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深度強化式學習

為了解決Python string n的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●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。

Python string n進入發燒排行的影片

以電腦模擬方式篩選於感染期間具免疫調節功能之老藥新用藥物

為了解決Python string n的問題，作者廖偉 這樣論述：

干擾素-γ（Interferon-γ，IFN-γ）為II型干擾素的唯一成員，是一個具有抗病毒、抗腫瘤及免疫調節等功能的多效性細胞激素（cytokine），且根據多項研究顯示，IFN-γ對於先天免疫（innate immunity）或是後天免疫（adaptive immunity）皆有著極大程度的影響。在外來病原體（pathogen）入侵造成感染所引起之後天免疫反應期，由CD4+ T細胞分化而成的TH1細胞為IFN-γ主要的分泌來源。因此，以CD4+ T細胞為導向的免疫調節療法具有可應用於調和人體免疫系統的潛力，在感染期間給予快速且適恰的反應來達到體內免疫恆定（immune homeostas

is）的效果。本研究的目標即是利用資料探勘（data mining）及網絡藥理學（network pharmacology）等方式，並結合機器學習（machine learning）之電腦運算方法建立老藥新用化合物篩選模型，探究可能具有IFN-γ誘導功能及調節CD4+ T細胞分化的藥物，以應用於感染時期之免疫調節治療。此研究自開放式之生物資訊學（bioinformatics）資料庫取得相關作用標靶（target）的基因表現數據並運用諸如邏輯斯迴歸（logistic regression）、多元線性迴歸（multiple linear regression）及三元特徵選取（ternary fea

ture selection）等演算法來建立藥物篩選模型；為解析IFN-γ相關標靶之功能與其訊息傳遞路徑（signaling pathway），利用Metascape此網路資源進行作用標靶富集分析（enrichment analysis），而經篩選得到的藥物則透過細胞實驗及文獻回顧方式來驗證是否具預期的效果。在IFN-γ誘導劑部分，依據富集分析的結果，揭示了IFN-γ功能調節網絡主要由「JAK-STAT訊息傳遞」、「細胞激素的生合成」及「白血球分化（leukocyte differentiation）」等作用路徑所共同構築。此外，邏輯斯迴歸的分析結果亦顯示有多個標靶與IFN-γ具有顯著性的關聯

；而進一步透過多元線性迴歸所建立的模型則預測出282個可能具有誘導IFN-γ功能之化合物（依藥理分類可分為抗腫瘤製劑、抗微生物製劑及鈣離子通道阻斷劑三大類）。在CD4+ T細胞分化調節劑方面則是運用三元特徵選取之演算法建立篩選模型，並挑選出176個具有TH1、TH2或Treg細胞偏向之化合物，再透過進一步篩選得到4個TH1或Treg細胞促進劑作後續驗證。而細胞實驗與文獻回顧之驗證結果顯示透過模型篩選所得之藥物均具有預期之活性。透過電腦模擬分析的方式，此研究成功建立IFN-γ誘導劑及CD4+ T細胞分化調節劑之藥物篩選模型。此舉將有助於提供針對感染疾病一項治療的可行方案，即以相異種類的CD4+

T細胞分化調節劑在感染的不同階段使用，發揮各自免疫調節功能來控制疾病進程，藉以避免惡化至重症造成組織損傷甚或死亡，以降低醫療負擔。

DATA ABSTRACTION & PROBLEM SOLVING WITH C++ 6/E (IE)

為了解決Python string n的問題，作者CARRANO,HENRY  這樣論述：

　　This classic, best selling data structures text provides a firm foundation in data abstraction that emphasizes the distinction between specifications and implementation as the basis for an object-oriented approach. Software engineering principles and concepts as well as UML diagrams are

used to enhance student understanding. 　　The sixth edition of Data Abstraction and Problem Solving with C++: Walls & Mirrors welcomes Associate Professor Timothy Henry of the University of Rhode Island as a co-author with Frank Carrano. The 6th edition is a significant revision of the previous

edition with these goals: 　　- to place greater emphasis on data abstraction as a problem solving tool; 　　- to emphasize C++ as an implementation tool; 　　- to reduce the interdependency of chapters to allow more flexibility for instructors; 　　- to demonstrate safe and secure programming practices, 　

　- to add VideoNotes 　　- to include a transition guide from Python to C++ 本書特色 　　- Provides a strong introduction to, and continuous use of, data abstraction emphasizing the distinction between specification and implementation 　　- Features extensive coverage of object-oriented programming techniq

ues 　　- Focuses on core data structures instead of non-essential C++ language syntax 　　- Illustrates the role of classes and ADTs in the problem-solving process 　　- Includes major applications of ADTs, such as searching a flight map, event-driven simulation, and the eight queens problem 　　- Cove

rs the use of the Standard Template Library (STL) with examples included in most chapters 　　- Provides the best coverage of recursion available 　　- Includes an appendix, "Basic C++ Syntax", for students who are making the transition from another language to C++ 　　- Frank’s Making it Real bloghttp

://frank-m-carrano.com/blog/ extends his textbooks and lectures to a lively discussion with instructors and students about teaching and learning computer science. 　　Follow Frank on Twitter: http://twitter.com/Frank_M_Carrano 　　Find him on Facebook: https://www.facebook.com/makingitreal

基於自編碼器之太陽光電系統狀態維護

為了解決Python string n的問題，作者高子傑 這樣論述：

太陽光電系統普遍採取被動式維護與預防性方式進行維護。當設備發生異常或故障時，才進行維修，或是依據經驗法則，定期進行維護。隨著再生能源相關政策推動，大量太陽光電電廠建置，設備運轉失效發生率也隨之提高。非預期的意外停機，將導致發電效益降低，甚至危及電廠安全。有效檢測設備異常，並在適當時間點進行維護，提高設備發電可靠性至關重要。然而在實際太陽光電電廠中，發生異常的類型繁多，且故障狀態數據取得不易，難以準確分類異常狀態。 本論文之狀態維護系統係基於太陽光電設備健康狀態數據進行多特徵自編碼器學習，將異常檢測結果使用支援向量資料描述法與模糊邏輯區分設備異常與非異常狀態。計算異常頻率並預警異常設備，透過

生存分析預測設備異常至故障的發生率，並根據衰退趨勢，預測設備剩餘使用壽命。結果顯示，本論文所提的狀態維護系統可自動監控設備健康狀態，且能在設備發生故障前檢測出潛在異常。維護人員僅須對存在故障風險的設備採取維護措施，使維護工作由被動變為主動，大幅降低維護成本。