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另外網站After Effect FAQ 常見問題開講：Illustrator 如何將同一圖層中多 ...也說明：... 預設物件的處理方式，則是都在同一個圖層中，屬於不同的路徑、群組！此檔案匯入After Effect 後，會將所有物件合併在「圖層1」中，無法再分開進行個別的動畫設定。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
中國醫藥大學 生物醫學研究所博士班 黃智佳、魏一華所指導 莊涵雯的 探討中草藥及雙胍類藥物參與抗憂鬱作用之細胞機制 （2021），提出ai路徑無法合併關鍵因素是什麼，來自於類抗憂鬱作用、香草酸、二甲雙胍。
而第二篇論文國立臺北科技大學 機電學院機電科技博士班 林顯易所指導 黃于哲的 工業4.0智慧機器人於智慧製造之改善方案 （2019），提出因為有 智慧製造、工業4.0、工業物聯網、順應控制、OPC UA、智能機器人的重點而找出了 ai路徑無法合併的解答。
最後網站AE自學(8)-Illustrator檔案匯入 - iT 邦幫忙則補充：但如果你的Illustrator檔沒有拆圖層，就不會跳出Pop up喔，他會視為合併的狀態再來將AI檔拖 ... 轉成在AE內可編輯路徑檔右鍵/Create/Create Shapes from Vector Layer
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決ai路徑無法合併 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
探討中草藥及雙胍類藥物參與抗憂鬱作用之細胞機制
為了解決ai路徑無法合併 的問題，作者莊涵雯 這樣論述：
憂鬱症治療中，常使用的三環抗憂鬱劑(TCA)或血清素再吸收抑制劑(SSRI)類藥物，使用後仍有五至六成的患者沒有效果或出現副作用，且須數週以上才有療效，作為更快且有效的替代藥物，學者發現ketamine可藉由間接活化mTORC1(mammalian target of rapamycin complex 1) mediated signaling pathway，達到快速抗憂鬱效果，這使得mTORC1被廣泛運用在相關研究中。研究指出，常用的中藥材當歸，對舒緩憂鬱症狀有正向作用，其中的香草酸成分(vanillic acid)，可藉活化Akt(protein kinase B) mediated
signaling pathway，修復腦部神經系統異常等，恰巧與憂鬱症相關的訊息傳遞路徑相似。香草酸是香草精/香草醛(vanillin)的一種氧化形式，因存在日常飲食與中草藥中，被應用於各相關研究，香草酸能否有效改善憂鬱症狀，提供憂鬱症患者另一種用藥的選擇，亦為值得研究的目標。本研究結果顯示，香草酸能在強迫游泳測試(forced swim test)中，顯著性地改善小鼠的類憂鬱行為表現，與抑制劑合併使用後，我們推測香草酸可能經AMPAR(α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionaic acid receptor)- Akt-mTORC1 s
ignaling pathway發揮類抗憂鬱功效。蛋白質分析結果，亦證實了香草酸應是透過AMPAR-Akt-mTORC1 signaling pathway改善小鼠類憂鬱行為，與mTORC1的活化有高度相關。Metformin (二甲雙胍)是用於治療第二型糖尿病的一線藥物，經由提升AMPK(adenosine monophosphate- activated protein kinase)改善糖尿病症狀，第二型糖尿病為憂鬱症患者常見的共病症，metformin被同時使用於患者身上的機率亦高，研究指出AMPK的誘發，會降低mTORC1的活化，可能會使mTORC1-based抗鬱劑失去效果，因此m
etformin與憂鬱症狀的關係為值得研究的目標。本研究結果顯示，metformin與mTORC1-based快速抗鬱劑ketamine或scopolamine共同使用時，在急性(acute)類抗憂鬱作用中，並未因metformin對mTORC1下游P70S6K的抑制被阻斷；而metformin的使用，亦能改善大鼠的類憂鬱行為表現，BDNF (brain-derived neurotrophic factor)應是此類抗憂鬱作用中的關鍵角色，然而根據相關研究，AMPK與BDNF對mTORC1的調控，應是相反的作用，mTORC1的表現在合併使用藥物時，受到非單一刺激而沒有規則的上升或降低趨勢，A
MPK、BDNF與mTORC1之間的關係，應需要再進一步研究。未來若能釐清AMPK與BDNF在抗憂鬱作用中的調控機轉，或許能夠藉此建立用藥策略選擇的參考，使共病症的用藥，達到最大效果。憂鬱症是不可輕忽的精神障礙疾病，嚴重時更可能發生無法挽回的悲劇，然而憂鬱症成因非單一因素，發展出適合所有病人的治療方式，是重要且不易達到的目標。前述兩項研究，除了證實藥物在實驗動物上的類抗憂鬱效果，亦揭示了不同藥物的類抗憂鬱作用，調控之訊息傳遞路徑不盡相同，而無論香草酸或metformin的類抗憂鬱作用，最後皆導向mTORC1的活化，若周邊分子皆能藉由調節mTORC1 mediated signaling pat
hway達到抗憂鬱效果，其他相關機轉或用藥方向，皆值得進一步探討，或許能針對不同致病機轉發展出更具療效的藥物，使患者有更合適的治療方式。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決ai路徑無法合併 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
工業4.0智慧機器人於智慧製造之改善方案
為了解決ai路徑無法合併 的問題，作者黃于哲 這樣論述：
智慧製造（smart manufacturing）為跨領域科技的整合，主要內容為結合資訊、製造技術與人工智慧等科技形成智慧製造，可對產業每一環節，如研發與生產，帶來革命性影響。工業4.0著重將IoT物聯網、AI人工智慧、雲端運算、智能機器人等現有技術統整起來，建立更具適應性與高效率的智慧工廠。智能機器人為整個智慧製造生產中最前端的環節及工作設備，必須具備協同操作功能及工業物聯網IIoT功能，並將資料上載雲端，方可因應智慧製造之需求。 本論文針對智能機器人應用於智慧製造的功能做一探討及實現，主要以單機智能、多機智能、雲端智能加以描述，單機智能強調設計一種控制器可以將市售不具備智慧製造能力
之機器手臂，付予協同操作所需感測與影像之能力；多機智能則以物聯網整合機器手臂及小型雲端功能後融入AI智慧製造的環境，此一華麗變身的結果將可幫助不具昂貴自動化設備之工廠擠身工業4.0之列；雲端智能則於既有雲端服務中規劃簡易生產管理示範達到全球佈署生產功能。 (1)單機智能與協同操作: 智能機器人具備力覺(Force)及視覺(Vision)等智慧感測器後，透過人機協同操作後增強人工智慧達成單機智能。主要達成作用是a.提供引力和重力補償 b.精準定位導引 c.工作空間內安全維護d.仿生機器人，各種功能皆可使用順應控制或光學或超音波達成。 本論文將機器手臂掛載力感應器後實作順應控制及精準定位導引所
需功能，軌跡優化採Nurb/BSpline、Polynomial、GMM/GMR三種方式，同時發現以時間序採樣之曲線會產生誤差，故提出動態時皺褶校正法以修正”動態時間校正法”因不同速度行走之路徑合併問題。另外實作影像辨識之物件定位偵測功能，採用Nvidia之DIGITS及Caffe framework，以深度學習成功訓練detectNet多樣物件定位，並以即時TensorRT解譯於邊緣計算器中。 (2)多機智能及工業物聯網: 現今雲端科技運用中物聯網設備的主要功用為快速移動巨量資料，因資料必須高效率傳遞才能發揮作用。IIoT將物聯網技術用於工業目的，且在網路上創造出群體作業的環境，把各自的數
據上傳雲端集結成大數據。至此選擇何種物聯網通訊協定變得相對重要，Modbus TCP和Profinet等常見工業通訊協議只提供即時數據，無法提供安全及可靠的歷史資料，OPC UA努力克服以上缺失改變整個通訊模式並解決物件導向觀念的問題。 本論文將設計一控制器具備OPC UA通訊功能，串聯單機型智能機人成多機智能，實例為將智慧機器手臂原有通訊協定(SOAP/WSDL) 轉換至為OPC UA Server角色，使其成功嵌入以ERP/MES製造生產系統為主的環境中，運用相同技術亦可使其他無物聯網機器人能嵌入ERP/MES製造生產系統中。另外亦提供OPC UA雲端運算的實作，該功能為Client端上
傳製程端PCB彩色影像，OPC UA Server經影像處理後回傳灰階影像，供製程端元件位置檢測用。 (3)雲端部署及系統整合:雲端運算的思維和一般應用程式有著極大的不同，雲端應用的特色為負載平衡、遠端儲存、全球化。 本論文將不具備智慧製造基本能力之機器手臂融入整個雲端運算當中，雲端平台則運用MicroSoft Azure框架，除了上傳/下載各地研發中心或生產現場調校之所有手臂製程參數、軌跡路徑、影像瑕疵檢測等，亦實作圖形介面(GUI)功能，其採用PLC- IEC61131/Grafcet邏輯規劃方式進行MES/ERP生產指令，補足傳統PLC階梯圖(Ladder Diagram)無法搭配智
慧生產之不足，本論文亦導入狀態轉移表(State Diagram)及高階語法分析(Lexis Parser/Compiler)想法，使得現場生產具智慧製造特性。