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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 x 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 x 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 x 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。