現代機構學 (1版)

類似書籍推薦給您

現代機構學 作者：顏鴻森、吳隆庸、黃文敏、吳益彰、藍兆杰 ISBN：9789865522049 版次：1 年份：2020 出版商：東華書局 頁數/規格：472頁/平裝雙色 簡介 本書特色 　　機構之功能為產生必要的機械運動。傳統的設計是經由連桿、凸輪、齒輪、及其它機構，來達成所需的運動輸出。21世紀的現代，有些電動機功能，可直接產生輸出端所需的運動；廣義言之，亦是機構學範疇。「現代機構學」與時俱進的將著者前撰「機構學」專著大幅改版，減少傳統機構內容及圖解技巧篇幅，增加電機機構、機構合成、及機器動力專章，以符合現代機器設計與科技發展需求。 目錄 第01章 緒言 INTRODUCTION 第02章 機構的構造 STRUCTURE OF MECHANISMS 第03章 機構的運動 MOTION OF MECHANISMS 第04章 連桿機構 LINKAGE MECHANISMS 第05章 運動分析-圖解法 GRAPHICAL KINEMATIC ANALYSIS 第06章 運動分析-解析法 ANALYTICAL KINEMATIC ANALYSIS 第07章 連桿機構合成 SYNTHESIS OF LINKAGE MECHANISMS 第08章 凸輪機構 CAM MECHANISMS 第09章 齒輪機構 GEAR MECHANISMS 第10章 動力分析 DYNAMIC FORCE ANALYSIS 第11章 電機機構-永磁式電動機 ELECTRICAL MECHANISMS

100~105 結構學(題型整理+解題剖析) (1版)

類似書籍推薦給您

【考試用書】 書名：100~105 結構學(題型整理+解題剖析) 作者：九華土木文教機構 出版社：文笙 出版日期：2017/03/00 ISBN：9789868939356 ■ 本書特色 　　 　　完整收錄國考各次試題及詳解，由九華力學名師群通力製作，並以加強各章節之重點整理、印證重要概念、強化學習效果，使考生熟悉出題型態，培養應試能力及解題技巧，讓考生一擊必中。 ■ 目錄 第一章　結構穩定、靜定性分析 第二章　共軛梁法 第三章　單位力法（含卡二定理） 第四章　諧和變位法（含最小功法） 第五章　傾角變位法（含彎矩分配法） 第六章　對稱與反對稱結構 第七章　影響線 第八章　結構矩陣 第九章　其他類型考題

建構機器學習系統實踐指南 (1版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 可於第一線使用！ 運用設計模式的最佳設計、建構與維護方法 滿載機器學習系統實用化所需的設計、開發、維護知識 適合AI工程師、系統工程師 本書旨在提供一個全方位的指南，幫助讀者將機器學習真正應用於實際的商業環境中。 企業的核心是經營事業而不能僅只於研究，所以讓機器學習實用化所需的工程技術與知識，與機器學習的學術研究同樣重要，甚至更加重要。而要讓機器學習快速實用化且變得更加方便，就需要建置各種系統。 本書主要在講述前著《AI開發的機器學習系統設計模式》未能觸及的內容，特別是如何在商業環境中建立機器學習系統，包括定義商業場合的使用情境、建構工作流程與系統，並且強調機器學習系統的實際應用，以及會遇到的問題，詳盡解說如何將機器學習整合到現有的運行系統和工作流程中。 市面上雖然有許多介紹機器學習模型建構與使用方式的書籍，卻很少有針對系統建置的說明。因此，本書的重點在於讓機器學習能夠真正付諸實用，包括課題設定、工作流程設計以及系統建置方法。 本書不僅介紹機器學習模型，更著重於建立應用機器學習所需的前台、後台、基礎架構、管線、BI工具等。 主要內容包括： ．定義商業應用場景：介紹不同的商業情境及如何在這些情境中應用機器學習。 ．建構工作流程與系統：不僅限於機器學習模型，還包括前台、後台、基礎架構、管線、BI工具及其他相關軟體的建立。 ．解決現有書籍的不足：現有書籍多專注於技術和實例，但很少介紹驅動機器學習的系統建構方法。本書彌補這一不足。 ．課題設定和系統嵌入：介紹如何設定機器學習要解決的課題，並將其嵌入系統和日常業務活動中。 ．實例與應用：書中包含作者自製的智慧型手機App、後台、批次系統及相關資料的實例，並提供實際運作的系統示範。 ．前著延伸：本書是《AI開發的機器學習系統設計模式》的延續，涵蓋了前著未涉及的部分，如課題設定和系統嵌入方法。 ．綜合技術學習：讀者能通過個案研究學會課題設定、工作流程設計、系統開發及團隊建置等技術。 提供下列需求度較高的機器學習系統範例 ．需求預測系統 ．違規偵測系統 透過案例，學習機器學習實用化所需的內容 ．課題設置 ．工作流程設計 ．系統開發 ．團隊設計 【目錄】 前言 本書的目標讀者與必要的先備的知識 本書的編排方式 本書範例檔的執行環境 書上的範例檔與GitHub範例檔的差異之處 本書的範例檔 第1章 課題、團體、系統 1.1 如何透過軟體技術解決商業課題 1.2 設計利用機器學習解決課題的腳本 1.3 根據團隊規模與技術思考開發與維護系統的流程 1.4 設計機器學習系統的架構 1.5 新的機器學習系統設計模式 1.6 團隊編制的模式 1.7 小結 第2章 建立需求預測系統 2.1 需求預測的目的 2.2 機器學習團隊與軟體開發團隊的編制範例 2.3 利用機器學習預測需求 2.4 需求預測系統與業務的工作流程 2.5 總結 第3章 利用動物圖片應用程式建置違規內容偵測系統 3.1 動物圖片應用程式的概要 3.2 偵測違規內容的目的 3.3 定義判斷違規內容所需的資料 3.4 設計違規內容偵測系統與工作流程 3.5 開發違規內容偵測模型 3.6 讓違規內容偵測系統實用化 3.7 總結 第4章 於動物圖片應用程式的搜尋功能使用機器學習 4.1 動物圖片應用程式的搜尋功能 4.2 利用機器學習改善搜尋功能 4.3 建立相似詞詞典 4.4 利用排序學習排序搜尋結果 4.5 建置A／B測試 4.6 利用圖片搜尋 4.7 打造使用者願意使用的機器學習 結語 索引