機率與統計 精華版(Probability & Statistics for Engineers & Scientists ,MyStatLab Update 9/e) (9版)
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書名:機率與統計(精華版) (Walpole:Probability and Statistics for Engineers and Scientists 9/E)
作者:Walpole(陳常侃‧王妙伶)
出版社:偉明
出版日期:2017/05/00
ISBN:9789869190343
內容簡介
本書強調運用機率與統計的方法解決科學與工程問題。透過實例講解,由簡入繁、循序漸進的內容,使學生容易理解。本書文句簡潔流暢,結合生活化的主題而不以過度複雜艱澀的數學理論來呈現,更能提升學生的興趣。書中範例結合數學理論與實務應用,解題過程詳細明瞭,各章充分的習題演練幫助學生奠定觀念的基礎。另外,提供如何利用電腦軟體Excel來解決數學問題。
目錄
第1章 統計學與資料分析導論
第2章 機率
第3章 隨機變數與機率分佈
第4章 數學期望
第5章 一些離散機率分佈
第6章 一些連續機率分佈
第7章 基礎抽樣分佈與資料描述
第8章 單樣本與雙樣本估計
第9章 假說檢定
附錄
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深度學習-使用TensorFlow 2.x (1版)
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內容簡介
深度學習是人工智慧(AI)中發展最快速的領域之一,其主要原因是因為深度學習技術模擬了人類大腦的神經網路運作。近年來由於圖形處理器(GPU)的興起,改善了電腦的運算速度,因此各式各樣的神經網路一一出現,而這些神經網路也被應用在我們常用的一些應用產品,例如:文字辨識、語音辨識、垃圾郵件過濾、翻譯等。書中先講述AI概論、Tensorflow的安裝、張量的基礎應用到進階應用,讓讀者能夠先掌握Tensorflow,接著經由Tensorflow來講述深度學習的各種實作項目,如類神經網路、神經網路的優化與調教、卷積神經網路及循環神經網路,藉此能夠將Tensorflow活用,並且對深度學習有更進一步的認識。
本書適用於大學、科大資工、電機、電子系「深度學習」(且使用TensorFlow 2.x)課程使用。
本書特色
1.由淺入深的神經網路介紹:
本書從最基本的深度神經網路架構敘述,接著介紹各種卷積神經網路,並利用Python語法完成各模型的架設。
2.使用最新的Tensorflow 2.x 版本:
本書使用Tensorflow 2.x 框架來演練多種的神經網路模型,並在利用簡短的程式範例讓讀者了解網路模型。
3.配合常見的訓練資料庫訓練:
本書使用常見的資料庫,讓網路訓練的過程中更加貼近日常生活。
4.圖表分析:
在書中藉由大量的2D、3D的圖表分析,讓使用者清楚瞭解網路訓練情況。
5.提供大量的網路論文模型與名稱:
書中介紹的網路模型大多來自於頂尖的會議論文,除了有詳細的模型解說外,還提供相對的論文名稱,讓讀者更深入的研讀學習。
目錄
CH1 人工智慧概論
1-1 人工智慧的興起
1-2 機器學習(Machine Learning ,ML)概述
1-3 深度學習(Deep Learning ,DL)
1-4 人工智慧應用領域
CH2 Tensorflow環境安裝與介紹
2-1 Tensorflow 簡介
2-2 Keras 簡介
2-3 開發環境安裝
CH3 常用工具介紹
3-1 NumPy 介紹
3-2 Matplotlib 介紹
3-3 Pandas 介紹
CH4 張量的基礎與進階應用
4-1 張量(tensor)介紹
4-2 數據類型介紹
4-3 張量的各種運算
CH5 類神經網路
5-1 類神經網路(Neural Network, NN)簡介
5-2 激勵函數(Activation Function)介紹
5-3 神經網路(多層感知機 Multilayer perceptron, MLP)
5-4 網路參數的優化
5-5 神經網路訓練實例(MNIST 手寫數字辨識)
5-6 使用keras 模組實現神經網路訓練(Fashion MNIST 識別)
5-7 網路的保存與載入
CH6 神經網路的優化與調教
6-1 過擬合(overfitting)與欠擬合(underfitting)問題
6-2 數據集劃分
6-3 提前停止(Early stopping)
6-4 設定模型層數對
6-5 使用Dropout
6-6 使用正則化(regularization)
6-7 數據增強(Data Augmentation)
CH7 卷積神經網路
7-1 淺談卷積神經(Convolutional Neural Network)網路
7-2 卷積層(Convolution Layer)
7-3 池化層(Pooling Layer)
7-4 Flatten(展平)與Dense(全連接)層
7-5 卷積神經網路實作(LeNet-5 實作)
7-6 常見卷積神經網路(一)-AlexNet 網路
7-7 常見卷積神經網路(二)-VGG 網路
7-8 常見卷積神經網路(三)-GoogLeNet 網路
7-9 常見卷積神經網路(四)-ResNet 網路
7-10 常見卷積神經網路(五)-DenseNet 網路
CH8 循環神經網路
8-1 淺談循環神經網路
8-2 循環神經網路(Recurrent Neural Network)
8-3 循環神經網路(RNN)的梯度消失與爆炸
8-4 長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)
8-5 門控循環單元(Gate Recurrent Unit, GRU)
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訊號與系統(Phillips : A Brief Introduction to Signals, Systems, and Transforms 5/E) (2版)
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【中文翻譯書】
書名:訊號與系統
原文書名:A Brief Introduction to Signals, Systems, and Transforms 5/E
作者:Phillips
翻譯:郭忠民
出版社:高立
出版日期:2020/01/01
ISBN:9789862802939
內容簡介
本書改編自 Phillips、Parr、Riskin,「Signals, Systems, and Transforms」第五版一書。由於該書內容龐複,一般大專技職體系課程無法完全容受。因此,本書濃縮了原文書的內容再加上實務章節,期能更加符合技職體系大專生之授課需求。
本書第一章至第五章介紹連續信號與系統及其在時域與頻域上的運用,此部分保存原文書中大部份的內容。第六章介紹類比信號與數位信號之間的轉換,係將原本分佈在原文書中各個有關 A/D 及 D/A 的部分整合起來而成的。第七章是拉普拉斯轉換,此部分保留原文書的內容。第八章介紹離散時間信號與系統的時域與頻域的表示方式,本章的內容是濃縮自原文書的第九到第十二章內容。第九章則是以範例的方式介紹數位濾波器實作步驟,讓讀者能學習到如何運用信號與系統的相關知識。因此,這是一本非常適合作為工程科系學生學習的教科書以及工程師自修用書。
目錄
Chapter 1 導 論
Chapter 2 時間連續信號與系統
Chapter 3 連續時間線性非時變系統
Chapter 4 傅立葉級數
Chapter 5 傅立葉轉換
Chapter 6 從類比到數位
Chapter 7 離散時間信號與系統
Chapter 8 z轉換以及DFT
Chapter 9 濾波器的設計與實現
附錄A 積分表與三角恆等式
附錄B 幾何級數的求和公式
附錄C 複數及尤拉關係式
附錄D 微分方程式的解
附錄E 部分分式展開
參考文獻
中英文索引
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高頻交換式電源供應器原理與設計
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第一章 交換式電源供應器
第二章 電源輸入部份
第三章 電源轉換器的種類
第四章 轉換器功率電晶體的設計
第五章 高頻率的功率變壓器
第六章 電源輸出部份:整流器、電感器與電容器
第七章 轉換器穩壓器的控制電路
第八章 轉換式電源轉換器周邊附加電路與元件
第九章 轉換式電源供給器穩定度分析與設計
第十章 電磁與射頻干擾(EMI-RFI)的考慮
第十一章 電源供給器電氣安全標準
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商品描述
本書特色
1.獨家收錄目前全球正夯的物聯網概念,將IOS及Android的手持裝置與myRIO 1900做結合。
2.本書中有大量程式範例,循序漸進加以解說每個程式的內容與觀念,加強實務設計能力。
3.針對專題製作常用的各種感測器結合NI myRIO 1900,小專題式詳細引導,激發實作靈感,自行創造出獨特的設計方法及技巧,開發出實用的系統。
內容簡介
本書是LabVIEW相關進階課程之書籍,搭配創新嵌入式硬體「NI myRIO 1900」,以實際軟體操作視窗進行圖文導引,大量程式範例,循序漸進加以解說每個程式的內容與觀念,並結合精選實用感測器與實例應用,小專題式詳細引導,激發設計靈感,自行創造出獨特的設計方法及技巧,設計出實用的系統。
目錄大綱
第1章 myRIO-資料擷取與控制
第2章 家庭保全系統
第3章 有害氣體偵測系統
第4章 空氣中溫度量測(LM335)
第5章 myRIO 環境監控
第6章 Pt-100水溫測量
第7章 工業級溫度量測(K-type)
第8章 荷重元感測器-磅秤
第9章 空氣品質監測-空氣盒子
第10章 PWM 馬達控制
第11章 液位感測器
第12章 藍牙-Bluetooth
第13章 Character LCD Display
第14章 水質酸鹼度測量(pH)
第15章 全球衛星定位系統-GPS
第16章 養殖池溶氧監測系統
第17章 陀螺儀
第18章 加速度計
第19章 遠端控制
第20章 Google Maps簡易應用
附錄 教具模組介紹
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嵌入式系統設計:ARM:Based FPGA基礎篇
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