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另外網站廣告文案怎麼寫? 4招讓你把無聊產品寫出新創意(文案範例)也說明：什麼叫節奏呢？ 我們這次來談談關於文句的節奏，所謂文字與句子的節奏，可不是指平仄或是音調這種東西，我講的 ...
這兩本書分別來自電子工業 和機械工業出版社所出版 。
國立勤益科技大學 資訊管理系 黃俊明所指導 賴浩宇的 降低製程失效管理規範之研究 （2020），提出產品介紹 範本關鍵因素是什麼，來自於木工產業、專家會議、製程失效模式、TRIZ、管理規範。
而第二篇論文國立嘉義大學 資訊管理學系研究所 林宸堂所指導 詹昀安的 以WebRTC為基礎的台灣醫療WSN遠距照護系統之設計 （2020），提出因為有 遠距醫療照護、無線感測網路、健康保險可攜性與責任法案、WebRTC、DTLS的重點而找出了 產品介紹 範本的解答。
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阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇
為了解決產品介紹 範本 的問題，作者天池平臺 這樣論述：
本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的解決方案從0到1層層拆解。 本書從經典行業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者用書，也可以作為參考選手的實戰手冊。 阿里雲天池作為國內最大的競賽平臺和AI社區，自誕生以來就一直秉持著讓更多人公平獲得大資料的理念。也正因此,天池每場經典賽事沉澱的課題和資料集都會永久保留和開放。截至目前，天池平臺已舉辦了超過200場來自真實業務
場景的資料競賽,覆蓋政府、金融、交通、物流、航空、電力、醫療等多個領域。 賽題一 瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜 0 技術背景 3 0.1 技術現狀 3 0.2 實驗室介紹 3 1 賽題解讀 7 1.1 賽題背景 7 1.2 知識圖譜 7 1.2.1 知識圖譜的發展歷史 7 1.2.2 如何表達知識 9 1.2.3 如何構建知識圖譜 11 1.2.4 如何進行知識推理 13 1.3 數據介紹 15 1.3.1 初賽數據 16 1.3.2 複賽數據 17 1.4 評測指標 18 2 數據處理 19 2.1 自然語言處理基礎 19 2.1.1 詞向量 19 2.1.2
語言模型 20 2.1.3 自然語言處理中的深度學習 24 2.2 數據預處理 29 2.2.1 .txt文件 29 2.2.2 .ann文件 30 2.2.3 使用Python解析檔 32 3 初賽賽題――實體識別 35 3.1 實體識別任務 35 3.2 傳統機器學習方法 36 3.2.1 概率圖模型 36 3.2.2 隱瑪律可夫模型 38 3.2.3 最大熵瑪律可夫模型 39 3.2.4 條件隨機場模型 40 3.3 深度學習方法 41 3.3.1 雙向迴圈神經網路 41 3.3.2 雙向迴圈神經網路+條件隨機場模型 43 3.4 初賽方案 44 3.4.1 數據集構建 44 3.4.2
特徵工程 46 3.4.3 模型構建 47 4 複賽賽題――關係抽取 53 4.1 關係抽取任務 53 4.2 傳統方法 53 4.2.1 基於範本的抽取 53 4.2.2 基於依存句法的抽取 54 4.2.3 基於統計機器學習的抽取 55 4.3 深度學習方法 56 4.3.1 監督學習 56 4.3.2 半監督學習 57 4.4 複賽方案 59 4.4.1 數據集構建 59 4.4.2 特徵工程 62 4.4.3 模型構建 63 5 Neo4j存儲知識圖譜 69 5.1 Neo4j介紹 69 5.2 Neo4j配置 70 5.2.1 安裝 70 5.2.2 Web管理平臺 71 5.2.
3 Neo4j-shell 72 5.3 數據庫構建 72 5.3.1 準備工作 72 5.3.2 創建數據庫 72 5.3.3 事務 73 5.3.4 創建節點 73 5.3.5 創建關係 74 5.3.6 查詢 74 5.4 Cypher查詢 75 5.4.1 讀語句 76 5.4.2 寫語句 76 5.4.3 通用語句 78 6 賽題進階討論 80 6.1 數據標注方法 80 6.1.1 指針標注 80 6.1.2 片段排列 81 6.2 聯合抽取 82 6.2.1 共用參數 82 6.2.2 聯合標注 84 6.3 大規模預訓練語言模型 86 6.3.1 ELMo模型 86 6.3.2
GPT模型 87 6.3.3 BERT模型 89 6.3.4 使用BERT模型進行實體識別與關係抽取 90 賽題二 阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽 0 技術背景 95 0.1 業界應用 95 0.2 文娛行業面臨的畫質問題 95 0.3 實驗室介紹和技術手段 96 0.4 重點模組 97 0.5 處理效果 98 1 賽題解讀 100 1.1 賽題背景 100 1.2 賽題目標 100 1.3 數據概覽 100 1.4 評估指標 101 1.5 解題思路 102 1.6 賽題模型 103 2 數據處理 105 2.1 視頻和影像處理 105 2.1.1 圖像基本概念 105 2.1.2
視頻基本概念 106 2.1.3 視頻分幀 107 2.1.4 影像處理 108 2.1.5 圖片合成視頻 110 2.2 工具包 111 2.2.1 OpenCV庫 111 2.2.2 FFmpeg庫 112 2.3 數據處理 112 2.3.1 安裝工具包 112 2.3.2 導入工具包 112 2.3.3 視頻轉圖片函數 112 2.3.4 讀取圖片並獲取大小 113 2.3.5 讀取圖片並進行灰度處理 114 2.3.6 分幀後的圖片灰度處理 114 2.3.7 圖片轉視頻函數 115 3 傳統插值方法 117 3.1 插值方法 117 3.1.1 插值方法的基本概念 117 3.1
.2 插值原理 118 3.2 插值演算法 118 3.2.1 最近鄰插值演算法 119 3.2.2 雙線性插值演算法 119 3.2.3 雙三次插值演算法 120 3.3 幾種傳統插值演算法結果對比 121 3.4 數據處理 122 3.4.1 導入工具包 122 3.4.2 讀取圖片 122 3.4.3 最近鄰插值演算法 122 3.4.4 雙線性插值演算法 123 3.4.5 基於4px×4px鄰域的三次插值演算法 123 3.4.6 不同插值函數計算PSNR 123 3.4.7 傳統插值方法效果對比 123 3.4.8 Bicubic插值演算法 124 4 深度插值方法 126 4.1
深度學習 126 4.1.1 卷積神經網路 126 4.1.2 使用SRCNN實現超清解析度 132 4.2 賽題實踐 132 4.2.1 導入工具包 132 4.2.2 讀取圖片 133 4.2.3 使用Bicubic插值放大至目標尺寸 133 4.2.4 實現SRCNN 133 4.2.5 SRCNN模型訓練 133 4.2.6 SRCNN模型驗證 135 4.2.7 SRCNN模型預測 135 4.2.8 保存圖片 135 5 深度學習方法改進 136 5.1 FSRCNN實現超清解析度 136 5.2 ESPCN實現超清解析度 138 5.3 賽題實踐 140 5.3.1 導入工具包
140 5.3.2 讀取圖片 140 5.3.3 FSRCNN 140 5.3.4 ESPCN 142 6 深度學習方法進階 145 6.1 GAN基本概念 145 6.1.1 GAN生成手寫數字 146 6.1.2 GAN訓練 147 6.1.3 GAN演算法數學形式 148 6.2 CGAN 149 6.3 VGGNet 150 6.4 ResNet 153 6.5 SRGAN結構 156 6.5.1 SRGAN損失函數 157 6.5.2 SRGAN效果 157 6.6 SRGAN實現超清解析度 158 6.6.1 導入工具包 158 6.6.2 讀取圖片 159 6.6.3 實現SR
GAN 159 6.6.4 SRGAN模型訓練 163 6.6.5 SRGAN模型驗證 163 6.6.6 SRGAN模型預測 163 6.6.7 保存圖片 163 賽題三 布匹疵點智慧識別 （2019廣東工業智造創新大賽 賽場一） 0 技術背景 167 0.1 行業背景 167 0.2 實驗室產品介紹 168 0.3 賽題背景 170 0.4 初賽數據示例 171 0.5 複賽數據示例 172 1 賽題解析 173 1.1 賽題背景分析 173 1.2 計算機視覺 174 1.2.1 計算機視覺簡介 174 1.2.2 計算機視覺發展歷史 175 1.2.3 計算機視覺方法 177 1.3
數據集介紹 178 1.4 賽題指標介紹 179 1.5 賽題初步分析 181 2 深度學習基礎 182 2.1 感知機 182 2.2 梯度下降法 184 2.3 多層感知機 186 2.4 反向傳播 189 2.5 深度神經網路PyTorch實現 189 3 卷積神經網路與數據處理 193 3.1 卷積運算與互相關運算 193 3.2 卷積神經網路 195 3.3 卷積神經網路的反向傳播演算法 198 3.4 卷積神經網路PyTorch實現 199 3.4.1 卷積神經網路簡單實現示例 199 3.4.2 競賽數據預訓練模型 202 4 區域卷積神經網路系列演算法 204 4.1 目標檢
測的基本概念 204 4.2 區域卷積神經網路 205 4.3 Fast R-CNN演算法 210 4.4 Faster R-CNN演算法 214 4.5 目標檢測Faster R-CNN演算法實戰 218 5 實例分割Mask R-CNN演算法 226 5.1 實例分割 226 5.2 Mask R-CNN演算法 226 5.3 PyTorch實現實例分割 230 6 賽題最優演算法與提升思路 237 6.1 級聯區域卷積神經網路 237 6.2 目標檢測賽題提升思路 239 6.3 mm-detection框架下的演算法實現 241 參考文獻 242
產品介紹 範本進入發燒排行的影片
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Lucas 幾鍾意Surface Pro 7嘅外型，配上墨黑色機身，襯衫都好易！部機流動性同效能都幾強，就算帶原裝Signature鍵盤保護蓋出外都絕對輕鬆！部機用Windows有超強兼容性，而且支援USB，我係街要改excel甚至要剪片再過檔去手指都冇問題！
Microsoft Office 我地細細個都用啦，但呢個Microsoft 365有咩特別呢？新版Outlook真係無敵收發Email軟件，特別對我呢啲每人要收幾百封電郵嘅人，佢真係幫我減輕唔少工作！PowerPoint同Word都勁多網上範本任你用！以前我哋做簡報(Presentation) 真係範本有限，同人撞係好常發生，依家範本多不勝數，成個簡報可以完完全全突出我個人風格，場場簡報會都有Good Show!
Microsoft Surface Laptop 3今次體驗另一微軟推出的 Surface Laptop，又一型格之作，除咗啱晒依家在家外，之後帶返公司勁有型，呢部機除咗應付一般文書工作，還可以更有創意地做簡報（Touch Screen觸控屏幕）令我可分享更多手稿！我剪片時都可以好暢順地加入手畫特效 [emoji thumb up] 而且運行Windows，去大部分學校做簡報都完全兼容，沒有轉檔煩惱！
配件：平時滑鼠都大大舊，所以帶出街就可免則免了但Surface Arc滑鼠要用時才變大，平時非常方便存放，帶出街也不成負擔了，而且附合人體工學，質感非常不錯！依家周不時要Work From Home，真係值得投資一個好嘅鍵盤～始終你一日都要對住呢個好拍檔成8個鐘，呢排用咗Microsoft人體工學鍵盤令我大減疲勞，隻手真係冇咁攰，遲d返office 都要換呢隻鍵盤先！
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除咗做折外，訂購M365可免費獲贈 Microsoft Wireless Presenter一個；買我介紹過嘅產品都可以免費獲零接觸開門神器一個！！係咪好抵呢？
降低製程失效管理規範之研究
為了解決產品介紹 範本 的問題，作者賴浩宇 這樣論述：
隨著全球性的變化，造成木工產業供應鏈的高低起伏。而現今業務和產品生命週期縮短、社會經濟與市場劇烈震盪，製造業公司也因此受到影響，並承受著改革與創新的壓力。企業在導入新產品時，會透過試產階段，為批量生產做準備，過程中討論解決方案與相關建議。但是在試產前的製程規畫，無法完全預測後續失效問題，進而增加失敗成本，因此，企業必須建立有效降低製程失效所產生的失敗成本之規範。製造業為了導入新產品且滿足客戶的要求，如穩定的品質、產品如期交貨及功能多樣化等，而每一個製程階段需要考慮周到，以避免製程上的失敗風險、並提高生產效率、利潤。本研究以客戶訂單需求、數量及交貨期為目的，提出製程失效控管的策略。首先規劃生產
節拍基準秒數，列出各站組裝工時與平衡率，接著召開專家會議，討論那些製程可能產生的失效模式以及失效原因，將失效原因轉成工程參數，並利用TRIZ發明原理，整理出作業標準書，最後將所研究的方法提出降低製程失效的管理規範。本研究以「某公司客戶新產品訂單-木工滑桿式角度切斷機」為案例，說明研究中所提出的方法。
虛擬化工程師運維實戰：VMware伺服器虛擬化+Citrix桌面/應用虛擬化+Veeam備份+Zabbix監控
為了解決產品介紹 範本 的問題，作者孟鵬 這樣論述：
詳細介紹了實際運維工作中虛擬化工程師應該熟練掌握的虛擬化技術。 全書共7章，分別是虛擬化技術概述、虛擬化工程師應知必會的六件事、部署IT基礎架構伺服器、實現伺服器虛擬化—基於VMware vSphere、實現桌面/應用虛擬化—基於Citrix Virtual Apps and Desktops、虛擬化備份—基於Veeam Backup & Replication，實現對虛擬化環境的靈活監控。 本書圖文並茂，步驟詳細，介紹了大量的實用知識，能夠讓讀者清晰地理解虛擬化項目部署中的操作細節。 本書適合於從事企業資訊化運維工作的虛擬化工程師學習，也可以作為專案管理人
員實施企業虛擬化專案的參考書，還可作為高等院校虛擬化技術相關課程的教材。
以WebRTC為基礎的台灣醫療WSN遠距照護系統之設計
為了解決產品介紹 範本 的問題，作者詹昀安 這樣論述：
隨著物質生活的改善，人口壽命的延長，人口老化的問題也愈來愈嚴重，為公共衛生領域帶來不少挑戰。為解決老年醫療問題，目前全世界進行了多項研究，希望每個人都能隨時獲得必要的醫療服務，最常被討論的老年照護醫療就是遠距醫療照護（Tele-healthcare）。現行的遠距醫療照護，大多透過無線感測網路（Wireless Sensor Network）監控病患的生理數據，讓遠端的醫生來判斷病患的健康狀況，然後再透過電話問診，以了解病患目前的病況。然而此種方式醫生無法目視病人的目前狀態；此外現今的無線感測網路技術也無法提供病人最即時的生理數據；以上幾種問題都可能導致醫生誤診。因此本研究設計一套協定，主要將
WebRTC應用於遠距醫療服務中，本協定流程主要透過DTLS Handshake Protocol與DTLS Session Resumption機制，來幫忙感測器與醫院/醫生的終端設備進行點對點的安全連線；此外本研究協定應用於台灣的醫療環境，針對台灣的健保體系進行設計，不只能讓醫生能透過視訊問診病患，並能即時地讓醫生取得無線感測器上最新的病患生理資訊，同時醫生也能透過網頁到衛福部的EEC平台觀看病患於不同醫院的相關病歷。最後本研究的系統於資訊安全方面，也符合美國「健康保險可攜性與責任法案（HIPAA）」的規範，該法案內容主要為病患健康資訊的資安保護與隱私保障。