Moreover的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

Research Magnet Technology: Forty Years of Creating High Magnetic Fields

為了解決Moreover的問題，作者Jones, Harry (EDT) 這樣論述：

Research Magnet Technology presents an overview of the technologies necessary to provide high magnetic fields as a research tool mainly, but by no means exclusively, for condensed matter physics. Taken from the perspective of the author's career spanning four decades, it contains a historical com

ponent while at the same time deals with state-of-the-art and future developments. Several technologies are described: classical electrical engineering (copper/water-cooled multi-megawatt), superconducting magnets (both low and high temperature), hybrid magnets, non-destructive pulsed magnets, and d

estructive non-continuous techniques for ultra-high fields. The world's dedicated magnet laboratories are described parallel to the involvement of the industry. Examples of major scientific advances that have used high fields will be explored and future applications indicated. Moreover, the many dis

tinguished and colorful scientists and engineers who have made an impression on the author over the last 40 years are featured anecdotally where appropriate.Unlike most books on magnet technology and related topics that are either rigorous textbooks with a heavy mathematical content or popular works

which treat the magnet as an interesting curiosity, this book adopts a unique approach by balancing the two extremes.

Moreover進入發燒排行的影片

「企業的善意會受懷疑嗎？」消費者懷疑論的干擾角色

為了解決Moreover的問題，作者朱芳誼 這樣論述：

永續發展已然成為全球企業的使命與目標，經理人在使用善因行銷時，消費者的品牌熟悉度與消費者懷疑論成為影響購買意願的重要因素。旅館業風格與訴求多元發展，低碳旅館以節能減碳、永續發展為使命，在追求利潤的同時也將此視為一個企業社會責任。於過去研究指出消費者在面對企業所推行的善因行銷活動時，品牌熟悉度與消費者懷疑論將影響消費者的購買意願。本研究將探討品牌熟悉度對消費者購買意願之影響及檢驗消費者懷疑論的干擾效果並瞭解兩變數將如何影響購買意願之變化。研究結果顯示，品牌熟悉度對於購買意願呈正向相關，但消費者懷疑論於品牌熟悉度與購買意願兩者之間不具干擾效果。若將實驗情境進行分析，本研究發現在消費者持高度懷疑時

，不管品牌熟悉度高、低，消費者之購買意願皆會使購買意願下降；消費者持低熟悉度時，消費者懷疑論將直接負向影響購買意願，由此得知提高品牌熟悉度對於企業來說可避免受到懷疑論之影響。

Electrical Machine Theory Through Finite Element Analysis

為了解決Moreover的問題，作者Monti, A./ Ponci, F./ Riva, M. 這樣論述：

The finite element method is becoming increasingly important for electrical engineers. Moreover, the availability of user-friendly tools allows non-expert users to analyse in detail the magnetic field. In particular, a new didactic approach can be proposed for introducing electrical machine theor

y.This book puts forward an approach to the theory of electrical machines by means of finite element analysis. The basic idea is to provide the student with a wide set of solved problems in order to obtain a more "visual" approach to the magnetic field. The basic machine structures are discussed and

comparisons with analytic solutions are made.

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決Moreover的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。