酷航查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇

為了解決酷航查詢的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的解決方案從0到1層層拆解。 本書從經典行業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者用書，也可以作為參考選手的實戰手冊。 阿里雲天池作為國內最大的競賽平臺和AI社區，自誕生以來就一直秉持著讓更多人公平獲得大資料的理念。也正因此,天池每場經典賽事沉澱的課題和資料集都會永久保留和開放。截至目前，天池平臺已舉辦了超過200場來自真實業務

場景的資料競賽,覆蓋政府、金融、交通、物流、航空、電力、醫療等多個領域。 賽題一 瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜 0 技術背景 3 0.1 技術現狀 3 0.2 實驗室介紹 3 1 賽題解讀 7 1.1 賽題背景 7 1.2 知識圖譜 7 1.2.1 知識圖譜的發展歷史 7 1.2.2 如何表達知識 9 1.2.3 如何構建知識圖譜 11 1.2.4 如何進行知識推理 13 1.3 數據介紹 15 1.3.1 初賽數據 16 1.3.2 複賽數據 17 1.4 評測指標 18 2 數據處理 19 2.1 自然語言處理基礎 19 2.1.1 詞向量 19 2.1.2

語言模型 20 2.1.3 自然語言處理中的深度學習 24 2.2 數據預處理 29 2.2.1 .txt文件 29 2.2.2 .ann文件 30 2.2.3 使用Python解析檔 32 3 初賽賽題――實體識別 35 3.1 實體識別任務 35 3.2 傳統機器學習方法 36 3.2.1 概率圖模型 36 3.2.2 隱瑪律可夫模型 38 3.2.3 最大熵瑪律可夫模型 39 3.2.4 條件隨機場模型 40 3.3 深度學習方法 41 3.3.1 雙向迴圈神經網路 41 3.3.2 雙向迴圈神經網路+條件隨機場模型 43 3.4 初賽方案 44 3.4.1 數據集構建 44 3.4.2

特徵工程 46 3.4.3 模型構建 47 4 複賽賽題――關係抽取 53 4.1 關係抽取任務 53 4.2 傳統方法 53 4.2.1 基於範本的抽取 53 4.2.2 基於依存句法的抽取 54 4.2.3 基於統計機器學習的抽取 55 4.3 深度學習方法 56 4.3.1 監督學習 56 4.3.2 半監督學習 57 4.4 複賽方案 59 4.4.1 數據集構建 59 4.4.2 特徵工程 62 4.4.3 模型構建 63 5 Neo4j存儲知識圖譜 69 5.1 Neo4j介紹 69 5.2 Neo4j配置 70 5.2.1 安裝 70 5.2.2 Web管理平臺 71 5.2.

3 Neo4j-shell 72 5.3 數據庫構建 72 5.3.1 準備工作 72 5.3.2 創建數據庫 72 5.3.3 事務 73 5.3.4 創建節點 73 5.3.5 創建關係 74 5.3.6 查詢 74 5.4 Cypher查詢 75 5.4.1 讀語句 76 5.4.2 寫語句 76 5.4.3 通用語句 78 6 賽題進階討論 80 6.1 數據標注方法 80 6.1.1 指針標注 80 6.1.2 片段排列 81 6.2 聯合抽取 82 6.2.1 共用參數 82 6.2.2 聯合標注 84 6.3 大規模預訓練語言模型 86 6.3.1 ELMo模型 86 6.3.2

GPT模型 87 6.3.3 BERT模型 89 6.3.4 使用BERT模型進行實體識別與關係抽取 90 賽題二 阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽 0 技術背景 95 0.1 業界應用 95 0.2 文娛行業面臨的畫質問題 95 0.3 實驗室介紹和技術手段 96 0.4 重點模組 97 0.5 處理效果 98 1 賽題解讀 100 1.1 賽題背景 100 1.2 賽題目標 100 1.3 數據概覽 100 1.4 評估指標 101 1.5 解題思路 102 1.6 賽題模型 103 2 數據處理 105 2.1 視頻和影像處理 105 2.1.1 圖像基本概念 105 2.1.2

視頻基本概念 106 2.1.3 視頻分幀 107 2.1.4 影像處理 108 2.1.5 圖片合成視頻 110 2.2 工具包 111 2.2.1 OpenCV庫 111 2.2.2 FFmpeg庫 112 2.3 數據處理 112 2.3.1 安裝工具包 112 2.3.2 導入工具包 112 2.3.3 視頻轉圖片函數 112 2.3.4 讀取圖片並獲取大小 113 2.3.5 讀取圖片並進行灰度處理 114 2.3.6 分幀後的圖片灰度處理 114 2.3.7 圖片轉視頻函數 115 3 傳統插值方法 117 3.1 插值方法 117 3.1.1 插值方法的基本概念 117 3.1

.2 插值原理 118 3.2 插值演算法 118 3.2.1 最近鄰插值演算法 119 3.2.2 雙線性插值演算法 119 3.2.3 雙三次插值演算法 120 3.3 幾種傳統插值演算法結果對比 121 3.4 數據處理 122 3.4.1 導入工具包 122 3.4.2 讀取圖片 122 3.4.3 最近鄰插值演算法 122 3.4.4 雙線性插值演算法 123 3.4.5 基於4px×4px鄰域的三次插值演算法 123 3.4.6 不同插值函數計算PSNR 123 3.4.7 傳統插值方法效果對比 123 3.4.8 Bicubic插值演算法 124 4 深度插值方法 126 4.1

深度學習 126 4.1.1 卷積神經網路 126 4.1.2 使用SRCNN實現超清解析度 132 4.2 賽題實踐 132 4.2.1 導入工具包 132 4.2.2 讀取圖片 133 4.2.3 使用Bicubic插值放大至目標尺寸 133 4.2.4 實現SRCNN 133 4.2.5 SRCNN模型訓練 133 4.2.6 SRCNN模型驗證 135 4.2.7 SRCNN模型預測 135 4.2.8 保存圖片 135 5 深度學習方法改進 136 5.1 FSRCNN實現超清解析度 136 5.2 ESPCN實現超清解析度 138 5.3 賽題實踐 140 5.3.1 導入工具包

140 5.3.2 讀取圖片 140 5.3.3 FSRCNN 140 5.3.4 ESPCN 142 6 深度學習方法進階 145 6.1 GAN基本概念 145 6.1.1 GAN生成手寫數字 146 6.1.2 GAN訓練 147 6.1.3 GAN演算法數學形式 148 6.2 CGAN 149 6.3 VGGNet 150 6.4 ResNet 153 6.5 SRGAN結構 156 6.5.1 SRGAN損失函數 157 6.5.2 SRGAN效果 157 6.6 SRGAN實現超清解析度 158 6.6.1 導入工具包 158 6.6.2 讀取圖片 159 6.6.3 實現SR

GAN 159 6.6.4 SRGAN模型訓練 163 6.6.5 SRGAN模型驗證 163 6.6.6 SRGAN模型預測 163 6.6.7 保存圖片 163 賽題三 布匹疵點智慧識別 （2019廣東工業智造創新大賽 賽場一） 0 技術背景 167 0.1 行業背景 167 0.2 實驗室產品介紹 168 0.3 賽題背景 170 0.4 初賽數據示例 171 0.5 複賽數據示例 172 1 賽題解析 173 1.1 賽題背景分析 173 1.2 計算機視覺 174 1.2.1 計算機視覺簡介 174 1.2.2 計算機視覺發展歷史 175 1.2.3 計算機視覺方法 177 1.3

數據集介紹 178 1.4 賽題指標介紹 179 1.5 賽題初步分析 181 2 深度學習基礎 182 2.1 感知機 182 2.2 梯度下降法 184 2.3 多層感知機 186 2.4 反向傳播 189 2.5 深度神經網路PyTorch實現 189 3 卷積神經網路與數據處理 193 3.1 卷積運算與互相關運算 193 3.2 卷積神經網路 195 3.3 卷積神經網路的反向傳播演算法 198 3.4 卷積神經網路PyTorch實現 199 3.4.1 卷積神經網路簡單實現示例 199 3.4.2 競賽數據預訓練模型 202 4 區域卷積神經網路系列演算法 204 4.1 目標檢

測的基本概念 204 4.2 區域卷積神經網路 205 4.3 Fast R-CNN演算法 210 4.4 Faster R-CNN演算法 214 4.5 目標檢測Faster R-CNN演算法實戰 218 5 實例分割Mask R-CNN演算法 226 5.1 實例分割 226 5.2 Mask R-CNN演算法 226 5.3 PyTorch實現實例分割 230 6 賽題最優演算法與提升思路 237 6.1 級聯區域卷積神經網路 237 6.2 目標檢測賽題提升思路 239 6.3 mm-detection框架下的演算法實現 241 參考文獻 242

酷航查詢進入發燒排行的影片

台灣自然生態繪本研究──以何華仁為主要探討範圍

為了解決酷航查詢的問題，作者何雅君 這樣論述：

台灣自然生態繪本具在地性、知識性，是讀者認識台灣的好工具。何華仁是台灣版畫藝術家，亦是台灣自然生態繪本的資深創作者，然而學術上對何華仁及其作品的研究資料闕如。本研究先梳理台灣自然生態繪本之發展歷程，並介紹相關創作者，續綜觀何華仁的個人特質、成長背景及創作理念，及分析其自然生態繪本作品，得知何華仁從事台灣野鳥科學性研究數十年，亦是台灣極少數創作版畫繪本之作者，於文字的使用和繪畫的呈現上不斷尋求創新，在台灣自然生態繪本領域實佔有不可動搖之地位。

深入淺出 C#(第四版)

為了解決酷航查詢的問題，作者AndrewStellman,JenniferGreene 這樣論述：

運用C#和.NET Core編寫真正的程式 　　你將從本書學到什麼？ 　　本書用有趣、高度視覺化的方式來介紹C#、.NET Core與Visual Studio，帶你深入研究C#，並教你製作app、使用者介面、遊戲等等。這本全新改寫的指南涵蓋C# 8.0與Visual Studio 2019，可讓初學者從第1章就開始建構功能齊全的遊戲，教你設計物件導向程式、類別的用法、用Unity設計3D遊戲，以LINQ查詢資料。你將透過各種謎題、動手練習，以及建構真正的應用程式來學習這些內容，完成本書閱讀之際，你將成為貨真價實的C#程式員，並在過程中渡過美好的時光！ 　　這本書為何如此與眾不同？

　　我們認為你的時間寶貴，不應該將它浪費在與新概念周旋不下的窘境中。運用認知科學與學習理論的最新研究成果，《深入淺出 C#》採取專為大腦運作而設計的豐富視覺化風格，而不是令你昏昏欲睡的冗贅敘述。 名人推薦 　　「太感謝你了！你的書讓我的職涯平步青雲。」 —Ryan White 遊戲開發者 　　「Andrew與Jennifer寫出一本簡明、權威的C#開發入門書籍，最重要的是，讀來非常有趣。」 —Jon Galloway 微軟.NET 社群團隊資深程式經理 　　「如果你想要深入學習C#，而且希望在過程中充滿樂趣，看這本書就對了。」 —Andy Parker 剛起步的C#程式員

後疫情時代的島嶼城市觀光脆弱與政府策略：以澎湖縣為例

為了解決酷航查詢的問題，作者黃姿瑄 這樣論述：

本研究首先探究千禧年後，臺灣島嶼城市澎湖縣其觀光發展背後產生的環境外部性衝擊及產業空間蔓延現象，並以2019年新冠肺炎疫情(COVID-19)作為契機，觀察城鎮觀光產業於疫病兩年間的脆弱性本質，驗證產業對於“社會災難”的高度敏感性。特別的是，2020年初期因疫病對於觀光市場的不確定發展，衍生後續的國旅大爆發的產業振興景象，以及2021年5月中旬疫病再爆發，對外交通系統的供給需求減低及防疫優先政策考量因素，致使當地觀光、旅宿產業近乎停擺甚至轉為衰退，前述疫病兩年間的“兩樣情” 景況，不啻突顯在地政府與本地產業的觀光脆弱性(tourism vulnerabilities)，並扣合在地政府在振興、

紓困手法的應用與對比性。研究論述的建構在於透過實地田野調查、深度訪談及文獻蒐集、地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)的疊圖分析，發現：(1).島嶼觀光發展下的空間發展癥結與矛盾：水資源、垃圾處理方式的隱憂，加上旅宿業在「農變建」土地使用模式上的潛在災害危機與房產價格的合理性；(2).疫情時代的島嶼觀光脆弱性：澎湖資源有限性及觀光產業經營時效性，延伸疫病發展下本地產業營運限制與加重原先觀光外部性因子，兩年間的興盛與蕭條現象，更間接導致後續地方市場規模的縮減與旅宿業拋售情形；(3).疫病兩年期的補貼措施應用：臺灣離島縣在地政府的補貼機制解析與比較，無

不圍繞於各地方獨特的政經體制與財政能力的思量。最後，期盼本研究案例論述，能夠裨益於現況及未來疫病的(再)發生，產業應對模式與在地政府補貼政策上的思量，降低疫病所帶來的(觀光)產業與地方性環境、經濟衝擊。