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向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

為了解決excel抓取文字的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：

――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――   最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦   Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題   AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！   ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的

創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！   █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！   深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。   書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。   ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運

用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術   26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南

。   █ 深度學習實踐案例全收錄   01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10  從日常對話到跨國

商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20  自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重

人力不足問題 21  以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22  運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23  全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24  用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25  從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26  超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證

excel抓取文字進入發燒排行的影片

基於國教課綱英語領域建構自動化Web線上學習平台

為了解決excel抓取文字的問題，作者楊松輯 這樣論述：

因應108課綱之新政策上路，對於各學科有了新型態的學習方向及內容，然而對於新課綱學習內容，家長、教師與學生難以各自花時間閱讀幾萬字的課綱，了解與適應新課綱學習模式。本論文透過文本探勘 (Text Mining)，自動從108新課綱英文領域擷取內文，分析擷取K12學習架構與單元，以及各單元重要關鍵字。藉此整合Web Crawler技術，自動抓取YouTube相關英語文學習影片，分析出最相關影片，以對應至學習單元。基於課綱單字表與分析影片字幕，分析影片難易度，並參考Spaced repetition、Active Recall (Retrieval)、Picture Superiority Ef

fect等學習原理，製作成抽認卡 (Flash Card) 幫助學習，有效建立長期記憶，最後透過React前端開發框架，開發線上學習平台EN108。

Python 自動化的樂趣：搞定重複瑣碎&單調無聊的工作(第二版)

為了解決excel抓取文字的問題，作者AlSweigart 這樣論述：

　　如果您曾經花費數小時處理檔案的重新命名，或更新數百個試算表內的儲存格資料，就能體會這類日常的工作有多麼單調無趣了。但假如能利用電腦自動幫您完成呢？ 　　您不需要有什麼程式設計的經驗，在這本經過完整修訂的經典暢銷書第二版中，能學到運用Python寫出程式，幫您在幾分鐘內搞定人工手動處理需要花費數小時的工作。您將學到Python的基礎知識，並探索Python豐富的模組程式庫來完成某些特定工作，例如從網站上抓取資料、讀取PDF和Word文件，以及自動化執行滑鼠點按和鍵盤輸入的工作。 　　本書受到全世界許多讀者的支持，第二版增訂了關於輸入驗證的全新章節，以及有關自動化處理G

mail和Google試算表的內容，另外還有關於自動更新CSV檔的技巧提示。讀者將學到如何能輕鬆地使用Python編寫程式，把自動化的好用和效率應用在下列這些工作上： 　　‧在一個或多個檔案中搜尋文字 　　‧建立、更新、搬移和重新命名檔案和資料夾 　　‧搜尋網頁和下載網路上的圖文內容 　　‧處理PDF檔的分割與合併，加入浮水印和加上密碼等作業 　　‧傳送Email和簡訊 　　‧填寫線上表單 　　本書會一步一步地教您完成每支程式，並在每章後面新增的實作專題中啟發及引導您改進這些程式的應用，讓您發揮學到的技巧讓類似的工作能自動化完成。如此就不用再浪費時間去做人工手動的作業，您寫出的Python

自動化程式能搞定這些繁瑣的工作。本書是為初學者所設計的，就算您從沒寫過一行程式，跟著書中的講解就能學到這些應用和操作，學會如何享受Python自動化的樂趣，搞定重複瑣碎與單調無聊的工作。 名人推薦 　　“您需要使用Python自動完成無聊的工作嗎？是的，如果您想使用自動化來增強工作流程效率，這是一個很好的起點。強烈推薦！” —Network World 　　“學習Python最好的書之一。” —Giles McMullen-Klein, FlickThrough Reviews

以大數據分析探討臺北市交通事故之特徵

為了解決excel抓取文字的問題，作者劉佳怡 這樣論述：

根據內政部警政署統計資料，自2010年至2020年間，臺灣交通事故死亡人數雖有下降，但整體肇事件數和受傷人數卻似乎有明顯上升，而臺北市政府近年持續透過工程、教育、執法等策略以期降低交通事故的發生，雖交通事故死亡人數已有逐漸下降，但肇事件數和受傷人數仍有不斷上升情形，因此臺北市政府規劃辦理研究案，並提供臺北市交通事故資料供報名之研究團隊分析，以作為交通事故防治政策的參考。本研究採用的資料為臺北市A1與A2類交通事故資料，並蒐集臺北市行政區人口資料和透過爬蟲程式抓取臺北市天氣資料後，將大量資料進行前置處理以進行大數據分析，本研究以時間、駕駛人、天氣、交通工具、道路環境、地區等多面向對臺北市交通事

故進行分析探討，主要使用卡方檢定和資料視覺化輔以瞭解交通事故特徵。經研究發現，6月份相對於其他月份來說發生汽(機)車本身交通事故之機率較高，且肇事主要年齡層為18-23歲，在4-6時、18-20時、20-22時相對其他時段來說發生人與汽(機)車交通事故之機率較高，在0-6時、20-22時、22-0時發生汽(機)車本身事故之機率較高，在凌晨至清晨時段相對於其他時段來說，發生交通事故為死亡之機率較高。不同年齡層發生事故類型之機率和相對較易發生事故之時段有所不同，且女性駕駛人發生人與汽(機)車事故之機率相對於男性駕駛人來的高。另外，本研究亦發現飲酒肇事人數和肇事百分比有逐漸下降之趨勢，但無適當駕駛資

格之肇事人數和肇事百分比，以及使用機車為交通工具之肇事人數與肇事百分比皆有逐漸上升之趨勢，而以行政區來說，對比各行政區肇事百分比以大安區之上升趨勢較為明顯，受傷百分比則以萬華區上升趨勢較為明顯。