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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。

國立政治大學 法律科際整合研究所 劉宏恩所指導 羅濟軒的 論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心 (2021),提出box下載檔案關鍵因素是什麼,來自於人工智慧、醫療臨床決策輔助系統、侵權責任、醫療過失責任、商品責任、高自主醫療AI。

而第二篇論文國立雲林科技大學 數位媒體設計系 張文山所指導 許崴涵的 以科技接受模型探討手機遊戲玩家課金使用虛擬抽獎意圖之研究 (2019),提出因為有 科技接受模型、手機遊戲、課金、虛擬抽獎的重點而找出了 box下載檔案的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了box下載檔案,大家也想知道這些:

Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決box下載檔案的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版     【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】   數量:限量300包   咖啡風味:花神+黃金曼特寧   研磨刻度:40刻度   填充刻度:10g   製造/有效日期,18個月     ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★   ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★   ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★      Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說

。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

el   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處     多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,

市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱

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論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心

為了解決box下載檔案的問題,作者羅濟軒 這樣論述:

隨著應用於醫學影像判讀分析與提供治療方案之醫療臨床決策輔助系統興起,改變醫療機構、醫師與病患間的互動關係,體現於告知說明義務內容、醫療機構、醫師執行醫療業務之注意義務內容與標準之調整,及使用系統為病患診療之醫療過失與責任成立之認定。又,若系統出錯,系統製造商是否需負責,究竟醫療機構、醫師與系統製造商應如何分配責任?當未來出現高自主醫療AI,醫療機構、製造商又應如何分配責任?本研究旨在探討能否按我國民法、醫療法、消保法與醫療器材管理法規定向醫療機構、醫師與系統製造商分別主張醫療過失責任與商品責任?主要將整理與分析美國學者對於醫療過失要件之調整見解。另,將以歐盟與美國之商品責任法於適用AI之要件

疑義,探討我國商品責任法制於適用醫療AI上可能衍生之相同爭議;又,輔以歐盟相關機構對於AI等新興技術出版之研究報告,勾勒出AI產品之管理與監管措施。同時,本文將以歐盟研究報告與美國文獻、自駕車相關立法例中提出之新興歸責理論進行論述。鑑於現階段臨床決策輔助系統居於輔助角色,醫師負有把關系統決策正確性與最終決策之責任。然而AI之資料依賴性、自主性、不透明性與不可預測性,需考量系統製造商相較醫療機構、醫師,較有能力與機會控制系統風險,尤其針對未來應用之高自主醫療AI,製造商自須負起主要之賠償責任,醫療機構仍須負起使用人責任。然而,未來醫療AI無可避免越趨複雜、人類越難掌握風險,需考量建立與加強包含醫

療強制責任險、產品責任險、甚至是醫療AI救濟補償基金,並延伸討論是否需賦予醫療AI法人格之責任體系。無論如何,皆以消費者,甚至是第三人都能順利且快速地獲得損害填補為最終目的。

Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決box下載檔案的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★     Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。       相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆

解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Excel   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處

    多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限

       許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。        就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。        本書以約950個程式實例和約250個

一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開   ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。   ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma

pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹

  ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱     圖書資源說明   本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。    本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。     教學資源說明   教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。     本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。     註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。     讀者資源說明   請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。     臉書粉絲團   歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列         歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。          歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊     

以科技接受模型探討手機遊戲玩家課金使用虛擬抽獎意圖之研究

為了解決box下載檔案的問題,作者許崴涵 這樣論述:

隨著科技的進步,智慧型手機融入台灣民眾的生活當中,而智慧型手機中的APP便是人們持續智慧型手機的原因,其中遊戲類型的APP是僅次於通訊類型的APP最常出現於民眾智慧型手機中的軟體類型。由於台灣民眾對於手機遊戲的接受程度高,使得台灣手機遊戲市場能夠持續成長,然而卻因為台灣本土手機遊戲業者依賴代理的營運模式,導致台灣鮮有知名的遊戲IP,其結果便是手機遊戲市場被國外遊戲企業瓜分。有鑑於此,本研究旨在協助想要自行開發手機遊戲的本土手機遊戲業者。本研究探討的重點包含:一、透過個案分析法分析App Store與Google Play平台上熱門手機遊戲,並整理出這些遊戲中虛擬抽獎的組成元素;二、透過個案分

析法分析App Store與Google Play平台上熱門手機遊戲,並整理出這些遊戲中增值服務的特色;三、以科技接受模型為基礎,透過問卷調查法分析手機遊戲玩家課金使用虛擬抽獎的意圖。研究結果顯示:一、目前台灣主流手機遊戲中的虛擬抽獎是由「虛擬抽獎中的獎品」、「獎品獲得的機率」、「虛擬抽獎的優惠機制」、「虛擬抽獎的期限性」、「使用虛擬抽獎的消耗資源」五種元素所構成;二、目前台灣主流手機遊戲中增值服務類型分為「稀有貨幣」、「遊戲素材」、「遊戲進行中額外福利」三種。每項增值服務都具有「立即性」,有部分則具有「持續性」。至於遊戲中能選購之增值服務商品則至少具有「限時性」、「限制性」、「累積性」、「不

變性」中的一項性質;三、玩家課金使用虛擬抽獎之「知覺易用性」會正向且直接影響「知覺有用性」、「知覺有用性」會正向且直接影響「態度」、「知覺易用性」會正向但間接影響「態度」、「態度」會正向且直接影響「行為意圖」、「知覺有用性」會正向但間接影響「行為意圖」。期望透過本研究給予的建議,能夠幫助本土遊戲業者,製造出更多屬於台灣的知名遊戲IP。