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Recurrence 演算法的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦王致強寫的 資料結構 和佘步雲的 資料結構與演算法：使用JAVA(第六版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自高點 和全華圖書所出版 。
國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 洪瑞鴻所指導 黃品翔的 適用於次世代及第三代定序之快速且高效排比器 （2021），提出Recurrence 演算法關鍵因素是什麼，來自於次世代定序、第三代定序、序列排比器、FM index、DNA、RNA。
而第二篇論文高雄醫學大學 醫學研究所碩士班 黃書鴻所指導 林耕宇的 運用深度學習對傷口影像分析 （2021），提出因為有 智慧醫療、慢性傷口、傷口分析、高階奇異值分解、深度學習的重點而找出了 Recurrence 演算法的解答。
資料結構
為了解決Recurrence 演算法 的問題，作者王致強 這樣論述：
本書乃高點名師王致强依多年教學經驗及研究所命題趨勢全新撰寫，內容涵蓋度全面，融入最新演算法觀念與效能分析方法，成為本書編寫的重要概念。 本書適合報考資訊所、資管所、電機所及相關系所的考生使用，內容經過系統化整理，並依章節分類歸納、精心整理出各章節要點，精選出具代表性與重要性之研究所試題（新增至111年），加以詳盡解析，期能協助考生，以較短時間掌握考試的要點，演練具有代表性的試題，以達事半功倍之效。 本書分為十一章，以循序漸進方式，強調各章命題重點，架構層次分明，輔以範例詳盡解析，使讀者在研讀時紮穩根基，從容面對各類試題。
適用於次世代及第三代定序之快速且高效排比器
為了解決Recurrence 演算法 的問題，作者黃品翔 這樣論述：
摘要 iAbstract iii致謝 v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 xI. 背景知識 11.1 定序技術 11.1.1 次世代定序 11.1.2 第三代定序 31.2 序列排比器 71.3 Sequence Alignment / Map format 81.4 典型序列排比器之排比流程 91.5 適用於RNA序列之序列排比器 121.5.1 替代性剪切 121.5.2 Canonical / Non-Canoni
cal Splice Site 141.5.3 Splice-aware序列排比器之典型方法及挑戰 15II. 相關研究 172.1 Kart 172.2 Minimap2 232.3 Blowtorch 27III. 研究動機 33IV. 研究方法 354.1 演算法流程圖 354.2 HomoPolymer Compression 384.3 Seed Chain組裝 – DNA 394.4 Seed Chain組裝 – RNA 404.5 SIM
D 全局比對 424.6 藉由Canonical Splice Site找出內插子邊界 434.7 對易錯之TGS RNA read嘗試挽救遺失外顯子 444.8 對NGS RNA read嘗試挽救遺失外顯子 454.8.1 對NGS RNA read的頭端／尾端取短seed 454.8.2 兩階段排比 464.9 考慮更多參數以正確計算MAPQ 48V. 研究結果 505.1 資料來源 505.2 DNA read排比結果正確性 515.3 RNA read排比結果正確性
545.4 TGS RNA read排比結果完整度 575.5 排比速度 61VI. 討論 64VII. 結論 67VIII. 參考文獻 70
資料結構與演算法：使用JAVA(第六版)
為了解決Recurrence 演算法 的問題，作者佘步雲 這樣論述：
本書為Goodrich、Tamassia與Goldwasser累積多年經驗，根據JAVA 7.0程式語言之需求，所撰寫關於資料結構與演算法之書籍。內容架構完整，鉅細靡遺。並透過書中的圖片及教學網站的解說使讀者清楚了解資料結構與演算法的觀念。並附有精選習題，課後立即複習，加強實力。 本書特色 1.本書為Goodrich、Tamassia與Goldwasser累積多年經驗，根據JAVA 7.0程式語言之需求，所撰寫關於資料結構與演算法之書籍。 2.書中程式碼與例題均能將JAVA7.0版本之特色呈現出來。 3.透過書中的圖片，清晰的解說資料結構與演算法的觀
念。 4.藉由數百個精選的習題，以增強讀者暸解概念。 5.新增符合目前科技發展的專題研究題目。
運用深度學習對傷口影像分析
為了解決Recurrence 演算法 的問題，作者林耕宇 這樣論述：
一、 研究背景 隨著年齡層老化，慢性傷口經常需要數月到數年的時間才能癒合。亦需要醫護人員定期檢查及傷口清創，檢查傷口癒合進度並在必要時轉介傷口專家。一致和準確的傷口護理對於傷口的適當癒合至關重要，延遲就診傷口專家可能會增加下肢截肢甚至死亡的風險。然而，傷口專家的短缺，尤其是在偏鄉地區，會導致診斷晚和傷口護理不佳。此外，不必要的醫院就診增加了臨床醫生的工作量，並為患者增加了可避免的經濟負擔。患者或來訪護士可以在患者家中使用基於智能手機照片的傷口評估系統是解決這些問題有希望的解決方案。而各式傷口圖像以另一個角度來看，就如看似相近的人臉一樣，如何從每個圖像中辨識傷口，更甚者可以自動測量傷口
區域，並將數據有效輸入到電子病歷中，以加強對患者的護理。這對臨床醫師與照護的傷口護理師，甚至病患家屬都是一大福音。二、 研究目的及方法 由於傷口常呈現出不同的深度、弧度及血色，而在取像時更常因傷口形狀及血色變異而產生各類型的取像變異，常會影響後續的分析與特徵分類效果，因此不同類別傷口定位與分類辨識以協助醫護人員進行精準醫療是有必要的。為有效進行各種傷口的潰瘍、縫合、發黑之自動判圖與病況分類，傷口精確定位是有必要的。本研究透過臨床蒐集傷口照片，再運用特殊演算法來對傷口進行定位分析。本研究創新提出自變性能量分析並搭配特徵點消除演算法，這套演算架構之目的為移除傷口區塊周遭的雜點干擾，俾有效減
少後台檢測傷口時的運算負擔同時得以提升系統性能。三、 研究發現 本研究採用高階奇異值分解(High-Order Singular Value Decomposition, HOSVD)做影像的增強，我們可以將一張圖像看成是一個由R、G、B三通道所組成的三維矩陣，針對水平、垂直等方向進行分割再進行矩陣分解，再萃取各個矩陣中的識別資訊。經過分析精準定位框選出傷口後，將傷口影像饋入深度學習進行傷口分類。透過使用不同深度學習的網路結構，對於傷口分析進行比較後發現使用RESNET50有相對最好的精準度。四、 研究結論 透過影像增強及深度學習後，得以精準辨識傷口類別。我們再分別使用RESN
ET50、RESTNET101兩種網路結構去訓練，訓練後兩種模型的準確率分別為94%及86%。藉由傷口分類可使得臨床醫師及傷口護理師減少分析傷口及追蹤所耗費時間，並依據傷口連續性變化紀錄來制定個人化傷口方式。更甚者因遠距進行傷口分析，可將技術拓展至長照醫療，落實全方位的傷口護理。五、 關鍵字智慧醫療；慢性傷口；傷口分析；高階奇異值分解；深度學習