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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決cad圖框下載的問題，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 　

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基於微服務的SWMM雲端計算即時模擬系統之研發

為了解決cad圖框下載的問題，作者張弦浩 這樣論述：

本研究以SWMM(Storm Water Management Model)模式作爲模擬核心，結合雲端計算(Cloud Computing)、微服務概念(Microservice)與IoT(Internet of Things)物聯網技術，以手機APP與Web APP作爲前端，開發SWMM雲端計算即時模擬系統(Microservice-based SWMM Cloud Computing Real-Time Simulation System，MBSS)。用於進行即時SWMM模擬，即時檢測雨水下水道水位，依為都市暴雨防災提供參考。 研究首先進行雲端水理微服務的開發，使用Python語言開發

水理模擬核心，以Flask為框架進行微服務API的開發，再透過Docker容器對雲端水理微服務進行封裝。以亞馬遜AWS EC2作爲雲端計算服務平臺，將雲端水理微服務部署至EC2雲端。現地IoT物聯網裝置由壓力式水位計與Arduino、樹莓派組合成，將量測水位發送至雲端服務器。前端APP分別使用Django框架和Swift語言，開發Web APP與手機APP。 經水工實驗室水渠測試，由IoT裝置測量渠道水位，將水位數據發送至服務器。前端APP透過呼叫API的方式與雲端水理微服務進行交互，對SWMM水文參數進行設定，並發送模擬請求。雲端水理微服務根據使用者由APP提出請求，執行模擬，並將模擬結果

與IoT設備測量數據進行對比，最後將結果返回至前端APP。通過不同流量的測試，雲端SWMM模擬實驗室水渠水位與水位計測量水位相近，顯示MBSS之可行性，可依為智慧型都市暴雨防災模擬預警系統之參考。

超簡單!Autodesk Fusion 360最強設計入門與實戰(第二版) (附230分鐘影音教學/範例)

為了解決cad圖框下載的問題，作者邱聰倚,姚家琦,吳綉華,劉庭佑,林玉琪 這樣論述：

　　超越傳統CAD工具，直擊產品設計新主流！ 　　掌握Autodesk新一代產品設計霸主Fusion 360的全方位核心技能， 　　開啟直覺與簡單的設計模式，從入門到整合的3D實戰應用！ 　　從現在開始，更快速的學好Fusion 360 　　■入門必備的Fusion 360關鍵技法 　　涵蓋電腦繪圖、電腦輔助設計、產品設計、工業設計的基礎必修內容，如：草圖繪製與編輯、視覺化建模、模型編輯、零件組合…等內容，可搭配基礎功能影音教學，迅速掌握Fusion 360的入門要領，同時扎實指令應用技能。 　　■深入淺出的圖解步驟式導引 　　沒有繁雜的文字說明，以最明確的圖解來說明

觀念與用法，並以逐步示範的方式進行實作，進而快速學會Fusion 360的簡單設計模式，並熟悉真實渲染效果、工程圖與動畫製作。 　　■入門養成的快速化演練實例 　　對於重要的繪製與修改指令，都有精確的講解，只要熟練書中的教學操作，就能盡快達到學校與職場要求的圖面設計與繪製能力。 　　■專業養成的整合設計試煉 　　提供咖啡機、耳機麥克風、電熨斗、手推車等產品設計作為整合實例，完整說明案例的實作流程，增加實務功力，並依3D列印需求提供快速轉換格式等內容。 　　書附超值學習資源： 　　230分鐘基礎功能與關鍵影音教學/範例檔/模擬練習解答 　　CH13工程圖、CH14動畫製作與附錄A快速轉換3

D列印格式PDF

快速模具應用於低壓射出成型之智慧監控系統開發與應用

為了解決cad圖框下載的問題，作者陳緯杰 這樣論述：

網際網路在這時代已是主流，全世界皆離不開網路，產品也因科技之進步而變得更多樣性，透過網路即可享有無國界之訊息資源和服務，在這樣的背景下，許多企業開始思考如何應用此網路技術應用於現有的製造資源，進而達到工業 4.0。因此，本研究利用樹莓派 (Raspberry Pi)、Wemos UNO 以及感測器來完成智慧監控系統裝置。藉由 Wemos UNO 將感測到之數值，透過 Wi-Fi 傳送給樹莓派做動態圖顯示和資料收集，資料將會統一存放於線上資料庫 (MySQL)，可從此資料庫中匯出數據資料進行查找、下載或分析。 本研究將使用智慧監控與傳統監控於冷水與熱水中比較，研究兩者的穩定性與可

行性之判別；研究結果發現兩者溫度誤差為 1 ℃ 內，溫度趨勢也相同，冷卻時間也非常接近，經判定智慧監控確實有效且可取代傳統監控，此外，本研究將運用快速成型技術 (Rapid Prototyping)，將製作出的原型件進行翻製，從而得到一副具有水路之矽膠快速模具，將矽膠模具架設於射蠟機進行射出，並將智慧監控系統裝置應用於此。智慧監控系統中含有四組 Arduino 模組之溫度感測器 (MAX31856) 和一個水流量感測器，藉由模擬正常射出以及異常射出之狀況，如模穴溫度異常、冷卻液溫度或流量異常等不同結果，透過智慧監控中通訊軟體 (Line) 的訊息回饋，可將異常訊息發送至操作者的手機上，便可在第

一時間接收以及了解感測器狀況，並可立刻做後續之異常排除動作。