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Vertex AI的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
Vertex AI的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Lakshmanan, Valliappa寫的 Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning 可以從中找到所需的評價。
另外網站Google Debuts Shopping Graph, Machine Learning Tool to ...也說明：According to Google Cloud, Vertex AI requires nearly 80 percent fewer lines of code to train models as compared to other platforms. The toolkit, ...
國立陽明交通大學 國際半導體產業學院 黃柏蒼所指導 高瑞憶的 應用於混合數位及記憶體內運算卷積神經網路加速電路之精準度感知工作分配及資料排程技術 （2021），提出Vertex AI關鍵因素是什麼，來自於記憶體內運算、卷積神經網路、低功耗、精準度感知工作分配。
而第二篇論文國立東華大學 物理學系 吳勝允所指導 李泰岳的 二氧化矽微粒誘導斑馬魚抑鬱行為 （2021），提出因為有 斑馬魚、抑鬱症、空氣汙染、物聯網的重點而找出了 Vertex AI的解答。
最後網站縮短ML開發/部署流程Google Vertex AI平台亮相 - 新電子則補充：Google I/O、Google雲端日前發布管理機器學習(ML)的Vertex AI平台，可加速公司部署並維護人工智慧(AI)模型。Vertex AI訓練模型需要的程式碼減少 ...
Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-To-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning
為了解決Vertex AI 的問題，作者Lakshmanan, Valliappa 這樣論述：
Learn how easy it is to apply sophisticated statistical and machine learning methods to real-world problems when you build using Google Cloud Platform (GCP). This hands-on guide shows data engineers and data scientists how to implement an end-to-end data pipeline with cloud native tools on GCP.
Throughout this updated second edition, you’ll work through a sample business decision by employing a variety of data science approaches. Follow along by building a data pipeline in your own project on GCP, and discover how to solve data science problems in a transformative and more collaborative wa
y. You’ll learn how to: Employ best practices in building highly scalable data and ML pipelines on Google Cloud Automate and schedule data ingest using Cloud Run Create and populate a dashboard in Data Studio Build a real-time analytics pipeline using Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery Conduct interac
tive data exploration with BigQuery Create a Bayesian model with Spark on Cloud Dataproc Forecast time series and do anomaly detection with BigQuery ML Aggregate within time windows with Dataflow Train explainable machine learning models with Vertex AI Operationalize ML with Vertex AI Pipelines
應用於混合數位及記憶體內運算卷積神經網路加速電路之精準度感知工作分配及資料排程技術
為了解決Vertex AI 的問題，作者高瑞憶 這樣論述：
在馮紐曼瓶頸下，具有深度學習能力的卷積神經網路運算(Deep convolution neural network, DCNN) 消耗大量的時間和能量在資料的傳遞上，為了突破這樣的瓶頸，記憶體內運算(Computation In-Memory, CIM)為此產生，可於單晶片中實現低功耗及快速存取的記憶體解決方案。本論文提出一種精確度感知工作分配的應用於混合數位及記憶體內運算卷積神經網路節能加速電路，此加速器可以在不同深度下的YOLOv3模型分別運算8、6、4位元的加速電路。利用八個電晶體組成的靜態隨機存取記憶體(SRAM)執行多種位元運算子加速卷積運算模型後段並結合八個脈動陣列組成的數位硬體
加速單元陣列加速前段，主要係為了加速基於相較於其他文獻更深度神經網路及實現低功耗的記憶體內運算網路設計加速晶片。除了使用卷積縮減的方式減少運算數量以及混合精準度的模型減少靜態隨機存取記憶體的數量，這種映射方法實現了深度卷積運算中權重固定的情況下減少全局緩衝帶和計算組件間的數據訪問，因此減少對於動態隨機存取記憶體的數據移動。整體上，本論文所提出的架構相較於傳統加速網路架構可以達到12.481TOPS/W，面積則可以達到5.566mm2，是其他加速網路整體系統面積的0.621倍。
二氧化矽微粒誘導斑馬魚抑鬱行為
為了解決Vertex AI 的問題，作者李泰岳 這樣論述：
抑鬱或焦慮是最常見的心理健康問題之一，目前抑鬱症缺乏有效的治療方法，主要是由於對其遺傳基礎和潛在分子機制的不完全了解。越來越多的證據表明，空氣中的懸浮微粒(PM2.5)有機會越過血腦屏障(BBB)進入大腦，並且對大腦產生影響。這些影響包括抑鬱症這類型的心理疾病。懸浮微粒對抑鬱症是否具有潛在的影響仍然是個缺乏了解的問題。本研究旨在探討二氧化矽微粒與斑馬魚焦慮和抑鬱行為關係。二氧化矽微粒為工業中常見的空氣污染源之一，在本研究中二氧化矽微粒被用來當作實驗的特定空氣汙染物。斑馬魚是研究抑鬱和焦慮症的優秀模型系統，因為斑馬魚的神經內分泌系統和焦慮反應都與人類相似。並且斑馬魚對人類的焦慮和抑鬱藥物具有高
度的敏感性。在這裡報告了一種使用物聯網技術研究抑鬱和焦慮的實驗方法。二氧化矽微粒透過自製的IoT空氣汙染箱輸入到斑馬魚的行為測試水箱裡面，並且在水箱中模擬出對人體有害的空氣污染濃度場景(55.5 ug/m3 ~ 500.4 ug/m3)。二氧化矽顆粒濃度對斑馬魚的影響的定量分析是通過使用開源軟件idTracker.ai來進行。研究結果表明，二氧化矽顆粒可以誘導斑馬魚在高濃度實驗中表現出抑鬱行為，並可以為未來空氣污染對人類抑鬱症的研究提供一種新的行為檢測模型。這些發現意味著特定物質的類似行為和抑鬱誘導作用可能具有共同的生理機制。