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這兩本書分別來自深智數位 和金名所出版 。
中原大學 機械工程研究所 陳夏宗所指導 簡民原的 模內氣體反壓應用於PP/CF複合材料微細發泡射出成型纖維配向與成型品品質之研究 （2021），提出中文參考文獻產生器關鍵因素是什麼，來自於碳纖維、氣體反壓、纖維配向、拉伸強度、穿透導電度、超臨界微細發泡射出成型。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士班 江正雄所指導 邱竑銘的 採用單一共用數位類比轉換器之音頻高動態範圍六位元二階離散時間三角積分調變器混合逐漸逼近式類比數位轉換器 （2021），提出因為有 離散時間、三角積分調變器、逐漸逼近式類比數位轉換器的重點而找出了 中文參考文獻產生器的解答。
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強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
為了解決中文參考文獻產生器 的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預
測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專
家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
模內氣體反壓應用於PP/CF複合材料微細發泡射出成型纖維配向與成型品品質之研究
為了解決中文參考文獻產生器 的問題，作者簡民原 這樣論述：
射出成型品若於高分子基材中混練其他導電添加物則有助於成型品某些特殊性質之提升。但由於一般射出成型過程中熔膠波前流動有噴泉流效應以及熔膠在薄壁膜腔間隙的非等速流動，使得纖維等導電添加物形成某特定些排向或不均勻性分布，致使其性質提升效果有限。因此若能於成型中運用特殊成型技術或搭配控制機制來控制導電添加物的配向與分布，將可增進產品包括導電性等性能之提升。本研究運用氣體反壓控制技術，應用於含導電高分子複合材料的射出成型中，利用混練20wt%與30wt%不同比例之PP/CF碳纖維進行超臨界微細發泡射出成型，對纖維排向、穿透導電度以及拉伸強度進行研究與觀察。並對不同反壓壓力、持壓時間及模具溫度等製程參數
之影響性做有系統之探討。研究中也期望在成型過程中除利用微細發泡達成輕量化以及氣體反壓提升成品表面品質的同時，也可藉由微細發泡的產生與氣體反壓來控制纖維排向，藉以提升成型品之導電性能。 研究結果顯示模內氣體反壓導入超臨界微細發泡射出成型，搭配適當反壓壓力、持壓時間以及模具溫度，使高分子流動行為由噴泉流轉換成柱塞流，讓氣泡成長之膨脹現象用以推擠纖維，讓纖維配向張量升高以抑制氣泡大小提升產品厚度方向的穿透導電度，而碳纖維含量的增加也有助於在傳統射出與超臨界微細發泡射出之穿透導電度改善，並在氣體反壓製程相互影響作用下更讓穿透導電度有大幅度之提升。模內氣體反壓壓力與持壓時間的增加，會降低超臨界微細
發泡射出之減重比影響試片延展性，但對於成型品之拉伸強度有正面提升，並有效改善成型品表皮層厚度達到最更佳表面品質。
動作控制與學習(第五版)
為了解決中文參考文獻產生器 的問題，作者胡名霞 這樣論述：
在知識轉譯（knowledge translation）的年代，實證醫學益形重要，自從本書初版至今，動作控制與動作學習領域的研究大量發表，動作控制的新觀點，如任務取向模式（task-oriented approach），以及動作學習的新觀點，如影像醫學技術所帶來的神經塑性證據、最佳挑戰觀點（optimal challenge point）等，都逐漸豐富成熟。
採用單一共用數位類比轉換器之音頻高動態範圍六位元二階離散時間三角積分調變器混合逐漸逼近式類比數位轉換器
為了解決中文參考文獻產生器 的問題，作者邱竑銘 這樣論述：
近年來物聯網與人工智慧（AIOT）及5G產業的快速發展，使得行政管理、工業效率以及生活便利等方面進入嶄新時代；相關應用的產品中需要多樣化傳感器（Transducer）來接收各式各樣的訊號，而省電且高效率的類比數位轉換器（Analog-to-digital Converter, ADC）則為這些傳感器電路的核心。 為符合越來越高的應用複雜度，以及效能需求，傳統的ADC架構已經不敷使用，使得近年來許多研究採用了混合式的設計架構，混合多種傳統ADC，來擷取不同架構的優點用以互補；其中一種組合便是通過在DSM中結合低功耗SAR ADC作為多位量化器，可以實現同時兼顧高解析度、高動態範圍以及低功
耗的要求，使得此種組合成為混合型ADC廣泛採用的架構。但在此類架構中，會使用到多個功能相似的DAC，而這些DAC通常由面積巨大的被動元件所組成；多餘的DAC會製造許多冗餘的面積消耗。因此本論文提出一種可應用在DSM混合SAR ADC架構中的類比電壓回授技術，使用硬體再利用特性，把多個相似的DAC合併為一個共用DAC，來達到節省面積的效果。 本論文以六位元二階離散時間(Discrete time, DT)DSM混合SAR ADC為系統架構，並採用UMC 0.18um CMOS製程，工作電壓為1.8V，應用於音頻信號，超取樣率64倍，來實現此技術。