二維的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

肺癌臨床診療關鍵筆記：胸腔內科專家賴俊良醫師精準剖析與治療

為了解決二維的問題，作者賴俊良 這樣論述：

深入瞭解肺癌治療，最實用的陪病書！ 三十篇真實故事與臨床圖解， 帶您詳細！瞭解肺癌的篩檢、診斷、轉移與精準治療， 解鎖致癌基因，理解各類臨床表現可能面臨的狀況與最新療法。   　　近十年來，肺炎、肺癌已成為影響國人健康的關鍵因素。根據衛福部2021年的調查報告，肺癌已連續三年蟬聯十大癌症死亡率第一名。肺癌是所有癌症中「醫療支出最高、死亡率最高、晚期發現比例最高」的三冠王，許多病人一經確診，就已經是第四期了。   　　長年診治、盡力尋求肺癌最新療法的賴俊良副院長，總是苦口婆心告訴病人：「第四期並不代表就是末期， 還是能治療的！」面對病人絕望的眼神，他從不放棄，以先進的肺癌療法，陪伴病人積極抗

癌。許多肺癌病人在他開導與治療下逐漸好轉並學會如何正向迎戰肺癌，突破五年存活率的數字關卡，成為抗癌超過十多年的老病友。   　　本書以淺顯動人的診間故事講述肺癌的篩檢、診斷、轉移與治療過程，不僅導入最新穎的肺癌療法，更深度剖析一位醫者如何以真誠的醫術與豐富的治癌經驗，鼓勵病人提起勇氣面對挑戰，賴俊良醫師經常靈活運用精準醫療來打擊癌細胞，讓處於劣勢的患者再佔上風，也讓癌友重建信心，進一步提昇生活品質，迎向陽光。     ✒️【醫界權威專業推薦】   賴醫師總是鼓勵病人：「第四期並不代表是末期，還是能治療的。」他從不放棄希望，總是想方設法來救治。他認真、嚴謹、不斷研究的精進態度及長年臨床經驗，輔

以基因檢測，以精準治療有效延長許多晚期肺癌患者的存活率。 ——林俊龍執行長（佛教慈濟醫療法人執行長）   以肺癌診治為志業，一步一步紮實走過這三十多年醫療進步的醫師卻不多見，賴俊良醫師便是其中的佼佼者。我們從中不僅學習到肺癌的相關知識，也瞭解到一個醫者如何靈活的善用當代各種有效的醫療來延續病友的生命。 ——蔡俊明教授（臺北榮民總醫院腫瘤醫學部、國泰醫學中心、好心肝門診中心）   賴副院長把肺癌病人從罹病到癌末可能發生的問題都融入在故事之中，串連了疾病進展中不同時期可能發生的狀況，病人或家屬總能在書中某一個段落，找到符合自己面臨的擔心或苦痛並得到答案。相信它是陪伴肺癌病人及家屬最有益，也是最溫暖

的床邊書。 ——李毓芹顧問（西園醫院總顧問、前臺北榮總胸腔部主任、汐止國泰醫院院長）   本書主要是以他的肺癌病人的故事，描述寫出有關肺癌照護書。全書內容涵蓋了肺癌發生、篩檢診斷、治療，以及每種治療的效果及副作用處置，最後又談到安寧緩和醫療。給予肺癌病患能夠更提起勇氣面對癌症並接受治療，甚至可以視癌症如慢性病一樣，與肺癌和平共處。 ——黃明賢教授（義大癌治療醫院胸腔內科副院長級主治醫師）   近二十年來正是肺癌精準治療進步最神速的年代，賴理事長累積了許多寶貴的臨床經驗，重現診間活生生的問診實境。相信對於病患及家屬都能各取所需，瞭解肺癌在精準醫學年代的輪廓和進展，且更有信心朝著康復與希望之路邁進

，而對所有照顧肺癌病患的醫護人員也是一本好書。 ——賴基銘教授（臺灣癌症基金會 執行長、萬芳醫院癌症中心教授、顧問）     【本書章節重點】 第一部 篩檢與診斷 第二部 轉移 第三部 隨病授藥 第四部 身心無憾 結語 迎著陽光向前走      

二維進入發燒排行的影片

導入智慧建築之實務研究

為了解決二維的問題，作者戴成煜 這樣論述：

現代人對於科技要求越來越進步，逐漸地也想發展到人的週遭事物方面，而除了智慧型手機外，就是居住環境方面，為了求方便及科技並存，開始發展出智慧建築這項名詞，主要是結合科技、住家、環保等各條件所產生。本研究目的主要是了解建築業者如何將科技導入房屋內，做整合性的服務，並且知道目前智慧建築業者所面臨到的現況與如何去改善。本研究透過質性訪談方式，訪問相關建築背景之負責人來做出探討，探討業界的專家是如何看待智慧建築，以及相關的想法。從研究訪談結果得知，智慧建築業者對於結合物聯網科技，讓使用者可以更加便利，另外智慧建築系統導入社區管理應用與在政策的鼓勵或限制都是會影響的關鍵因素。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決二維的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統

為了解決二維的問題，作者何亞恩 這樣論述：

目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上

繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36

3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54