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偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS

為了解決model 3 model y比較的問題，作者張紹勳 這樣論述：

　　⊙從概念、原理，深入淺出地向讀者介紹PLS的常用模型與應用。 　　⊙理論與實務兼具，以實例展示SmartPLS分析過程，學以致用。 　　⊙適合社會科學、生醫、工程、財經等研究領域使用。 　　隨書附贈光碟含資料檔、專案檔、模型檔。 　　結構方程模型(structural equation model, SEM)結合了傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，已成為當前發表文章中常見的統計分析。SmartPLS具有可分析小樣本、能精確估計中介和干擾等問題的特性，幫助研究者自動、快速完成統計程式，因此廣受資管、行銷、商學、運動休閒、健康、旅遊等領域的愛載，迄今逐漸成為社會科學及

生醫的主流分析軟體。 　　本書以軟體SmartPLS為分析工具，從概念、原理到實作，一步一步向讀者介紹PLS的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例展示SmartPLS分析過程，適合研讀領域有：社會科學、運輸、農業、生物醫學、藥學、製藥、電腦科學、工程、能源、技術、環境科學、材料科學、管理、會計、心理學、商學、經濟、計量經濟、財務等。  

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基於SST k-ω模型之二維橋樑斷面氣彈力模型特性模擬

為了解決model 3 model y比較的問題，作者陳政謙 這樣論述：

論文提要內容：因橋樑工程技術進步快速，使得橋樑跨徑及斷面趨於狹長，使得橋樑受風後之流場與結構之間產生互制現象-氣彈力效應所引發之氣動力不穩定現象機率大為增加。因此，橋樑在設計階段需考慮橋樑顫振效應的臨界風速。本研究以數值計算為主，風洞斷面試驗為輔，著重於矩形斷面之橋樑顫振臨界風速之探討，透過CFD二維數值模擬方法預測橋樑受風之位移反應進而找出顫振臨界風速。二維橋樑斷面試驗模擬常以強制振動(forced vibration)以及自由振動(free vibration)方法來模擬橋體氣彈力效應。強制振動方法為透過給予橋體週期性之強制振動，以調整振動頻率來求取不同約化風速下之顫振導數。自由振動方法

為輸入橋體之已知條件，計算結構受風下之網格運動位移及速度，並透過改變約化風速模擬出橋體在受風作用下，模擬流場與結構之互制現象。本研究利用CFD方法，於均勻流場下，採自由振動方法來模擬寬深比B/D=5及B/D=13之矩形斷面之受風運動行為。透過輸入橋板結構特性，並以更改風速的方式來模擬橋樑受不同風速下之氣彈力行為，並將橋板受風後之位移歷時進行輸出，計算位移歷時反應之均方根值，進而推估橋板之顫振臨界風速。將模擬結果與橋樑風洞試驗進行比對，結果發現B/D=5斷面之氣彈力行為預測與實驗相當吻合。垂直向渦致振動現象位於風速1 m/s-2.63 m/s之間，扭轉向渦致振動現象位於風速1.7 m/s-3 m

/s之間。數值模擬對於顫振臨界風速預測結果為6.7 m/s，風洞試驗結果為7.6 m/s，其誤差約為11%，顯示數值模擬結果相對於風洞試驗結果較為保守。對於B/D=13斷面之顫振臨界風速預測誤差偏高，數值模擬之顫振臨界風速為10.2 m/s，其洞試驗結果為14.3 m/s，誤差約為28.7%，原因為由於B/D=13斷面為耦合顫振斷面，在氣彈力行為上有垂直向頻率及扭轉向頻率會相互影響，從位移頻率結果中，發現數值模擬在高風速下之垂直位移頻率有上升太快之現象，使得垂直向及扭轉向頻率位於9.3 m/s時已耦合於一特定頻率，因此，影響了數值模擬預測B/D=13斷面之顫振臨界風速之精度。然而，B/D=5斷

面為單自由度顫振斷面，顫振行為主要由扭轉向阻尼控制，從位移頻率結果中，發現扭轉向頻率與實驗相當吻合，因此，數值模擬應用於預測B/D=5斷面之氣彈力行為具有一定精度。研究結果顯示，採用SST k-ω紊流模型應用於預測二維橋樑斷面氣彈力之模擬方法，可合理推估二維橋樑斷面受風反應，未來應可做為風洞試驗前顫振臨界風速之初步評估參考。

深度強化式學習

為了解決model 3 model y比較的問題，作者AlexanderZai,BrandonBrown 這樣論述：

　　深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓 AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領的 Wayve 團隊就利用了 DRL 技術，開發出可以自行從新環境中學習的自動駕駛技術，取代以往完全仰賴感測器的做法。除此之外，工廠內的自動化機器人, 或是打敗世界棋王的 AlphaGo 等，背後運作的演算法也都與 DRL 息息相關。   　　然而 DRL 的演算法五花八門，讓人看了眼花繚亂。事實上，它們都是為了應付各式各樣的任務而發展出來的改良版本，其核心概念的差異不大，都是立足於 DR

L 最基本的 DQN (Deep Q-Network) 之上。因此本書會花費較多的篇幅，一步步帶您把 DQN 的架構完全摸透，並時時提點各個技術細節的重點，讓您可以因應不同的任務或問題，加入適當的技術或技巧來克服，再進一步實作出各種進階的演算法。   　　本書一共分成兩篇：基礎篇及進階篇。在基礎篇中，讀者將學習如何從無到有，建構出自己的第一個RL演算法，並用該演算法來解決多臂拉霸機問題。接著，讀者會認識RL中較為經典的演算法，如DQN、策略梯度法、A2C等。同時，各章節皆搭配數個專案，確保讀者可以在學習理論的過程中，培養實作出演算法的能力，不再只是紙上談兵。   　　在進階篇中，作者將會介紹較

為新穎，也較為複雜的RL演算法。基本上，這些演算法都是以DQN為出發點，再加上特殊的技巧，便能處理現實中的難題。舉個例子，利用平均場DQN，學者們成功模擬出了電子的自旋狀況，進而解決了RL中的多代理人問題。同時，讀者們還將學到如何將attention機制與DQN做結合，進而實作出關聯性DQN（relational DQN），提高演算法的可解釋性。   　　本書提供了完整的學習架構，循序漸進地介紹各種演算法，包括： 　　● Deep Q-Network (DQN) 　　● 策略梯度法（Policy gradient methods） 　　● 優勢值演員-評論家（Advantage Actor-C

ritic, A2C） 　　● 分散式優勢值演員-評論家（Distributional Advantage Actor-Critic, DA2C） 　　● 進化演算法（Evolutionary algorithm） 　　● 分散式DQN（Distributional DQN） 　　● 鄰近Q-Learning（Neighborhood Q-Learning） 　　● 平均場Q-Learning（Mean field Q-Learning） 　　● 關聯性DQN（Relational DQN）   　　除了 RL 相關演算法之外，書中也介紹了近期應用 RL 而發展出來的熱門模型，相信可以提升讀者

的硬實力，其中包括： 　　● 圖神經網路（Graph Neural Network, GNN） 　　● Transformer模型 　　● Attention模型（Attention model）   　　總的來說，本書是最全面、最白話的強化式學習演算法實戰解析。只要您有基本的深度學習知識，並且想要認識強化式學習領域，那麼您就是本書在尋找的合適讀者！    本書特色   　　●囊括各種強化式學習的基礎及進階演算法，學習架構完整 　　●適當地補充數學及統計基礎，必要知識直接回顧，不用東翻西找其他資源 　　●重點整理深度強化式學習的基本架構，打好基礎、再先進的改良模型也看得懂 　　●以日常案例來實

踐 DRL，理解起來事半功倍 　　●利用Python+PyTorch實作各章專案，不會只是紙上談兵 　　●所有程式皆已整理成Colab筆記本，一鍵即可檢驗結果 　　●本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。

複雜基礎之橋墩局部沖刷深度與預測公式之探討

為了解決model 3 model y比較的問題，作者林哲宇 這樣論述：

台灣屬狹長型島嶼。河川眾多，因此跨河結構物成為台灣重要的交通樞紐。然而，結構物會阻滯河道造成水流流況改變，加上台灣地勢陡峭、河短流急、降雨量時空上分布不均，易形成河床局部沖淤現象，嚴重者將會造成跨河結構物(如橋墩)的基礎嚴重掏空進而破壞，終致落橋。我國的橋墩結構物種類繁多，其中以沉箱基礎與群樁基礎為主要的橋墩結構類型，為了評估能夠有效瞭解目前擁有的預測方式對於各種橋墩情況的適用性，蒐集不同橋墩類型，水深，以及覆土深的實驗數據輔以本研究的實驗資料，分析出適用於各種情況下的預測方式與合適性。 本研究採用兩個主要的沖刷預測方式，一為Melville & Coleman於2000年時所著作的”

Bridge Scour”中所提出的公式，以即美國聯邦高速公路署的Hydraulic Engineering Circulars NO.18(簡稱HEC-18)，HEC-18光是近幾年共有五個版本，本研究採用第五版(2012)，與傳統的Bridge Scour一同進行分析比較，探究這兩者方法中對於沖刷機制影響的因素，使用最小平方支持向量機(LS-SVM)計算兩公式參數迴歸的可靠度來比較彼此的差異性，並以此為基礎，重新最佳化其中的公式，目的為使用簡易的沖刷預測公式的同時，不失去其準確度。最終結果以誤差評估MAPE的標準來看，Melville & Coleman(2000)與HEC-18的MAPE

分別為102.7564和57.4965，而最佳化的公式結果，MAPE=28.96542，有效同時達到準確以及精簡的預其效果。雖然所分析的結構物皆為簡易型的非均勻橋墩，並無加入河流沖刷時的沖刷歷程考量，但本研究所建立的分析演算結果，仍對國內水工結構物之分析過程具有重要的參考價值。