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Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決人工智慧pdf的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python 操作 Excel  ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來   　　★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel 　　★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 　　★ 辦公室自動化輕鬆上手   　　這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。   　　【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 　　整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未

來辦公室自動化的目的。   　　【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 　　本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。   　　完整解說必備知識： 　　● 【Python + openpyxl】操作 Excel 　　● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 　　● 辦公室複雜與日常的工作自動化 　　● 從活頁簿說起 　　● 詳解操作工作表 　　● 使用與認識儲存格 　　● 儲存格的保護 　　● 將【Excel 函數庫】應

用在 Python 程式 　　● 格式化工作表 　　● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 　　● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 　　● 資料驗證 　　● 工作表列印 　　● 工作表與影像操作 　　● 資料篩選 　　● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 　　● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 　　● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 　　● Pandas 建立【樞紐分析表】 　　● 將 Excel 檔案轉成 PDF 　　● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw　　　　

人工智慧pdf進入發燒排行的影片

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決人工智慧pdf的問題，作者邱云莉 這樣論述：

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。

Visual C# 2022基礎必修課

為了解決人工智慧pdf的問題，作者蔡文龍,張志成,何嘉益,張力元,歐志信 這樣論述：

　　體貼初學者的學習流程：語法解說->範例說明->問題分析->程式設計 　　**專家與教師共同執筆** 　　由微軟MVP、微軟認證專家及科技大學教授程式設計教師共同編著，針對目前初學者學習程式設計所應具備的基本素養，編寫的入門教材，內容由淺入深，帶領初學者靈活運用C#開發應用程式。 　　**程式設計技能的養成** 　　內容兼具理論與實務，書中範例程式有別於市面程式設計入門書。特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，訓練初學者邏輯思考與解決問題的能力。 　　**內容多元與豐富範例** 　　內容由資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、

函式、物件導向程式設計、功能表、對話方塊、檔案存取、多媒體操作，同時配合 .NET Core視窗程式控制項設計進階的視窗應用程式，所提供範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 　　**Entity Framework Core、電腦視覺與專題製作** 　　提供LINQ與Entity Framework Core資料庫程式設計，以及拉霸、記憶大考驗遊戲、產品管理系統三個專題，綜合運用前面各章節所學，達到學以致用的目標。同時介紹AI電腦視覺開發，讓初學者一探人工智慧應用程式開發的奧妙。  

以卷積神經網路優化5G時代下智慧家庭的服務流量分類

為了解決人工智慧pdf的問題，作者蔡宗諺 這樣論述：

近年來，隨著物聯網及人工智慧技術的迅速發展與進步，愈來愈多業者將住宅結合新興科技打造智慧家庭，以提升住戶的生活品質。因此在未來的智慧家庭中，許多類似5G三大應用場景特性的服務將應用於不同種類的智慧裝置，智慧家庭的整體網路流量必然大量增加，使智慧家庭中的網路流量管理成為值得深入探討的議題。由於5G時代的網路流量大幅增加與網路加密技術的廣泛使用，無法輕易從大多數網路應用服務中解密流量取得資訊，更無法透過傳統的網路流量分類方法將各類服務流量進行分類，加以發送到對應的應用類別進行管理。為改善上述問題，本論文以網路服務商(ISP)管理數以萬計的物聯網智慧家庭為情境，針對智慧家庭中多樣化的智慧裝置，利用

可以解決複雜分類問題的深度學習技術，優化ISP業者對智慧家庭的網路封包分類的精準度。本論文藉由軟體定義網路技術模擬多租戶的智慧家庭環境，依據3GPP LTE QoS Class Identifier (QCI)表，篩選出適用於未來智慧家庭類別的服務，模擬不同類別的智慧家庭服務流量，並利用卷積神經網路對網路流量進行分類。透過本論文，ISP業者能依分類好的服務類別，設定頻寬比例並配置到對應的服務類別，達到有效提升QoS及使用者QoE的目的。實驗結果顯示，CNN模型對智慧家庭模擬流量的分類精準度，透過調整後的參數組合與設定大小為1500 bytes的Payload輸入，能有最佳的分類準確率86.5%

，相較一般神經網路模型準確率提升了6.5%。