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另外網站Hybridization is the mating of genetically differentiated ...也說明：Much of the early work on finfish hybridization in aquaculture was conducted on salmonids, but, in general, these species did not produce hybrids of commercial ...
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立臺北科技大學 製造科技研究所 李仕宇所指導 林昱成的 智慧心律系統研發:以渾沌積分映射系統為基礎之心律不整檢測系統 （2021），提出Hybridization關鍵因素是什麼，來自於渾沌映射網路、非線性動力學應用、智慧機械、人工智慧、心臟狀態檢測分析。
而第二篇論文朝陽科技大學 工業工程與管理系 施柏州所指導 葉祐豪的 利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題 （2021），提出因為有 薄膜電晶體液晶顯示器、組合最佳化、閃電路徑搜尋演算法、兩階段最佳化的重點而找出了 Hybridization的解答。
最後網站Definition of hybridize - Merriam-Webster則補充：hybridization also British hybridisation \ ˌhī-brəd-ə-ˈzā-shən \ noun. hybridizer also British hybridiser noun. More from Merriam-Webster on hybridize.
Fish Distant Hybridization
為了解決Hybridization 的問題，作者 這樣論述：
Editor Shaojun Liu is the Director and professor of State Key Laboratory of Developmental Biology of Freshwater Fish, Hunan Normal University, Changsha, China. Professor Liu is also an academician of Chinese Academy of Engineering.
Hybridization進入發燒排行的影片
智慧心律系統研發:以渾沌積分映射系統為基礎之心律不整檢測系統
為了解決Hybridization 的問題，作者林昱成 這樣論述：
摘要 iABSTRACT ii誌 謝 ivContents vList of Tables viiList of Figures ixChapter 1 Introduction 11.1 Motivation 11.2 Background 11.3 Contributions 61.4 Organization of the Thesis 7Chapter 2 Experiment I - Smart Detection Method for Personal ECG Monitoring 82.1 The Experiment Data Source & Dat
a Processing 92.1.1 The Experiment Data Source 92.1.2 Data Processing 102.1.3 Chaotic-Mapping Integral Network 112.2 Extract Characteristics 142.2.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 142.2.2 Feature Extraction (Central Point Distribution) 142.3 Classification 152.3.1 Expe
rimental results-detection of ECG states via method I 162.3.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 18Chapter 3 Experiment II- Smart Real-Time Monitoring System for Arrhythmia 233.1 The Experiment Data Source & Data Processing 253.1.1 The Experiment Data Source 253.1.2 Data
Processing 273.2 Double Chaotic-Mapping Integral Network 333.3 Extract Characteristics 373.3.1 Feature Extraction (Euclidean Distance Feature Value) 373.3.2 Feature Extraction (Central Point Distribution Feature Value) 383.4 Classification 383.4.1 Experimental results-detection of ECG states
via method I 403.4.2 Experimental results-detection of ECG states via method II 45Chapter 4 Conclusions and Future Work 524.1 Conclusions 524.2 Future Work 52Reference 54
Post-Transcriptional Gene Regulation
為了解決Hybridization 的問題，作者 這樣論述：
Part I: Bioinformatics1. Introduction to Bioinformatics Resources for Post-Transcriptional Regulation of Gene Expression Eliana Destefanis and Erik Dassi2. Predicting RNA Secondary Structure UsingIn Vitro and In VivoData Riccardo Delli Ponti and Gian Gaetano Tartaglia3. RBPmap: A Tool for Mapping
and Predicting the Binding Sites of RNA-Binding Proteins Considering the Motif Environment Inbal Paz, Amir Argoetti, Noa Cohen, Niv Even, and Yael Mandel-GutfreundPart II: Expression Studies4. Analysis of mRNA Translation by Polysome Profiling Anne Cammas, Pauline Herviou, Leïla Dumas, and Stefania
Millevoi5. Exploring Ribosome-Positioning on Translating Transcripts with Ribosome Profiling Alexander L. Cope, Sangeevan Vellappan, John S. Favate, Kyle S. Skalenko, Srujana S. Yadavalli, and Premal Shah6. Identification of RNA Binding Partners of CRISPR-Cas Proteins in Prokaryotes Using RIP-Seq S
ahil Sharma and Cynthia M. Sharma7. Rapidly Characterizing CRISPR-Cas13 Nucleases Using Cell-Free Transcription-Translation Systems Katharina G. Wandera and Chase L. BeiselPart III: Interactomics8. Studying RNP Composition with RIP Annalisa Rossi and Alberto Inga9. PAR-CLIP: A Method for Transcripto
me-Wide Identification of RNA Binding Protein Interaction Sites Charles Danan, Sudhir Manickavel, and Markus Hafner10. A Pipeline for Analyzing eCLIP and iCLIP Data with htseq-clip and DEWSeq Sudeep Sahadevan, Thileepan Sekaran, and Thomas Schwarz11. Identification of miRNAs Bound to an RNA of Inter
est by MicroRNA Capture Affinity Technology (miR-CATCH) Andrea Zeni, Margherita Grasso, and Michela A. Denti12. Identifying the Protein Interactomes of Target RNAs Using HyPR-MS Katherine B. Henke, Rachel M. Miller, Rachel A. Knoener, Mark Scalf, Michele Spiniello, and Lloyd M. SmithPart IV: The RNA
Lifecycle13. Visualization and Quantification of Subcellular RNA Localization Using Single Molecule RNA Fluorescence In Situ Hybridization Ankita Arora, Raeann Goering, Pedro Tirado Velez, and J. Matthew Taliaferro14. Single-Molecule RNA Imaging Using Mango II Arrays Adam D. Cawte, Haruki Iino, Pet
er J. Unrau, and David S. Rueda15. Genome-Wide Identification of Polyadenylation Dynamics with TED-Seq Yeonui Kwak and Hojoong Kwa
利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題
為了解決Hybridization 的問題，作者葉祐豪 這樣論述：
摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(
Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio
n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表
3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結
果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋
演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%
- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示
意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖
4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算
法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73