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新型電力系統ICT應用與實踐

為了解決資料架構的問題，作者 這樣論述：

本書全面介紹新型電力系統建設中所涉及的主要資訊通信技術及其應用。全書共11章。第1～2章介紹碳減排背景下能源電力行業向低碳化轉型發展的趨勢，以及新型電力系統建設的必要性。第3章介紹能源行業數位化轉型現狀，給出新型電力系統的ICT架構。第4～9章系統地闡述5G助力高彈性電網建設、電力光網路、電力智慧雲網、電力物聯網、能源大資料中心、新型電力系統網路安全等方面的資訊通信關鍵技術及應用方案。第10章結合新型電力系統源、網、荷、儲全環節業務場景，以國網浙江省電力有限公司的探索與實踐為例，呈現典型應用。第11章為新型電力系統展望。 本書可為能源、電力、資訊通信等相關領域的從業人員提

供參考。

資料架構進入發燒排行的影片

應用可解釋機器學習預測下游車流與兩車互動對危險駕駛之影響

為了解決資料架構的問題，作者何昕蓓 這樣論述：

臺灣市區道路的混合車流包含汽車、大型車、機車，每位駕駛會透過行為的改變以達心中的目標駕駛狀態。然而有些狀態的改變會造成該路段車流不穩定，進而發生危險駕駛。近年許多研究以交通衝突作為替代性的安全指標，而危險的駕駛行為可能導致交通衝突，然而目前相關分析方法可能存在黑箱或是無法清楚呈現出複雜的駕駛行為，故尚未能清楚了解混合車流駕駛的決策，因此本研究針對上述問題進行更細緻的分析。本研究使用雷達偵測技術所蒐集到的市區道路車流資料，該資料源自於《市區道路車道配置及車道寬度調查研究與實作案》(吳昆峯，2020) 計畫中所蒐集的資料，針對新竹選定的市區道路路段蒐集車流資料。為準確了解危險駕駛行為的與車流狀態

之關係，本研究利用可解釋機器學習作分析工具，以更彈性且精準的角度探索大數據的資料，建立出完整的混合車流與危險行為間之分析架構以及預測模型。另一研究目的則聚焦於研究場域經歷車道佈設改變後，兩車道與三車道之市區道路對車流與危險駕駛行為之影響分析。研究結果顯示當下游當量密度低時，駕駛認為該狀況不至擁擠時，有較多樣的駕駛可能會以不同的理想速度行駛，但太過自由的道路環境下，可能使駕駛警覺性下降。然而藉由車道寬度的縮減以及車道劃分明確時，駕駛警覺性提升，危險鑽車發生可能行減小，但行為間存在移轉的可能。除解析危險駕駛行為，本研究所建立之預測模型進一步可擴展至車聯網之即時警示應用。

圖解數位科技：金融科技與數位銀行(2版)

為了解決資料架構的問題，作者伍忠賢,劉正仁 這樣論述：

　　※一單元一概念，輕鬆了解FinTech與Bank 3.0。 　　※內容豐富，電子支付、數位分行、比特幣、區塊鏈等精華內容一把抓。 　　※世界趨勢不遺漏，涵蓋臺灣、中國大陸、美國、新加坡、瑞典、丹麥等國。 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收。 　　從2015年開始，「金融科技」（FinTech）與「數位銀行」（Bank 3.0）經常在各大媒體上被討論，關於比特幣、大數據、區塊鏈、聊天機器人等相關報導更如天上繁星，令人目不暇給，然而大多數報導卻難以讓讀者了解FinTech與Bank 3.0的全貌。 　　本書提供完整知識架構，包含：金融科技的介紹、網路金融公司的興起、傳統

銀行的數位化等精華內容，幫助讀者在紛雜的資訊中找到定位。透過詳實的圖表整理，讀者也能快速理解臺灣與世界各國的發展異同，金融科技對傳統銀行與金融服務造成的巨大變革。適合想了解FinTech與Bank 3.0的讀者閱讀，也是發展數位銀行的金融業人士最佳參考書。

單一與整合特徵選取與案例選取方法於醫學資料集之應用

為了解決資料架構的問題，作者王翔 這樣論述：

摘要............................................................................................................. iAbstract..................................................................................................... ii目錄........................................................................

................................... iii圖目錄....................................................................................................... vi表目錄..................................................................................................... viii第一章 緒論.....................................

..........................................................11.1 研究背景 ......................................................................................11.2 研究動機與目的 ..........................................................................21.3 研究問題與假設 ..............................................

............................31.4 論文架構 .....................................................................................4第二章 文獻探討 ......................................................................................52.1 特徵選取 (Feature Selection)....................................................

..52.1.1 GA (Genetic Algorithm) ....................................................62.1.2 C4.5 (Decision Tree C4.5，DT)........................................72.1.3 PCA (Principal components analysis) ...............................82.2 案例選取 (Instance Selection) ....................................

...............82.2.1 Drop3 (Decremental Reduction Optimization Procedure 3).........................................................................................92.2.2 IB3 (Instance-Based Learning 3).....................................112.2.3 AP (Affinity Propagation)...........................

.....................142.3 監督式學習分類器 (Supervised Learning Classifier).............162.3.1 SVM (Support Vector Machines，支援向量機)............162.3.2 K-Nearest Neighbor (K-NN，K-最近鄰居法)...............18第三章 實驗設計 ....................................................................................203.1 資料集....

.....................................................................................203.1.1 資料架構 .........................................................................203.1.2 資料介紹 .........................................................................213.2 實驗架構 ................................

...................................................223.2.1 實驗一：特徵選取 .........................................................233.2.2 實驗二：案例選取 ........................................................243.2.3 實驗三：特徵選取與案例選取之整合........................25第四章 實驗結果 ...........................................

.........................................274.1 實驗一：特徵選取 ....................................................................274.2 實驗二：案例選取 ...................................................................374.3 實驗三：特徵選取與案例選取之整合 ...................................494.4 小結............................

................................................................59第五章 結論.............................................................................................635.1 研究問題回覆 ...........................................................................635.2 實驗限制和未來展望 ...............................

................................635.3 個人總結 ...................................................................................64參考文獻...................................................................................................65圖 1、特徵選取示意圖 .......................................................

......................5圖 2、基因演算法 .....................................................................................6圖 3、決策樹[7].........................................................................................7圖 4、案例選取示意圖 .....................................................................

........9圖 5、Drop 演算法[12]............................................................................11圖 6、IB3 演算法[15]..............................................................................13圖 7、AP 的迭代過程[16].......................................................................15圖 8、Responsib

ilites 及 Availabilities[16].............................................16圖 9、SVM 示意圖[22]...........................................................................18圖 10、KNN 基本概念圖........................................................................19圖 11、實驗流程圖....................................

..............................................23圖 12、為單一特徵選取 .........................................................................24圖 13、單一案例選取 .............................................................................25圖 14、特徵選取與案例選取之整合 .....................................................26

圖 15、特徵選取與 KNN 分類器：UCI 資料集...................................30圖 16、特徵選取與 KNN 分類器：UCI 資料集...................................31圖 17、特徵選取與 SVM 分類器：UCI 資料集...................................35圖 18、特徵選取與 SVM 分類器：長庚醫院臨床資料集 ..................36- x -圖 19、案例選取與 KNN 分類器：UCI 資料集...............................

....41圖 20、案例選取與 KNN 分類器：長庚醫院臨床資料集 ..................42圖 21、案例選取與 SVM 分類器：UCI 資料集...................................47圖 22、案例選取與 SVM 分類器：長庚醫院臨床資料集 ..................48圖 23、特徵選取和案例選取與 KNN 分類器：UCI 資料集...............52圖 24、特徵選取和案例選取與 KNN 分類器：長庚醫院臨床資料集....................................................

...............................................................53圖 25、特徵選取和案例選取與 SVM 分類器：UCI 資料集...............57圖 26、特徵選取和案例選取與 SVM 分類器：長庚醫院臨床資料集...................................................................................................................58圖 27、UCI 資料集平均準確率 ...................

..........................................60圖 28、長庚醫院臨床資料集平均準確率 .............................................62表 1、UCI 公開資料集............................................................................20表 2、長庚醫院臨床資料集 ...................................................................21