1000mb speed test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

比較機器學習與傳統統計模型的預測分類結果

為了解決1000mb speed test的問題，作者吳勻 這樣論述：

機器學習在生物醫學領域中的醫學影像有不少成功的研究，特別是癌症檢測。然而基於基因體數據去發掘與疾病相關的單核苷酸多型性 (single nucleotide polymorphism, SNP) 的能力，尚未有系統性地評估機器學習是否優於傳統全基因組關聯性分析 (genome-wide association study, GWAS)，一個原因是機器學習需要電腦內存來進行龐大的運算；另一個原因則是大多數SNP無法提供與疾病相關的訊息，導致機器必須從基因組上的低密度訊息中學習。為了解決這個問題，我們首先使用臺灣人體生物資料庫的Affymetrix genotyping array 6.0資料對

肥胖表型（病例樣本 = 1457人，對照樣本 = 7510人）進行全基因組關聯性分析，並使用邏輯斯迴歸校正性別、年齡和前十個主成分 (principal components, PCs)。接著為了克服機器學習的運算限制，我們使用GWAS篩選出的前1000個與肥胖顯著相關的SNP輸入六種不同的機器學習演算法：單純貝氏 (naïve bayes)、懲罰性邏輯迴歸 (penalized logistic regression)、支持向量機 (support vector machine, SVM)、極限梯度提升 (extreme gradient boosting)、隨機森林 (random for

est, RF)和深度神經網路 (deep neural network, DNN)。為了量化哪個結果較好，我們將每種模型的前100個最佳學習的SNP對應到它們的基因位置，計算基因所對應之蛋白質數量與蛋白質和蛋白質交互作用總數，並且假設模型越好就會識別出越多富含該疾病的蛋白質途徑。在對每種算法進行10倍交叉驗證後，發現與GWAS相比機器學習識別出更多的蛋白質和蛋白質-蛋白質交互作用，指出機器學習是有可能超越GWAS的。在最後一節中，我們建構了一個卷積神經網絡 (CNN) 與GWAS和隨機森林 (RF) 進行比較，以研究通過one hot encoding簡化基因數據後，機器學習是否可以有效地汲

取特徵。結果指出CNN可以汲取到特徵而做出高準確度的預測分類：最佳模型有相對低的test loss為0.332，準確度高達0.895。此外我們也發現CNN與RF皆具有很高的準確度，而挑選出來的高貢獻SNP則不盡相同。從這個結果我們可以知道，機器學習具有更快、更準確地分析基因組數據的潛力，可以應用於全基因組定序資料和疾病之間的關聯性研究。

氧化鉿鋯鐵電特性與其應用於非揮發性突觸記憶體之研究

為了解決1000mb speed test的問題，作者劉蕙瑄 這樣論述：

氧化鉿鋯鐵電材料具有與互補金屬氧化物半導體製程相容且高微縮性的優點，因此近幾年開始被應用至類神經網路。在這篇論文當中，我們嘗試縮薄鐵電層來降低操作電壓與能量消耗，並且找出適合應用到突觸元件的金屬/鐵電層/金屬結構。我們製作了金屬/鐵電層/金屬電容並且量測其漏電與殘存極化量(2Pr值)。透過實驗觀察使用氮化鈦金屬與鉬金屬來製作電容的差異，並且使電容在不同溫度下進行退火。由結果發現：當上下層金屬皆使用鉬時會有最大的殘存極化量。接著我們將氧化鉿鋯從8奈米縮薄到4奈米，並且比較使用加熱式或電漿式原子層沉積系統的差異，同時也比對電容在400℃、500℃和600℃下進行退火的狀況。綜觀整體表現，用加熱式

原子層沉積系統沉積6奈米的氧化鉿鋯在退火500℃和600℃下時會有較好的鐵電特性，其在1.5伏特的低操作電壓仍可具有31µC/cm2的殘存極化量。隨後我們使用金屬/鐵電層/金屬電容模擬應用到類比突觸元件上的表現。用來量測的電容具有用加熱式原子層沉積系統沉積的 6 奈米氧化鉿鋯且退火500℃和600℃。針對極化量依據脈衝電壓條件及次數的改變，我們量測出良好的線性變化趨勢，意味著實際應用至元件上能有良好的辨識準確度。我們也進行了可靠度的測試，包括重複擦寫以及資料儲存能力測試，並皆得到穩定的表現。最後，我們沿用上述的金屬/鐵電層/金屬結構製作了雙閘極的類神經元件，並採用銦鎵鋅氧化物作為通道材料。我們

將下閘極與上閘極的電性分開探討。起初，在下閘極的區域漏電相當大，同時在上下閘極都面臨電流開關比不足的問題。因此我們在下閘極區域的氧化層增加額外的5奈米二氧化鉿，成功地抑制高漏電並增加電流開關比。至於在上閘極的區域，我們藉由調整銦鎵鋅氧化物的沉積條件來增加臨界電壓。儘管降低了電晶體關閉狀態的電流，卻也同時壓低了開態電流。未來若要製作雙閘極類神經元件，就需要設法解決開態電流不足的問題。