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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決cad圖塊編輯的問題，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  

cad圖塊編輯進入發燒排行的影片

論3D生物列印之專利性

為了解決cad圖塊編輯的問題，作者鄭佳芬 這樣論述：

現今科技日新月異，有很多新興科技不斷出現，其中3D列印就是一個熱門的新興科技，許多國家與企業都爭相要投入該技術進行研發。3D列印與傳統列印差異在於3D列印是利用堆積法原理製造，而傳統則是用減法原理製造。3D列印這種製造方法的優點是可以製造出任意不規則形狀的物品，且相較於傳統列印方法也比較不浪費素材，因此很適合少量客製化物品之外，此列印方法之特性非常適合應用於生物醫療領域。像是病患所需的體外輔助支架、體內仿生支架或植體，都需要依據病患之特定需求，為其量身訂做。如果這個時候，可以利用3D列印技術之特性為病人量身訂做醫療器材，不但可以降低昂貴的醫療器材成本，也可以在手術前先進行模擬，以降低手術風險

，提升醫療品質。本文將針對3D生物列印為主題來探討相關專利問題。利用3D生物列印技術之時，列印設備及製造方法皆受專利法之保護無疑義，但關於利用生物墨水作為材料或利用此技術製造出來的產物等情形，是否能夠受專利權之保護？進一步，若利用此技術培養出幹細胞，該相關發明是否具專利性?此是否亦有違反公序良俗?值得一探究竟。

DraftSight電腦輔助繪圖培訓教材

為了解決cad圖塊編輯的問題，作者許中原 這樣論述：

無縫整合2D製圖和3D建模功能 讓設計流程變順暢，產品更出色 　　DraftSight是一個專業等級的2D設計與製圖工具。產品設計上，強化了在產生、編輯、檢視和註記任何形式2D工程圖的各項功能，同時具備了親和力極強的使用介面，不僅能降低維護2D舊資料的成本，又能保有2D繪圖的價值， 無疑是所有想進行工作無痛轉換的最佳2D工具選擇。 　　本書共分17章，每章課程皆設計有適當的指令說明，並在課程後面附上4-5個題目供學生練習，讓學生透過練習能對指令使用更加熟悉。書中大量的圖片解說與範例習題融合繪圖觀念與實作並重的安排，奠定繪圖之基本能力。 　　本書除了產品設計之外，還可以提供給土木、化工

、建築、工程營建等不同產業的專業CAD人員使用。對於設計師、教學者、學生、以及繪圖愛好者來說，使用DraftSight是一個穩定和可信賴的設計經驗。 本書特色 　　⚙ 建立、編輯、查看和標記任何類型的2D和3D DWG文件。 　　⚙ 利用高效率的功能減少耗費在製圖、設計和文檔記錄上的時間。 　　⚙ 體驗與當前專案或舊專案可靠的DWG檔相容性。 　　⚙ 使用熟悉的使用者介面和指令將學習曲線降至最低。 　　⚙ 輕鬆部署和管理網路許可並獲得全面技術支援，提高生產效率。 　　⚙ 可連接其他達梭系統解決方案，例如3DEXPERIENCE® Marketplace、GEOVIA®、DELMIA®、 　

　SOLIDWORKS® Electrical、SOLIDWORKS PDM等等，適用於CNC加工、3D列印、製造和其他下游應用。  

利用使用者引導之最佳化的二維內容設計

為了解決cad圖塊編輯的問題，作者沈奕超 這樣論述：

一大部分人類是影像的狂熱消費者。儘管如此，大部分的人只能使用並且觀看視覺資料，只有少部分的人有足夠多的專業和天份能夠有效率的利用影響資料來表示他們自己。即使是最普遍的二維視覺資料如影像和影片，大部分的人們都沒辦法有效率地從頭產生他們，或是改變這些資料來增加他們的美感。比如說，專業的美工人員可以有效率地利用向量圖軟體來產生二維標誌圖片。相對的，一般使用者經常需要花費很長時間但還是沒辦法產生有美感的圖片設計。在這篇論文研究中，我們調查並探索了幾種資料驅動的方法來弭平這個不對等的分佈。我們主要透過結合人類的先備知識以及嶄新的最佳化演算法來達到這個目的。首先，我們探索了如何讓使用者可以直接去探索和尋

找利用生成影像模型 (generative image modeling)達到他想要的圖片。我們的方法提供多個滑桿 (slider) 讓使用者更有效率去瀏覽可能生成的圖片，並且允許使用者透過影像編輯工具來指定想要的影像特徵。接著，我們探索了如何產生符合人類視覺期望的半結構化 (semi-structured) 美工圖片向量化 (vectorization) 演算法。這些半結構化的美工圖片往往具備了區塊顏色區別性很強，部分連續邊界的特性。我們利用以前對人類視覺對於形狀的反應的研究來產生符合人的視覺系統會預期的結果。同時，我們也探索了如何利用單一物品形態的標籤來自動產生這些二維的向量美工圖。最後，

我們提出了一個演算法和系統來幫助使用者設計多視角的向量美工圖案。在這些研究的過中，我們透過線上群眾外包平台的方式，來利用人類感知的比較作為衡量的標準。從結果中可以看到，我們提出的方法都能夠準確的捕捉人類的先備知識和喜好；也因次，我們的方法產生的結果設計都能夠獲得較多使用者的喜愛。未來，我們預想我們提出的這些方法和經驗，可以提供一個重要的基礎給之後嘗試要設計計算輔助系統的研究。