電流電壓降計算與線徑管徑選擇:Excel VBA在電氣工程設計之應用(附光碟) (1版)
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電流電壓降計算與線徑管徑選擇:Excel VBA在電氣工程設計之應用(附光碟)
ISBN13:9789574377800
出版社:詹氏
作者:王鴻浩
裝訂/頁數:平裝/612頁
附件:CD
規格:25cm*18cm*3.1cm (高/寬/厚)
出版日:2020/06/30
中國圖書分類:電腦應用及其程式
內容簡介
國內第一部系列叢書介紹Excel VBA在電氣工程設計之應用,諸如電流、電壓降計算,線徑、管徑選擇與電纜容積率查詢等。利用Excel VBA讓這些計算、篩選、查詢等自動執行既正確又迅速,書本內的程式碼全部公開透明、簡單易懂、可以套用與修改,是從事電氣工程設計必備的工具書。擁有這些書不僅可以提升執行效率、更難得的是可以與作者直接討論諮詢,得到作者的免費服務與教導。
在電氣工程設計中有關負載電流計算、電壓降計算、線徑選擇、管徑選擇、電纜容積率查詢等是個相當重的工作量,若能以Excel VBA來讓這些計算、選擇、查詢等自動的產生,將會節省許多工時又正確,而市面上有關Excel VBA的書籍只針對一般大眾使用者來寫,並沒有專門針對上述的需求來寫,這對於電氣設計人員來說,寫這些程式相當困難,而這本書正可以解決這個問題,更可貴的是,若您對書中有任何不懂的地方,作者歡迎您與他共同研討,讓程式更便利更友善,進而協助更多的人。
■ 適用對象
☆ 電機工程師 ☆ 從事電氣工程設計者 ☆ 工程顧問公司 ☆ 電機技師事務所 ☆ 個人電氣設計工作室
目錄
1A.工作表函數
內容概要
何謂工作表函數
電氣工程設計常用的工作表函數
1.TYPE
2.IF
3.OR / AND (常配合 IF 應用)
4.LOOKUP
5.VLOOKUP
6.INDEX
7.MATCH
8.INDEX / MATCH
9.VLOOKUP / MATCH
10.INDEX / MATCH / MATCH
11.SUMIF
12.CONCATENATE
13.LEN
14.TRIM
15.COUNTIF
16.儲存格區域範圍名稱定義
17.儲存格格式化條件
第一次開啟有巨集的工作表
使用前注意事項
1B.計算工作表之表格規劃與建立
1C.基本資料表之建立
1.各種電線電纜安全電流基本資料建立
2.各種電線電纜完成外徑
3.各種電線電纜之阻抗值
4.電纜條數表建立(N2)
5.電纜心數之表格建立
6.馬達效率與功率因數之建立
7.各種導線管完成外徑表格之建立
8.無熔絲開關(BREAKER)表格之建立
9.接地線表格之建立
10.驗證用表格之建立
11.儲存格定義名稱
12.如何知道定義名稱之儲存格範圍是指那些地方
13.驗證之輸入
14.輸入重號警示提醒
1D.工作表函數撰寫
A 欄位: 電纜編號(CABLE NO.)
B 欄位: 電纜起始點(FROM)
C 欄位: 電纜終點(TO)
D 欄位: 負載類別(LOAD CATEGORY)
E/F/G 欄位: 負載容量(HP)(KW)(KVA) (LOAD CAPACITY)
H 欄位: 相線類別(PHASE & WIRE)
I 欄位: 線電壓 (LINE VOLTAGE)
P 欄位: 電流遞減因數(DERATING FACTOR)
Q 欄位: 電纜種類 (CABLE TYPE)
Y 欄位: 接地線佈設方式 (GROUND METHOD)
Z 欄位: 接地線佈設標準 (GROUND STANDARD)
AG 欄位: 電纜長度
J 欄位: 負載之功率因數(運轉時)
K 欄位: 負載之功率因數(啟動時)
L 欄位: 負載效率 (E.F.)
M 欄位: 負載滿載電流
N 欄位: 負載過載電流(OVERLOAD CURRENT)
O 欄位: 啟動電流 LRA/ 滿載電流 FLA 的比值
R 欄位: 每相條數(QTY/PH) (N1)
U 欄位: 相線線徑(CABLE SIZE MM2)
S 欄位: 條數(N2)
T 欄位: 心數(CABLE CORE NO.)
V 欄位: 線徑完成外徑(CABLE OD) (MM)
W 欄位: 每條截面積 (MM2)
X 欄位: (N1XN2 條) 總截面積 (MM2) (A1)
AR 欄位: 無熔絲開關(BREAKER) (AT)
AA 欄位: 接地線線徑(MM2)
AB 欄位: PVC 絕緣接地線完成外徑 (MM)
AC 欄位: 接地線條數
AD 欄位: 接地線 N 條截面積
AE 欄位: 總條數 (TOTAL QTY)
AF 欄位: 總截面積(A3)
AH 欄位: 運轉電壓降
AI 欄位: 啟動電壓降
AJ 欄位: 電壓降核對
AK 欄位: 導線管管徑 PVC
AL 欄位: 導線管管徑容積 % (PVC)
AM 欄位: 導線管管徑 RSG
AN 欄位: 導線管管徑容積%(RSG)
AO 欄位: 電纜托架
AP 欄位: 電纜托架容積率%
AQ 欄位: 電纜托架(單層排列)
AS 欄位: 電纜長度檢料 字串合併
AT 欄位: 電纜長度檢料 長度
樞紐分析
AU 欄位: 電纜路徑
1E.工作表"LV-SAMPLE"的改善
表 1-2 與表 2-2 安全電流表的再修改
BA 欄位: 每相條數(QTY/PH) (1ST)
BD 欄位: 相線線徑(1ST)
BB 欄位: 條數(1ST)
BC 欄位: 心數(1ST)
BE 欄位: 運轉電壓降(1ST)
BF 欄位: 啟動電壓降(1ST)
BG 欄位: 電壓降核對(1ST)
BH 欄位: 每相條數(QTY/PH) (2ND)
BK 欄位: 相線線徑(2ND)
BI 欄位: 條數(2ND)
BJ 欄位: 心數(2ND)
BL 欄位: 運轉電壓降(2ND)
BM 欄位: 啟動電壓降(2ND)
BN 欄位: 電壓降核對(2ND)
BO 欄位: 每相條數(QTY/PH) (3RD)
BR 欄位: 相線線徑(3RD)
BP 欄位: 條數(3RD)
BQ 欄位: 心數(3RD)
BS 欄位: 運轉電壓降(3RD)
BT 欄位: 啟動電壓降(3RD)
BU 欄位: 電壓降核對(3RD)
R 欄位: 每相條數(QTY/PH)
S 欄位: 條數(N2)
T 欄位: 心數
U 欄位: 相線線徑
線徑放大的限制
1F.電纜路徑長度選取與加總
RACEWAY 工作表之建立
資料剖析(TEXT TOCOLUMN)功能的執行
電纜路徑編號與長度欄位
電纜路徑 (AU 欄位)拆開
電纜路徑長度選取
電纜路徑長度加總
1G.以顏色標示計算不合格的儲存格
1H.總結
作者建議
工作表函數的缺點
2A.FUNCTION 副程序
內容概要
何謂 FUNCTION 副程序
VBA 編輯器
如何開啟 Visual Basic 編輯器
電氣工程設計常用的 EXCEL VBA 函數
If 的語法
Select Case 的語法:
For 的語法
使用前注意事項
2B.計算工作表之表格規劃與建立
2C.基本資料之建立
2D.EXCEL VBA 撰寫
模組名稱之建立
J 欄位: 求取負載之功率因數(運轉時)
K 欄位: 求取負載之功率因數(啟動時)
L 欄位: 求取負載效率 (E.F.)
...
原價:
2400
售價:
2160
現省:
240元
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【簡介】
本書共分二十一章,從接地基本理論、分類,各種接地系統介紹。各場所(醫療、智慧型大樓、住宅大樓、靜電、避雷等)接地對策。接地用材料;接地系統之設計、施工、測試、維護;接地與安全等。並精心繪製詳圖與實例解說,係系統式完全攻略本。
【目錄】
一、接地的意義 1
二、電力設備的接地 15
三、電子設備的接地 63
四、避雷設備的接地 91
五、靜電對策接地 119
六、醫療設備的接地 133
七、智慧型大樓接地 149
八、住宅接地 167
九、其他接地 179
十、接地系統設計 207
十一、測試儀器 225
十二、接地電阻、大地電阻率測試 235
十三、接地突波阻抗測試 303
十四、接地線電流測試 307
十五、接地相關法令、規範 319
十六、接地材料 357
十七、接地與安全 365
十八、接地系統施工 401
十九、設計實例檢討 419
二十、電氣設備搭接的意義 427
二十一、接地維護 431
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AI啟蒙時代:傳奇創投家霍夫曼與GPT-4的AI探索對話,放大人類潛力,看見新機會 (1版)
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【簡介】
未來十年,AI會像今日的手機,
以想像不到的方式擴增人類能力,成為不可或缺的存在
在新時代的起點,我們如何開始探索AI的各種可能性?
矽谷傳奇創投霍夫曼親身示範,當人類智慧與人工智慧展開對話
會開啟什麼樣的未來?
•《華爾街日報》暢銷書
•台灣大哥大總經理 / AppWorks 董事長暨合夥人 林之晨 重磅力推
突破性科技的出現,一開始總是充滿未知,在我們亟需方向感的此刻,這本書就是探索AI的最佳嚮導,透過與GPT-4的對話,帶我們理解AI是什麼、能做到哪些事、又會如何改變我們的生活。對於還不熟悉AI的人,這本書是開始認識的起點;害怕工作受衝擊的人,可以找到提升能力的下手處;關心趨勢的人,則可以透過科技先驅的解讀,開啟全新的思考。
第一本與GPT對話互動、共同創作的未來指南
即使是在矽谷,霍夫曼都是走在趨勢尖端、企業家搶著求教的關鍵人物,他不只共同創辦LinkedIn,更協助多家新創公司從車庫成長到十億美元級企業。身為OpenAI初始創辦人之一、Inflection AI共同創辦人,霍夫曼擁有最前線視角,得以最快接觸到最新AI發展。在與大型語言模型的互動過程中,霍夫曼意識到AI技術已來到關鍵引爆點,他決定與GPT-4一起寫書,針對知識學習、商業轉型、藝術創作、公平正義、新聞媒體等重要領域,討論AI將如何形塑人類的未來。在與GPT-4的一問一答之間,霍夫曼描繪出一個人人都能靠AI大幅擴增知識與能力的新世界。
清楚了解潛在威脅,但把眼光放在可能創造的正向影響
隨著AI不斷進化,我們熟悉的做事方法、無數產業的獲利模式,都在一一被顛覆。陌生科技總會引發焦慮與抗拒,也的確會帶來許多問題,但霍夫曼認為,輕忽AI,就像在1990年代錯過網路,在2007年小看智慧手機。科技會帶來破壞,也會創造機會。AI將成為創造新工作與新商機的主要驅動力,而愈早開始使用AI的人,會得到愈豐厚的回報。不管你身處哪些領域,現在就開始在專業上使用AI,幫自己從「離終點更近」的地方開始努力。
人類不會被AI取代,反而會掌握這項工具,讓自己更強大
霍夫曼認為,人類最與眾不同之處,就在使用工具的能力,我們不只是擅長思考的「智人」,更是善於開發工具提升效能的「技人」,而AI正是能協助人類升級的新工具。你將在本書中學到:
-把AI當大學助理,不是先知。AI強在即時協助,但它的回答需要你的最終判斷。
-你是導演,不是木匠。使用AI沒有既定流程,更像在導一場戲,需要嘗試各種版本。
-去試就對了!用AI的犯錯成本很低,不喜歡答案,再換個問題就行。
-未來世代最實用的能力,是提出更好問題、學AI無法訓練的見解,以及執行力。
-「問一題,就會想再問十題」,AI的延伸性可以助企業提供更個人化的服務。
-AI的「幻覺」,其實也是一種「想像力」。除了事實性資訊,AI也可以助你發想靈感。
【目錄】
前 言 啟蒙時刻
第一章 教育改革
第二章 創意與想像力
第三章 公平與正義
第四章 新聞的未來
第五章 社群媒體
第六章 職涯轉型
第七章 更聰明地工作
第八章 會產生幻覺的機器
第九章 穿越時空的對談
第十章 從智人到技人
結 語 在21世紀的十字路口
謝辭
參考來源
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作者:石原結實、牧野直子/譯者:
出版商:墨刻(城邦)
出版日期:2022-08-18
ISBN:9789862897423
內容簡介
DESCRIPTION
──日本暢銷醫學書作家VS頂尖營養料理專家聯手出擊──
第一本教你活用蔬菜植化素,建立自體救命抗病力
好食材不必多!吃得對才能建立健康正循環
9大超級蔬菜X 2種關鍵食材 最核心的蔬菜智慧都在這一本
「每天吃進肚裡的青菜,將決定你一生的壽命!」
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從食材效果、營養解釋、有效保存技術到烹飪技巧一應俱全。更收錄了288種每天料理也吃不膩的「常備配菜」和徹底激發食材營養的「強效烹調食譜」。懂得選擇食材,更要懂得使用正確的料理方式,所有食材的營養才能徹底吃進身體裡!
▌典故 闡述食材的特殊背景
打破民眾對食材的既定印象,從歷史角度切入,進一步了解每種食材對人類帶來的重要影響。
▌科學 拆解食物裡的驚人成分
解構單一食材含有的成分,並從每種成分對於身體的益處與疾病的預防功效。
▌醫學 健康觀點了解食材重要性
看以平淡無奇的單一食材,其實正是某種病症解藥!本篇章直接點明每種蔬菜最適合哪些體質、病症的人食用。
▌功效 條列整理,食材優點一目了然
從科學與醫學的基礎觀點,條列出單一食材的重要功效
▌Q&A 一問一答,解說更生動且平易近人
從料理觀點出發,精選民眾容易產生的疑問或迷思,以QA形式解答
▌全方位強效食譜 導入能讓食材營養全然釋放的烹調手法
透過簡單的步驟與易取得的配料,精選能在短時間完成,以最能保留食物完整營養的烹調方式,打造單一食材的全方位美食變化
▌實用常備菜&應用 長效保存+百吃不膩的變化料理
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GAN 對抗式生成網路 (1版)
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商品描述
「GAN 是近年來機器學習領域中最有趣的點子!」這是臉書首席 AI 科學家、也是當今深度學習三巨頭之一的 Yann LeCun 對 GAN (對抗式生成網路) 技術下的註解。
GAN 從誕生至今已經創造了許多令人瞠目結舌的驚人應用,從最早貓圖片的自動產生器、虛擬人臉生成器、到 Deepfake 影片/照片換臉特效,都是 GAN 的應用。光是 GAN 的開山論文,被引用次數就足足是 TensorFlow 的 2.5 倍,不只在技術領域,就連麥肯錫 (McKinsey & Company) 等主流媒體,GAN 的相關討論也時常出現。
但要搞懂這最尖端、最熱門的技術可不容易,網路上許多似是而非的說法,加上漏洞百出的數學推導,讓初學者不得其門而入。
本書目標是針對想從基礎開始學習 GAN(對抗式生成網路)的人,提供最可靠的原理教學與實戰指南。我們將從最簡單的範例開始上手,然後介紹各種最先進的 GAN 技術並用程式實作,包括生成高解析度圖片、圖像轉譯、或製作對抗性樣本等。我們會提供最直觀的解說,讓讀者只需要具備基礎的 Python、深度學習、與數學相關知識,就能直接探索這項如魔法般的尖端科技。
我們希望讀者不但能了解 GAN 到目前為止所取得的成就,還能獲得必要的知識與工具來充實自己,以便進一步展開新的應用。對於充滿企圖心的人來說,GAN 可是具有無窮的潛力,一旦上手,未來在學術界或生活應用上必能大放異彩,很高興您能加入我們的行列。
本書特色:
●本書由施威銘研究室監修,內容易讀易懂,並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。
●內容涵蓋 Autoencoder/VAE 及各種 GAN 技術,包括 DCGAN、PGGAN、SGAN、CGAN、CycleGAN、NS-GAN、Min-Max GAN、WGAN、BigGANigGAN、StyleGAN、...等,還有對抗性樣本、以及 GAN 在醫學界與時尚界的應用案例。
●不求花俏吸睛,腳踏實地帶你一步步揭開各種 GAN 的神祕面紗。從原理、演算法、架構圖、再到程式實作,讓您一氣呵成、深入體驗 GAN 的奧妙。
●所有範例程式小編都已在 Colab 上實測過,並針對可能因版本不同而遇到的狀況提供說明及解決方案。建議讀者也在免費的 Colab 上執行範例程式,可避免一些環境設定或相容性等問題。
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"超級實用, 將理論與實作完美整合" - Dana Robinson, The HDF Group
"對於發展快速且應用廣泛的 GAN 知識, 做了非常有系統的介紹" - Grigory V. Sapunov, Intento
"出色的寫作、加上易於理解的數學解釋" - Bachir Chihani, C3
"在「程式設計書、學術理論書、網誌」之間取得了極佳的平衡" - Erik Sapper博士, 加利福尼亞州立理工大學
作者簡介
Jakub Langr 畢業於牛津大學,是一間新創公司的聯合創始人,該公司使用 GAN 進行創意和廣告應用。Jakub 自 2013 年起就一直從事資料科學工作,最近則是在 Filtered.com 負責資料科學技術,並在 Mudano 從事資料科學研發工作。他還在伯明翰大學(英國)和眾多民營公司設計並教授資料科學課程,另兼任牛津大學客座講師。他也是《Entrepreneur First》第七屆深度技術人才投資者中的一位駐點創業者。Jakub 還是皇家統計學會的研究員,並受邀在各種國際會議上發表演說。他將本書的全部收益捐給英國非營利心臟基金會。
Vladimir Bok 以優異成績取得哈佛大學計算機科學學士學位。他是在微軟研究院從事音樂風格轉換的相關研究時,見證到 GAN 的巨大潛力。他的工作經驗豐富,從 Y Combinator 投資的新創公司應用資料科學部門,到微軟的領導跨職能計劃皆有涉入。Vladimir 最近在紐約的一家新創公司管理資料科學專案,該公司針對線上旅行與電子商務網站提供機器學習服務,其中不乏《財訊》所列的五百大企業。他將本書的所有收益捐給非營利組織《Girls Who Code》。
目錄大綱
[簡要目錄]
第一篇 GAN 與生成模型入門
1 GAN (對抗式生成網路) 簡介
2 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型
3 你的第一個 GAN:生成手寫數字
4 深度卷積 GAN (DCGAN)
第二篇 GAN 的進階課題
5 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道
6 漸進式 GAN (PGGAN)
7 半監督式 GAN (SGAN)
8 條件式 GAN (CGAN)
9 CycleGAN
第三篇 GAN 的實際應用及未來方向
10 對抗性樣本 (Adversarial example)
11 GAN 的實際應用
12 展望未來
[完整目錄]
第一篇 GAN 與生成模型入門
第 1 章 GAN (對抗式生成網路) 簡介
1.1 什麼是 GAN (Generative Adversarial Network)?
1.2 GAN 如何運作?
1.3 GAN 的詳細運作流程
1.3.1 GAN 的訓練方式
1.3.2 何時達到均衡 (完成訓練)
1.4 為何要學 GAN?
第 2 章 用 Autoencoder (AE) 做為生成模型
2.1 生成模型 (Generative model) 簡介
2.2 Autoencoder 的運作原理
2.3 Autoencoder 的架構
2.4 Autoencoder 與 GAN 有何不同?
2.5 Autoencoder 的用途
2.6 「非監督式」與「自監督式」學習
2.6.1 舊招新用
2.6.2 用 Autoencoder 生成資料
2.6.3 VAE (Variational Autoencoder)
2.7 實例:寫程式實作 VAE
2.8 再論潛在空間
2.9 為何我們還是得用 GAN?
第 3 章 你的第一個 GAN:生成手寫數字
3.1 GAN 的基礎:對抗訓練
3.1.1 損失函數
3.1.2 訓練過程
3.2 生成器與鑑別器的目標差異
3.2.1 目標衝突
3.2.2 混淆矩陣 (confusion matrix)
3.3 GAN 的訓練程序
3.4 實例:生成手寫數字
3.4.1 匯入模組並設定模型輸入維度
3.4.2 實作生成器
3.4.3 實作鑑別器
3.4.4 建立並編譯訓練所需的模型
3.4.5 撰寫訓練用的函式
3.4.6 顯示生成的圖片
3.4.7 開始訓練模型
3.4.8 檢查結果
3.5 結語
第 4 章 深度卷積 GAN (DCGAN)
4.1 卷積神經網路 (CNN)
4.1.1 卷積濾鏡 (Convolutional filter)
4.1.2 將 CNN 的概念視覺化
4.2 DCGAN 簡史
4.3 批次正規化 (Batch normalization)
4.3.1 了解正規化
4.3.2 批次正規化計算
4.4 實例:用 DCGAN 生成手寫數字
4.4.1 匯入模組並設定模型輸入的維度
4.4.2 實作 DCGAN 的生成器
4.4.3 實作 DCGAN 的鑑別器
4.4.4 建立並運行 DCGAN
4.4.5 模型輸出
4.5 結語
第二篇 GAN 的進階課題
第 5 章 訓練 GAN 時所面臨的挑戰與解決之道
5.1 評估訓練成效的方法
5.1.1 各種可能的評估方法
5.1.2 起始分數 (IS)
5.1.3 Fréchet 初始距離 (FID)
5.2 訓練上的挑戰
5.2.1 逐步增加神經網路的深度
5.2.2 更改賽局的設計與評估方式
5.2.3 Min-Max GAN
5.2.4 非飽和 GAN (NS-GAN)
5.2.5 何時該結束訓練
5.2.6 Wasserstein GAN (WGAN)
5.3 賽局設計的重點整理
5.4 訓練 GAN 的實用技巧
5.4.1 將輸入正規化
5.4.2 批次正規化
5.4.3 梯度懲罰
5.4.4 給鑑別器更多的訓練
5.4.5 避免稀疏梯度
5.4.6 使用標籤平滑或增加標籤雜訊
第 6 章 漸進式 GAN (PGGAN)
6.1 於潛在空間中做插值
6.2 進展快速的 PGGAN
6.2.1 以漸進方式擴充圖層解析度
6.2.2 程式觀摩
6.2.3 小批次標準差
6.2.4 均等學習率
6.2.5 生成器的逐像素特徵正規化
6.3 PGGAN 的關鍵改良總結
6.4 TensorFlow Hub 入門
6.5 實際應用
第 7 章 半監督式 GAN (SGAN)
7.1 認識 SGAN
7.1.1 什麼是 SGAN?
7.1.2 SGAN 的輸入、輸出、與目標
7.1.3 SGAN 的訓練過程
7.1.4 SGAN 的訓練目標
7.2 實例:實作 SGAN
7.2.1 SGAN 的架構圖
7.2.2 行前說明
7.2.3 程式初始設置
7.2.4 準備資料集
7.2.5 設計生成器
7.2.6 設計鑑別器
7.2.7 建立並編譯模型
7.2.8 開始訓練
7.3 與全監督式分類器比較
7.4 結語
第 8 章 條件式 GAN (CGAN)
8.1 CGAN 的發展動機
8.2 CGAN 的原理與架構
8.2.1 CGAN 的生成器
8.2.2 CGAN 的鑑別器
8.2.3 總結表
8.2.4 架構圖
8.3 實例:實作 CGAN
8.3.1 行前說明
8.3.2 初始設置
8.3.3 設計生成器
8.3.4 設計鑑別器
8.3.5 建立並編譯模型
8.3.6 設計訓練迴圈
8.3.7 顯示樣本影像
8.3.8 實際開始訓練模型
8.3.9 檢視輸出結果:是否生成指定種類的資料
8.4 結語
第 9 章 CycleGAN
9.1 圖像轉譯
9.2 來回一致損失 (Cycle-consistency loss):先轉過去再轉回來
9.3 對抗損失 (Adversarial loss)
9.4 特質損失 (Identity loss)
9.5 CycleGAN 的架構
9.5.1 整體架構:CycleGAN 的 4 個神經網路
9.5.2 生成器的架構
9.5.3 鑑別器的架構
9.6 GAN 的物件導向設計
9.7 實例:實作 CycleGAN
9.7.1 建立 CycleGAN 的 4 個神經網路
9.7.2 建立生成器的 method
9.7.3 建立鑑別器的 method
9.7.4 訓練模型的 method
9.7.5 實際開始訓練
9.8 CycleGAN 的強化和應用
9.8.1 CycleGAN 加強版 (Augmented CycleGAN)
9.8.2 CycleGAN 的各種應用
第三篇 GAN 的實際應用及未來方向
第 10 章 對抗性樣本 (Adversarial example)
10.1 對抗性樣本的用途
10.2 深度學習的潛在弱點:容易被騙
10.3 訓練方法的善用與濫用
10.4 樣本中的訊號與雜訊
10.5 還不到絕望的時候
10.6 解鈴還須繫鈴人,該 GAN 出馬了
10.7 結語
第 11 章 GAN 的實際應用
11.1 GAN 在醫學方面的應用
11.1.1 用 GAN 提高診斷準確率
11.1.2 擴增訓練樣本的方法
11.1.3 應用的成果
11.2 GAN 在時尚方面的應用
11.2.1 用 GAN「設計」時尚
11.2.2 把 CGAN 用到時尚領域
11.2.3 創造符合個人偏好的新商品
11.2.4 針對個人偏好改良現有商品
11.3 結語
第 12 章 展望未來
12.1 GAN 的道德考量
12.2 GAN 的最新改良
12.2.1 RGAN (相對 GAN)
12.2.2 SAGAN (自我注意 GAN)
12.2.3 BigGAN
12.3 更多潛力 GAN 的參考資料
12.4 本書的回顧與結語
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恆久卓越的修煉:掌握永續藍圖,厚植營運韌性,在挑戰與變動中躍升 (1版)
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【簡介】
從新創到永續,厚植經營實力最重要的一張藍圖
《從A到A+》管理大師詹姆.柯林斯回到初心的重量級新經典
劇變時代,在每個關鍵點做正確選擇,穩步發展成長
詹姆.柯林斯是深刻影響全球CEO與經理人的管理大師,被《富比士》譽為全球百位最偉大商管思想家,曾出版《基業長青》、《從A到A+》等暢銷經典,系列著作不僅是管理界必讀,更在全球創下千萬本銷售紀錄。柯林斯從在史丹佛商學院執教、到成立企管研究實驗室,都專注探究一個主題:同樣是從新創開始,為何有些企業能夠屹立數十年,甚至成為改變世界的公司?
柯林斯研究發現,卓越的企業雖然罕見,卻絕非新鮮事,不同時代都有領導人引領企業長期成功,其中許多致勝關鍵其實是在企業創立初期就養成,不僅經得起時間考驗、更是現今企業面對快速變動的市場,迫切需要的指引。柯林斯決定將這些成功經營的基石重新帶回市場。
三十年前,柯林斯與人生導師比爾‧雷吉爾共同在史丹佛商學院開設「創業與小企業管理」,非常受歡迎,兩個人並將課程精華撰寫成書,當時一出版即成為矽谷經典。那本書也是Netflix創辦人里德.海斯汀(Reed Hastings)創業路上最重要的一本參考書,每年都重讀一遍,打造出今日的串流巨人。
三十年後,柯林斯再整合多年研究獲得的洞見與體悟,新增四篇全新章節、十五篇新論述,寫成《恆久卓越的修煉》。不只擴充、更新內容,柯林斯更總結生涯所有著作精華,提出企業恆久卓越的藍圖,從人才、思維到行動,分階段詳細指出企業持續成長的路徑,即使遭遇挫敗、偏離軌道,也能再起。
二十一世紀的前二十一年教會我們,沒有「新常態」,只有一連串「非正常」。
在市場劇烈變動、科技快速顛覆的現在,要成為恆久卓越的企業更加困難,也更需要有紀律的行動。柯林斯分析,今天的大企業,也都曾是小新創,卓越的根基愈早奠定,愈可能具備挺過危機、翻轉頹勢的能耐。
書中從用人、領導、願景、策略、創新到執行,把抽象遙遠的「卓越」拆解成可設定、可執行的明確「要素」,這張藍圖也收納了柯林斯最為人熟知的重點概念,例如找對人上車、第五級領導、二十哩行軍、轉動飛輪、提高運氣報酬率等,不管是身處哪一階段、哪種規模的企業,都能找到切入點、依循前進,一步步帶領公司邁向卓越。
卓越不是終點,而是途徑──是引領我們持續進步、持續追求的路。
人才──要攀登無人攀登過的高山、面對難以預料的風險,最佳避險之道是確認綁在繩子另一端的夥伴是對的人,無論發生什麼狀況,他都能應付。
領導──唯有當人們擁有不追隨領導人的自由,卻仍願意追隨時,領導力才真正存在。
願景──企業要長青,願景不可或缺。如果創業是打贏獨立戰爭,確立願景就是制定憲法,是指引企業不斷前進的核心價值。
創新──好點子從來不缺,缺的是樂於接受各種想法的態度。
執行──再出色的願景與策略,無法好好執行,永遠無法躍升卓越。企業五百強中,近九成領導人將成功歸功於「完美執行」。
【目錄】
推薦序 堅定信念,攀登卓越的高峰
導讀 卓越,來自於選擇與承諾
序言 為什麼現在寫這本書?
1人生導師
2人才的重要
3領導者
領導力究竟是什麼?
你的志業是什麼?
好的決策,取決於對的時程
別把授權和抽離混為一談
4願景
超越利潤的目的──稀有不等於新穎
到處都是膽大包天的目標
確立願景──DPR公司制憲大會
5幸運的迷思
6卓越的藍圖
7策略
策略的本質
無法控制價格,就必須控制成本
8創新
創造力還算是容易的部分
9戰術執行
設定截止期限──框架內的自由
SMaC心態
期望
戰術上的膽大包天的目標
捨我其誰的責任感
謝辭
注釋
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