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視覺計算基礎：計算器視覺、圖形學和圖像處理的核心概念

為了解決1:1模型的問題，作者（美）阿娣提·瑪珠德 這樣論述：

本書涵蓋了視覺計算的基本概念。為創建、獲取、分析和操作視覺資料(如二維圖像,三維模型)提供了一個統一的計算和數學處理方法。書中涉及的基本原理包括：卷積、傅裡葉變換、濾波器、幾何變換、超極幾何、三維重建、色彩和圖像合成管道。這本書是為一個16周的學期課程而寫的，既可以用於本科生和研究生的教學，也可以作為專業人員的參考。 阿娣提·瑪珠德（Aditi Majumder） 加利福尼亞大學歐文分校電腦科學系教授。她的研究集中在電腦圖形學、電腦視覺和影像處理的結合上，包括虛擬實境和增強現實以及人機交互。 M. 戈皮（M. Gopi） 加利福尼亞大學歐文分校電腦科學系教授，資訊與電腦科

學Bren學院副院長。他的研究興趣包括電腦圖形學中的幾何與拓撲，面向互動式渲染的海量幾何資料管理，以及生物醫學感測器、資料處理和視覺化。 出版者的話 譯者序 前言 作者簡介 第一部分預備知識 第1章數據 1 1視覺化 1 2離散化 1 2 1採樣 1 2 2量化 1 3表示 1 4雜訊 1 5本章小結 參考文獻 習題 第2章技術 2 1插值 2 1 1線性插值 2 1 2雙線性插值 2 2幾何相交 2 3本章小結 參考文獻 習題 第二部分基於圖像的視覺計算 第3章卷積 3 1線性系統 3 1 1線性系統的回應 3 1 2卷積的性質 3 2線性濾波器 3 2 1全通、低

通、帶通和高通濾波器 3 2 2設計新濾波器 3 2 3二維濾波器的可分性 3 2 4相關和模式匹配 3 3實現細節 3 4本章小結 參考文獻 習題 第4章譜分析 4 1離散傅裡葉變換 4 2極座標 4 2 1性質 4 2 2信號分析示例 4 3頻域的週期性 4 4混疊 4 5推廣到二維插值 4 5 1週期性的影響 4 5 2陷波器 4 5 3混疊效應示例 4 6對偶性 4 7本章小結 參考文獻 習題 第5章特徵檢測 5 1邊緣檢測 5 1 1邊緣子檢測器 5 1 2多解析度邊緣檢測 5 1 3邊緣子聚合 5 2特徵檢測 5 3其他非線性濾波器 5 4本章小結 參考文獻 習題 第三部分基

於幾何的視覺計算 第6章幾何變換 6 1齊次座標 6 2線性變換 6 3歐氏和仿射變換 6 3 1平移 6 3 2旋轉 6 3 3縮放 6 3 4剪切 6 3 5一些現象 6 4變換的串聯 6 4 1相對於中心點的縮放 6 4 2相對於任意軸的旋轉 6 5坐標系 6 6串聯的性質 6 7透視變換 6 8自由度 6 9非線性變換 6 10本章小結 參考文獻 習題 第7章針孔相機 7 1針孔相機模型 7 1 1相機標定 7 1 2三維深度估計 7 1 3單應性 7 2實際相機的一些考慮 7 3本章小結 參考文獻 習題 第8章對極幾何 8 1背景 8 2多視幾何中的匹配 8 3基礎矩陣 8 3

1性質 8 3 2基礎矩陣的估計 8 3 3仿前置雙眼的相機設置 8 4本質矩陣 8 5整流 8 6應用對極幾何 8 6 1根據視差恢復深度 8 6 2根據光流恢復深度 8 7本章小結 參考文獻 習題 第四部分基於輻射度的視覺計算 第9章光照 9 1輻射度學 9 1 1雙向反射分佈函數 9 1 2光傳播方程 9 2光度學與色彩 9 2 1CIE XYZ色彩空間 9 2 2CIE XYZ空間的認知結構 9 2 3認知一致色彩空間 9 3本章小結 參考文獻 習題 第10章色彩還原 10 1加性色彩混合的建模 10 1 1設備的色域 10 1 2色調映射運算元 10 1 3強度解析度 10 1

4顯示器示例 10 2色彩管理 10 2 1色域變換 10 2 2色域匹配 10 3減性色彩混合的建模 10 4局限性 10 4 1高動態範圍成像 10 4 2多光譜成像 10 5本章小結 參考文獻 習題 第11章光度處理 11 1長條圖處理 11 2圖像融合 11 2 1圖像混合 11 2 2圖像割 11 3光度立體視覺 11 3 1陰影處理 11 3 2光照方向計算 11 3 3色彩處理 11 4本章小結 參考文獻 習題 第五部分視覺內容合成 第12章多樣化域 12 1建模 12 2處理 12 3渲染 12 4應用 12 5本章小結 參考文獻 第13章互動式圖形流程 13 1頂點的幾

何變換 13 1 1模型變換 13 1 2視圖變換 13 1 3透視投影變換 13 1 4遮擋處理 13 1 5窗口座標變換 13 1 6最終變換 13 2裁剪和屬性的頂點插值 13 3光柵化和屬性的圖元插值 13 4本章小結 參考文獻 習題 第14章真實感與性能 14 1光照 14 2著色 14 3陰影 14 4紋理貼圖 14 4 1紋理至物件空間映射 14 4 2物件至螢幕空間映射 14 4 3分級細化貼圖 14 5凹凸貼圖 14 6環境貼圖 14 7透明度 14 8累積緩存 14 9背面剔除 14 10可見性剔除 14 10 1包圍體 14 10 2空間細分 14 10 3其他用途 1

4 11本章小結 參考文獻 習題 第15章圖形程式設計 15 1圖形處理單元的發展 15 2圖形API和程式庫的發展 15 3現代GPU和CUDA 15 3 1GPU架構 15 3 2CUDA程式設計模型 15 3 3CUDA存儲模型 15 4本章小結 參考文獻

1:1模型進入發燒排行的影片

重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測

為了解決1:1模型的問題，作者王家恩 這樣論述：

在2019年底 新型冠狀病毒肺炎 (COVID-19)疫情爆發，全球口罩的需求瞬間大增，口罩的生產品質也變得重要。 因此本研究藉由 AI深度學習模型替口罩進行瑕疵檢測分類， 以當前精準 的卷積神經網路模型 EfficientNet 進行口罩檢測； 在使用模型時發現，雖然此類模型的準確率 高 ，但與 其他模型 相比則 需要較長的訓練時間 尤其是EfficientNet B7，在進行檢測 若沒有 高效能 顯示卡，就 無法進行訓練 ，最低也需要有一張 10G的顯示卡才能讓模型在不會將圖片縮得太小的情況下運作 。 於是本研究透過將EfficientNet B7的模型 神經層數量 減少， 並 觀察其在

此 情況下是否能夠 維持或提高檢測準確率 以目前修改表現最好的模型 得出 若 將 模型的 神經層數量減少百分之 60 不僅能降低顯示卡的負擔，還能減少訓練所要花費的時間， 且修改後的模型準確率與原始模型的準確率 也沒有太大差異 。

高管權利、能力與高管超額薪酬研究

為了解決1:1模型的問題，作者冉春芳 這樣論述：

　　中國上市公司高管薪酬持續上漲以及超額薪酬問題引起社會各界廣泛關注，超額薪酬形成的原因成為學術界研究的熱點。 　　本書運用多層線性分析法、迴歸分析法等多種研究方法，探討中國上市公司高管超額薪酬的度量和超額薪酬的影響因素，獲得客觀的研究結論，並對上市公司高管超額薪酬的制度安排提出了適宜的政策建議。  

應用機器學習之慢性硬腦膜下出血存活預測

為了解決1:1模型的問題，作者陳怡蓉 這樣論述：

背景：慢性硬腦膜下血腫疾病於65歲以上高齡患者有50%-80%病患有頭部外傷的病史，標準治療方式是進行血腫清除手術，手術成功率高但有0%-32%死亡率。過去文獻多以回歸分析方法提出此疾病的相關風險因子，但少見有應用機器學習做此疾病術後的存活預測模組。目的：(1) 、探討術後死亡原因(2) 、建立存活預測模型(3) 、比較不同模型的預測結果(4) 、了解住院診斷關聯群（Taiwan’s Diagnosis-Related Groups, TW-DRGs）是否具備存活預測價值方法：使用北醫三院資料庫醫療資料共766位成人，80%資料作訓練集，20%資料作測試集，使用SAS軟體進行統計資料分析、使

用Python進行特徵選擇、建立機器學習預測模型（預測院內存活、預測六個月存活、預測一年存活）、並以SHAP value解釋各特徵對預測結果的貢獻。結果：研究發現患有合併症和共病症的死亡病患其死因以惡性腫瘤、心臟疾病、腦血管疾病居前三名，慢性病占全部死因87%；另外，術前住院時間長，營養狀況不佳與高血糖病患也是術後死亡率高的危險因子。在模型預測結果中，預測院內存活結果最好的是Logistic Regression模型，其AUC 0.8893、Accuracy 0.69、Sensitivity 1、Specificity 0.78；預測六個月存活結果最好的是SVM演算法，其AUC 0.8197、

Accuracy 0.86、Sensitivity 0.79、Specificity 0.83；預測一年存活結果最好的是KNeighborsClassifier演算法，其AUC 0.7962、Accuracy 0.8、Sensitivity 0.85、Specificity 0.75；在所有特徵中，三種特徵篩選方式於三種預測模型中均篩選出的特徵依序為：BUN、住院診斷關聯群、Glucose、PT、住院日數，顯示住院診斷關聯群（Taiwan’s Diagnosis-Related Groups, TW-DRGs） 除原本單純的批價申報碼以外，在python機器學習演算法中，對模型預測具有其相當重

要性。