網路圖的問題，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

一條線有多長?：生活中意想不到的116個數學謎題

為了解決網路圖的問題，作者RobEastaway 這樣論述：

最受歡迎的生活數學暢銷書《為什麼公車一次來3班？》續作 116個隱藏在日常生活中，有趣又好玩的數學謎題！ 符合PISA數學素養精神，培養數感，打開你的數學腦！ 「對大多數的讀者來說，『只有在熟悉的環境背景中學習，才能真正理解數學。』…… 作者們所提出的問題儘管近乎『粗淺俚俗』，卻總是在最後提供了出人意表但又極有意義的解答，而擴充了我們的知識視野。…… 想要讓數學教學變得有趣一點的數學老師，本書絕對是值得珍藏的武林祕笈。」 ――臺灣師範大學數學系退休教授 洪萬生 兩點之間最短的距離不是直線？ 明明是兩個選一個，為什麼機率不是五五波？ 如何在方形中放入最多的圓形硬幣？ 慢速行駛高速公路，車

資會變多？ 如何精準估算傳染病感染人數？ 明年冬天，我會感冒嗎？ 電梯怎麼等這麼久還不來，走樓梯會不會比較快？ …… 我們的生活裡原來處處隱藏了數學魔術， 讓人驚呼「數學真是太有用、太有趣了」！ 你知道嗎？荒腔走板的歌聲也有可能是天籟美聲！利用數字1就能看破騙術，而且1%也能變成50%，還有堅守「37%原則」就可以覓得佳偶！ 你有沒有想過，為什麼一星期有七天？為什麼球員變強了，比賽卻輸了？八卦新聞為什麼散佈那麼快？為什麼頭彩得主很少獨贏？如何計算一個都市的平均車速？計乘車司機怎樣讓收入提到最高？……在我們的生活裡，隨處都是有趣的數學謎題。 　　 本書兩位作者是熱愛猜謎及解決數學問題的暢銷書

作家，而各行各業的專家也為本書助了一臂之力，例如知名的電梯公司主管解釋電梯升降的邏輯、倫敦運輸局專家揭開計程車表的奧祕，以及其他諸如手稿鑑定專家、傳染病醫療專家、流行音樂界專業人士等，讓本書具高度的娛樂性，同時提供權威的科普知識。 在生活中解答數學謎題，不但趣味橫生、驚奇不斷，更能培養最佳數感！  

網路圖進入發燒排行的影片

非監督式神經學習網路用於識別創傷性腦損傷動物

為了解決網路圖的問題，作者林明臻 這樣論述：

本文提出一套非監督式學習分群演算法應用於腦傷老鼠之識別系統，以擷取老鼠的路徑軌跡資訊之行為特徵並透過非監督式神經學習網路來識別創傷性腦損傷(Traumatic Brain Injury, TBI)老鼠與正常老鼠。文中，首先透過一套自動追蹤八臂迷宮軌跡系統，來收集老鼠的路徑軌跡，並經由八臂數據管理系統取得量化特徵參數，擷取如實驗老鼠於八臂迷宮軌跡系統最終所花費的總長期記憶錯誤、總短期記憶錯誤以及總花費時間等。其次使用結合懲罰模糊C-均值(Penalized Fuzzy C-Means , PFCM)及霍普(Hopfield)神經網路之分群技術來識別TBI老鼠與正常老鼠。經實驗結果顯示，本識別系

統具有高的正確辨識率(正確率: 86.5%)，最後再建構圖形使用者介面(Graphical User Interface, GUI)，藉此以提供專業醫療人員友善與判別腦傷老鼠之運用。

超高效 Google 雲端應用：打造競爭優勢的必勝工作術

為了解決網路圖的問題，作者胡昭民,ZCT 這樣論述：

收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力，培養跨領域多元整合的IT競爭力！   　　生活中，總有一個地方會使用到 Google 吧！本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式，將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧，不論是在生活或工作上，必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具：享受科技所帶來的便利，輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。   　　主要章節 　　・說明雲端運算，介紹什麼是雲端服務 　　・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧，包含圖片／影片／學術

搜尋 　　・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail 　　・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆 　　・線上地圖（MAP）和申請我的商家 　　・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動 　　・Sites 協作平台：線上網頁設計及網站架設工具 　　・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿 　　・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟 　　・Google Meet：遠距教學／居家上課／線上會議的最佳選擇 　　・Google Office 必備工具：文件／試算表／簡報 　　・YouTube：影片上傳／編修／行銷 　　・Google 搜尋引擎最佳化（SEO）：關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋 　

　・人工智慧（AI）：Google 的核心關鍵技術 　　・Google Analytics 數據分析：輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程   　　目標讀者 　　・想將雲端工具運用在生活或職場上的人 　　・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人 　　・對雲端服務或是人工智慧（AI）有興趣的人   本書特色   　　系統化整理：迅速掌握各項應用程式的核心功能 　　操作畫面豐富：搭配逐步解說，淺顯易懂好吸收 　　強化資訊知識：善用雲端科技，培養職場競爭力

在圖神經網路中加入負分連結後對於分群效果的影響

為了解決網路圖的問題，作者孫維鍇 這樣論述：

圖神經網路是近期在深度學習領域中一個熱門的方向。我們希望能夠運用此架構來分析生物的共表達基因關聯網路，以瞭解基因的功能、作用與變化。目前文獻所提出的方法裡，輸入資料為圖形中點和點的連接關係(0 or 1)或是權重(weight >= 0);但是生物網路有複雜的相互關聯性，只有0,1或weight可能無法完整描述。因此我們在此篇論文中加入負分關聯值，以代表抑制作用的關聯性，希望能夠改進共表達基因關聯網路中點分群的精準度。本文提出SignGraphSAGE方法來取代GraphSAGE中建議的Aggregation function，共有SubAGG、Sign及SignSubAGG 三項公式，其中

SubAGG只考慮正相關，Sign及SignSubAGG有加入負相關做計算。本文所使用的資料集包括人造資料集Karate club(大學空手道俱樂部的社交網絡)、PyTorch Geometric資料集中選出的Cora、Amazon資料集；以及鰻魚的嗅覺與視覺基因表達值。資料的處理上，先計算任意兩個節點特徵之間的相關係數，以閾值來決定連接關係。將連接關係所形成的網路圖帶入SubAGG、Sign及SignSubAGG進行特徵更新，最後將更新好的特徵以K-means分群。本文希望藉由考量了負相關的資訊能夠幫助圖神經網路來做分群，以了解資料間的相似度。