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這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立陽明交通大學 電信工程研究所 伍紹勳所指導 廖陳毅的 基於半監督式神經網路的車用雷達影像合成技術 （2021），提出ai文章生成器關鍵因素是什麼，來自於雷達點雲重建、壓縮感知、合成孔徑雷達、半監督式神經網路、遷移式學習、雷達成像。
而第二篇論文朝陽科技大學 資訊與通訊系 謝佳奮所指導 林子傑的 台北市月均房價預測之LSTM應用 （2021），提出因為有 房價預測、實價登錄、長短期記憶網路、時間序列、金融資料分析的重點而找出了 ai文章生成器的解答。
最後網站【心得】原來的我比AI生成的我更帥?!? @歡樂惡搞KUSO 哈啦板則補充：短短幾個月, AI風潮已由文字轉移至圖像藝術. AI藝術指的是由人工智能創作的任何型態作品.
NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫
為了解決ai文章生成器 的問題，作者李永華,曲宗峰,李紅偉 這樣論述：
NLP大神RNN網路► ► ►Python原始程式碼手把手帶你寫！ 在神經網路的世界中，NLP（自然語言處裡）已逐漸成為AI領域中的主流！因此在IT抑或是各大產業有愈來愈多的人投入在文字與語音的研究中，有愈來愈多的資訊系統應用與產品出現在現代人類的生活中，產生十分巨大的影響。 ．．． [ 最精實的專案實作！ ] 本書包含20個與NLP相關的主題＋大型專案實作，透過專案的實作講解原理，需要有一定的Python及神經網路基本概念，是已經了解AI基本入門的讀者再進階深入的一本絕妙好書。快跟著本書各大主題累積自己的NLP專案實作能力，成為一個能夠開發各種NLP資訊系統的大神吧
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基於半監督式神經網路的車用雷達影像合成技術
為了解決ai文章生成器 的問題，作者廖陳毅 這樣論述：
對於自動駕駛而言，當面對不利的天氣或運作情況時，雷達是能夠輔助光達與相機的關鍵感測裝置。儘管雷達信號有著良好的穿透能力這項優勢，它的主要缺點是在於解析度比起光達與相機要來的低很多。有鑑於近年來人工智慧輔助的影像合成技術的發展，我們在本篇文章中呈現了一種結合了壓縮感知、合成孔徑雷達與生成對抗式網路三項技術的影像合成方法，並且能夠成功的從雷達點雲圖合成高品質的車輛影像。明確來說，壓縮感知與合成孔徑雷達技術被使用在重建雷達點雲上面，這些雷達點雲具有不同車型的鮮明特徵，此外生成對抗式網路的生成器部分使用的是變分自編碼器來從三維的重建雷達點雲合成二維的車輛影像。在這樣的模型架構下，我們進一步提出一種半
監督式學習的方式，利用由變分自編碼器中的編碼器提取出來的特徵，來預測車輛的面向以減少合成影像時有面向出錯的問題。這樣的半監督式生成對抗網路架構不只能提供對於自駕車來講十分重要的車輛面向資訊，也能夠改善合成影像的品質。大量雷達點雲重建與影像合成的模擬結果將會在後續的文章中呈現，並且我們所提出的方法在不同的車型的情況下都能有勝過其他車輛影像合成方法的表現。此外，為了實現在現實中的應用，我們將遷移式學習引入我們的成像方法之中。經過微調後的生成模型能夠從由真實收集的雷達資料重建的點雲成功產生對應的車輛影像，而在文章的最後我們也針對多霧的天氣做了實驗來展示我們提出的雷達成像方法對於不利環境的穩定性。
AI大局：鳥瞰人工智慧技術全貌，重塑 AI 時代的領導力
為了解決ai文章生成器 的問題，作者古明地正俊,長谷佳明 這樣論述：
AI 邁向商轉時代，決策者該如何導入企業？ 在 AI 商轉的時代，各企業都想導入 AI，但是懂 AI 技術和做決策的人往往是不同的人，不只 AI 的執行者需要深入研究，決策者也必須對 AI 有正確的認識，才能相互溝通並做出正確的決策。 本書由日本著名的產業研究機構「野村總合研究所 (NRI)」的專家群所撰寫，不僅帶您綜觀 AI 的核心技術也具體說明未來的趨勢，並列舉 30 餘家大企業如何活用 AI，希望本書對於想推動 AI 的企業決策者或資訊決策主管有所助益。 本書特色 AI 已經不是未來式，而是現在進行式 唯有掌握前瞻技術，企業才能持續創新 ●機
器學習－ 引爆 AI 商機的靈魂要角 監督式學習／非監督式學習／強化式學習 ●深度學習－ 目前超夯的 AI 前瞻技術 ．CNN (卷積神經網路)：不再只是影像辨識，也能進行信號處理及自然語言處理 卷積層／池化層／雜訊／對抗式樣本／對抗式攻擊 ．RNN (循環神經網路)：不只處理自然語言 LSTM／時間序列資料／IOT 物聯網／機器異常檢測 ．GAN (對抗式生成網路)：相互較勁的神經網路，可創建真假難分的影像，還會寫文章 識別器／生成器／深層卷積對抗式生成網路 (DCGAN)／Deepfake ．DRL (深層強化式學習)：從嘗試錯誤中學習，
廣泛應用到金融及製造業 智慧代理人／損失函數／行為模仿 ●AI 雲端平台 － 取得更多開發資源 Amazon Web Services／Google Cloud Platform／Microsoft Azure／IBM Cloud ●AI 函式庫／框架 － 用少行的程式就能快速建構 AI 模型 PyTouch／Keras／TensorFlow／Scikit-learn ●AI 在各領域的應用 ．「語音辨識」的殺手級應用：智慧音箱／手機內建的語音助理 (如：Siri) ．「影像辨識」已超越人類對影像的辨識力：自駕車／生產線品管／視障輔助系統 ．「自
然語言處理」已進化成懂人類語言的專家：機器翻譯／文章自動摘要／問答系統 ．「聊天機器人」全年無休的客服人員：FB、LINE、金融網站已紛紛導入此技術 ．「協作機器人」解決企業缺工問題：工業型機器人／服務型機器人／軟體機器人 業界聯合推薦 ▌中國信託金控∣技術長／賈景光 ▌台北榮民總醫院∣副院長／陳適安 ▌台積電∣資訊技術組織主管／陳文耀 ▌群光電子∣總管理處資訊長／張玉雲 ▌群益金鼎證券∣總經理／賈中道 ▌聯發科∣資訊工程本部總經理／李益青 ▌聯齊科技∣產品發展總監／小長井教宏 (以上依照公司筆劃順序排列)
台北市月均房價預測之LSTM應用
為了解決ai文章生成器 的問題，作者林子傑 這樣論述：
在購房價格高漲及長期房貸的壓力下，若能有系統地協助消費者收集大量相關訊息並分析長期房價變化，以此做為規劃購買土地(房屋)的決策依據，即為現在重要的研究議題之一。本論文利用內政部不動產成交案件實際資訊的資料供應系統資訊平台，取得近年不動產成交資料，該資料內容包含：交易年月日、每平方公尺單價及房齡等，所下載的公開資料區間為 2016 年Q1至 2020 年Q4之間，主要分析區域為台北市地區，交易標的為房地產(土地+建物)的所有集合，包含了住宅大樓、透天房與華廈等。主要研究為預測台北市地區的月均房價，並針對資料集進行預處理。經處理後，共有8,253筆房屋實價交易資料，每筆有19種不同資訊，由於有些
月份只有交易資料極少，導致價格出現異常值且無法使用。因此在預處理階段會將月交易筆數小於3筆的資料進行排除，最後處理完的資料為98個月的平均資料。本論文利用上述資料做為主要輸入資料集，透過本論文建構之長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)網路模型，對這些輸入資料進行分析，模型會輸出未來幾個月預測的不動產月平均價格，可以用來做為購買土地(房屋)的依據，也可提供房屋市場的買賣雙方或仲介端估算出合理的開價基礎。本研究目前僅參考台北市的房價做為實驗基準，經初步實驗證明預測月平均價格的有效性，且經由相同模式運行，可將本模型運用於其他地區之房價預估。