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C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

為了解決python餘數if的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！   洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來   　　【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 　　本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！   　　【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】

　　❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ 　　◎ 24 個主題 　　◎ 468 個程式實例 　　◎ 436 個重點圖例解說 　　◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 　　◎ 193 個實作習題邁向高手之路   　　【本書將教會你……】 　　◎科技新知融入內容 　　◎人工智慧融入內容 　　◎圖解 C 的運作 　　◎C 語言解數學方程式 　　◎基礎統計知識 　　◎計算地球任意兩點的距離 　　◎房貸計算 　　◎電腦影像處理 　　◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 　　◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變

化 　　◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 　　◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 　　◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 　　◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 　　◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 　　◎最完整解說 C 語言的前端處理器 　　◎徹底認識指標與陣列 　　◎圖說指標與雙重指標 　　◎圖說指標與函數 　　◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 　　◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統

　　◎檔案與目錄的管理 　　◎字串加密與解密 　　◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 　　◎建立專案執行大型程式設計 　　◎說明基礎資料結構 　　◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 　　◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異   本書特色   　　C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： 　　★語法內涵與精神★ 　　★用精彩程式實例解說各個主題★ 　　—— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 　　★科學與人工智慧知識融入內容★ 　　★章節習題引導讀者複習與自我練習★

　　—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！   　　當讀者遵循這步驟學習時， 　　相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。

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生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決python餘數if的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。

數位與醫學的人工智慧影像處理技術：Python 實務

為了解決python餘數if的問題，作者黃正達,蔡旻嶧,王旭正 這樣論述：

　　【重點大綱】   　　基礎醫學影像系統：認識醫學影像系統中，會使用到影像處理的醫學影像技術，其中包括了電腦斷層掃描、核磁共振成像、正電子掃描、超音波等等，並了解其原理與應用．另外也介紹 DICOM和PACS，可以瞭解在醫學系統中，如何透過統一的標準進行影像傳遞與應用。   　　數位影像處理：運用大量的Python語言以及OpenCV，可以快速了解數位影像的處理技術，如影像的存取、呈現、剪裁縮放與旋轉、對比亮度的調整。影像註冊與分割技術也是醫學影像中的重點，透過註冊、對位的方式，可以觀察手術前後的變化，並介紹機器學習與深度學習應具備的基本知識，以利第三部分的應用。   　　醫學影像處理技

術與應用：專注於醫學影像處理的技術與應用，從醫學影像分割開始讓讀者一步步進入該領域，透過邊緣檢測或以區域為主影像分割技術開始介紹，並介紹其實際應用方法。   專業推薦   　　「智慧醫療」為全球醫療發展趨勢，政府相關部會近年來高度重視並積極推動。本書正是學習醫學影像的大數據分析與人工智慧技術的基礎工具書。值得一提的是，最後以Python這套程式語言搭配OpenCV套件來進行影像處理的實作，更是手把手學習數位影像處理技術的捷徑。透過這本書，讀者可以迅速掌握數位醫學影像的關鍵技術。——元智大學資訊學院特聘教授兼院長，臻鼎科技集團-元智大學大數據聯合研發中心主任　詹前隆

台灣南部地區高次數績優捐血族群定期捐血行為分析

為了解決python餘數if的問題，作者蘇蔚然 這樣論述：

醫療財團法人台灣血液基金會推動無償捐血運動40餘年，目前台灣國民捐血率高，無償捐血可以完全滿足醫療用血，台灣不再有買賣血液的行為。然而，隨著台灣少子化、高齡化人口結構推估，未來捐血人口變少、用血人口變多，台灣可能陷入血液不足的危機。因此，除了持續推動年輕族群捐血之外，如何鼓勵已經捐過血的民眾定期捐血，是本研究之研究動機。台灣目前未有官方定義的定期捐血標準，本研究參考其他國家捐血機構定期捐血變項，以及利用台灣高次數績優捐血人為樣本，探討台灣捐血民眾定期捐血的現況。本研究為次級資料分析，樣本為1,742位捐血人、103,975筆捐血人次資料，透過集群分析、描述分析與獨立樣本t檢定、單因子變異數等

統計方法進行分析。結果如下：本研究使用捐血人行為變項「捐血間隔」、「平均捐血次數」可將樣本有效分群，一群為捐血間隔短、年平均捐血次數高，定期捐血的「捐血忠誠組」；一群是透過時間累積高捐血次數的「捐血績優組」。捐血忠誠組有部分人口變項特質，包含：男性30歲以上，每年捐2.9次以上，每130.5天以內定期捐血，20歲前第一次捐血及在固定點捐血比例高。依研究結果建議捐血中心應持續推動年輕族群捐血，越年輕開始捐血，越能成為定期捐血人。而且推動便利性高、舒適度佳的固定捐血點捐血，捐血人定期捐血的比例高。每年績優表揚大會除了表揚高次數績優捐血人外，應也表揚定期捐血人，並針對一年只捐1次捐血人加強鼓勵措施。

捐血邀約除了人口變項之外，可以增加捐血行為標籤（如：捐血間隔、平均捐血次數），精準行銷邀約捐血人定期捐血。