁，爰就採行電子化政府策略建置「組織案件管理資訊系統」並兼採作業流程簡化、標準化等創新作法，對組織法制作業效率所產生之效益進行檢視。二、 綜合研究結果與發現，在實務方面作為政府推動電子化政府及組織案件審議之參考，而在學

術單位和研究機構方面，提供未來從事相關研究之建議。本研究在經由理論探討與研究個案實作之後，得知組織法制作業效率除可藉由組織調整、法制鬆綁、流程再造等方法獲致，但電子化政府策略之採行的確可使組織法制作業獲致「作業流程簡化」、「文書減量」、「時間節省」等大幅、迅速的效益提升，本研究之有關命題爰能得到支持、驗證，且實為推展網路化行政、深化數位化行政的必要政策工具之一。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決資訊系統範例的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer