人工智慧應用實例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決人工智慧應用實例的問題，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  

人工智慧應用實例進入發燒排行的影片

基於單眼視覺物件偵測與距離及速度估測之嵌入式系統實現

為了解決人工智慧應用實例的問題，作者傅冠傑 這樣論述：

行車安全一直是社會大眾關心的議題，若駕駛未與前方車輛保持安全距離，則有可能發生追撞等交通事故。道路上常出現的物件有車輛以及行人，估測上述物件的距離可以有效防止追撞事故發生。距離估測是機器視覺的一大挑戰，並且距離估測的研究已經開始數十年，常用的距離估測方法為視覺距離估測，視覺距離估測包括單眼視覺測距和雙眼視覺測距，但是雙眼視覺測距存在一些缺點，比如系統複雜、成本高等。本研究將先進的深度學習物件偵測技術應用於目標距離估測，提出一種基於神經網路的單眼視覺測距方法，使用目標框參數當作距離估測模型的輸入，選擇KITTI資料集的距離資料訓練距離估測模型，距離估測模型將會輸出目標物件的距離，並用形心追蹤法

追蹤目標物件，利用目標距離和目標追蹤進一步計算目標相對速度，本研究估測的距離誤差在146公尺內僅約1.17%。先進駕駛輔助系統可藉由目標距離估測適時的給予駕駛提醒，使駕駛保持安全距離，避免事故的發生。

八字宮星精論

為了解決人工智慧應用實例的問題，作者林永裕 這樣論述：

　　1、對宮與星的關係，有詳明的闡述。  　　2、許多斷訣法要，都藏寶於書中各篇中。  　　3、命例多，學理解析詳盡，易於吸收。    　　宮位與星性：八字學的著作雖然繁多，但對於 探討宮、星關係者卻極少。作者發揮創意，對「宮 星關係」與人事物象之吉凶影響，論述甚詳，值得 命理同好們探究賞析。 藏寶．尋寶：許多斷訣法要，盡藏在書中各篇 及各命例之「學理解析」中，點破斷訣，盡待讀者 諸君挖寶趣。 命例多，解說詳盡：林老師從業暨教學多年， 深知學習八字的瓶頸在哪兒，本書各單元的實例很 多，解說也很詳盡，且不吝公開斷訣法要，為您點 出關鍵，解開竅門。 身歷其境，好像在上課：林老師解說表達清 楚，

來龍去脈全盤呈現，不藏私，也不賣弄，讀本 書就好像親自在 悅成堂上課一般，很能充分理 解，必定獲益良多。