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這兩本書分別來自深智數位 和葫蘆墩易學文創有限公司所出版 。
南臺科技大學 工業管理研究所 曾文宏所指導 孫榮甫的 應用FMEA於晶圓切割機維修之研究 （2021），提出正本關鍵因素是什麼，來自於FMEA、晶圓切割機、設備維修。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 工業管理系 楊朝龍所指導 簡薏珈的 觀影人情緒辨識分析之個人差異研究 （2021），提出因為有 臉部情緒辨識、個人情緒校正、個人差異的重點而找出了 正本的解答。
最後網站正本理賠、副本理賠差在哪？2 分鐘弄懂！ - 《MY83 保險專欄》則補充：副本其實就是「醫藥費收據」拿去影印後，請醫院蓋上「與正本相符」的章。會需要「醫藥費收據」的醫療險，通常是實支實付型的，日額型的醫療險、壽險或 ...
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決正本 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
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OK mart
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・OKCAFE大杯莊園級拿鐵8杯200元、20杯500元
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萊爾富
📌9/25預訂五倍券且於10/8後領取五倍券
・50元滿額購物金
・大杯拿鐵、美式咖啡買一送一
【藥妝店】
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寶雅
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應用FMEA於晶圓切割機維修之研究
為了解決正本 的問題，作者孫榮甫 這樣論述：
失效模式與效應分析（Failure Mode and Effects Analysis, FMEA）是一種防止失效的結構系統分析方法，著重於錯誤還未發生之前就加以預防及修正。本研究以晶圓切割機（Wafer Dicing Machine）為例，應用FMEA法，針對晶圓切割機的切割機構進行探討，找出可能會發生的失效模式與可能發生之原因，評估嚴重度、發生度及難檢度，依照風險優先指數去決定解決問題的優先順序，建立預防機制來延長晶圓切割機的使用年限、縮短維修時間及停機時間。藉由失效模式與效應分析，從晶圓切割機16種可能失效模式中，找出5項風險優先指數最高的失效模式進行小組討論，提出改善措施，其中風險優
先指數最高達144，經過改善後降低至30，其餘項目的風險優先指數皆有下降。
乾坤國寶菁萃
為了解決正本 的問題，作者沈朝合 這樣論述：
［一語點竅 勝讀十年書］ ●一望都是水，心融神會都是山 ●楊公龍門八局，刻畫浩瀚山水真性情 ●羅城之美，驗證龍門八大水法融通巒頭 ●卦爻分金扭乾坤，氣動之極致在384爻 乾坤國寶，世無刻本可遵循，作者沈朝合，許以琴心劍膽，獨創〈龍門八局‧羅城之美〉，引經據典尋回正宗龍門八局正三元水法原貌，圖繪〈三元水法圖鑑〉114個風水圖，立論楊公楊筠松《乾坤國寶‧龍門八局》心法真訣，詳解「第二明師看水口」點穴技巧，辯證龍門八局八大水法可以融入、融通龍脈巒頭，證明水法理氣與巒頭實為一體而不可分。引用「天圓地方˙氣動極致於384爻」，明澈龍門八局透過「變局˙小八門卦局」，經天
緯地盈天地自然之造化。練就《乾坤國寶菁萃》斷驗心法，醍醐灌頂，豁然貫通，飛躍昇華識得來龍去脈，揮灑自如立足指點江山。 擁有《乾坤國寶菁萃》，如詣寶所。
觀影人情緒辨識分析之個人差異研究
為了解決正本 的問題，作者簡薏珈 這樣論述：
臉部表情的辨識通常可用來判斷觀影人在觀看影片時，情緒之高低起伏及轉折。本研究有兩個目標：1）判斷臉部表情是否可以用來辨別內心的情緒狀態，2）研究如何利用對個人差異的暸解來對臉部表情辨識系統進行個人化情緒校正。本研究提出了一個新的方法，整合了人工智慧臉部情緒辨識模型與個人情緒校正模型來對人臉部表情進行情緒校正。首先，臉部情緒辨識模型以人工智慧神經網路EfficientNet作為架構，進行情緒分類及面部情緒分數計算，並將辨識出的情緒分數歷程轉換為個人觀影各類情緒分數。接著以隨機森林（Random Forest）演算法作為分類器，從本研究設計的問卷所收集之觀眾個人資料、人格特質與影片資訊作為輸入，
來預測觀眾對影片的評分。為了驗證模型之可行性，本研究收集了十二部不同類型的喜劇或戲謔影片，並參考文獻設計了一個人格分析問卷及影片評分表，由觀影者在看完每部短片後立即評分，並在觀影後完成問卷。實驗結果顯示個人化差異因子與臉部情緒表情有顯著關聯，而且利用問卷所收集之個人化差異因子，在95%信賴區間下，可更準確地達到80％以上的準確度。從實驗結果也發現，不同面向的情緒分數能幫助個人情緒校正模型更有效的預測觀影者對影片的評分。