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另外網站「OpenAI自動生成文章」成近期熱門話題，人類的寫作能力要 ...也說明：AI 寫作現在可以做什麼？ 對於專業寫作者而言，善用AI會是很方便的初稿產生器；可以很快的產生出現成的段落 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 蔡偉和所指導 陳玉芳的 自動偵測機器所產生之文章 （2021），提出ai文章產生器中文關鍵因素是什麼，來自於二元分類、結巴斷詞、文本辨識、機器學習。
而第二篇論文國立高雄應用科技大學 機械與精密工程研究所 許兆民所指導 黃大勻的 脈衝電流應用於鹼性電解法製作片狀鋅粉之研究 （2013），提出因為有 鹼性電解、片狀鋅粉、佔空比、電解液的重點而找出了 ai文章產生器中文的解答。
最後網站AI雲飛-學習寵物(AIRPET) - 雲動教育科技則補充：以AR 的方式呈現有AI 人工智慧的小寵物, 可以輕鬆得到使用者的喜愛, ... 其內容轉化為文字自動翻譯英文至中文並允許自動朗讀以AI抽取內容重點幫助學生快速了解內容大概 ...
NLP大神RNN網路：Python原始程式碼手把手帶你寫
為了解決ai文章產生器中文 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
！ ．．． [ 本書重點 ] ★ 以Python、TensorFlow實作中文自然語言處理，使用維基百科及網路語料庫 ★ 以LSTM為基礎的影評 / 語音 / 文字情感分析實作 / 股票預測 / 影評分析 ★ 根據圖型產生古詩詞的模型實作 ★ 歌曲人聲分離製作 ★ 以Image Caption為基礎的英文學習 ★ 智慧聊天機器人 ★ Rap歌詞自動產生器、AI作曲器 ★ 人臉辨識及人臉自動表情包產生器 ★ 自動幫你的作文評分 ★ 視訊自動字幕產生器 ★ AI機器翻譯、LSTM機器翻譯及注意力機制 ★ COCO資料集的自動圖型描述
自動偵測機器所產生之文章
為了解決ai文章產生器中文 的問題，作者陳玉芳 這樣論述：
近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti
c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R
andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。
強者用PyTorch：實作史上最經典AI範例
為了解決ai文章產生器中文 的問題，作者集智俱樂部 這樣論述：
還在用難用的Tensorflow嗎？還在用太簡單的Keras嗎？ 2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代，如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST，快點投入PyTorch的懷抱吧！ 本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例，並且放入最新真實世界中的應用範例，如果有心要學習人工智慧，這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例，讓你功力大增之外，更一舉成為人工智慧的強者！ 全書重點包括： ► 深度學習一路走來的歷史 ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹 ► 預
測共享單車投放數量 ► 中文文章情緒分析器 ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識 ► 大型遷移學習對動物分類進行預測 ► MNIST的進一步，幫你把數字加起來 ► 自己動手做PRISMA：20種藝術家風格轉到你的照片 ► 假新聞有什麼稀奇，假以亂真的照片才叫厲害：GAN實作 ► NLP的大神Word2Vec的實作 ► 人工智慧音樂家：利用LSTM製作自動作曲機 ► Google的祕密武器：神經網路翻譯系統實作 ► 外掛有什麼了不起？用AI打電動，強化學習實作 本書特色 ►深度學習、PyTorch的入門書 ►透過實際經典案例循序講解 專
家推薦 「這本書緊接業界潮流，將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代：遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明，讓你打好理論基礎，又有詳細的程式展示，一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈！」－袁行遠，彩雲科技CEO、創始人 「本書寓教於樂，精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發，然後引用理論說明，最後深入剖析工作原理，環環相扣，引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」－高文超，微軟研究院軟體開發工程 「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點，
深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域，但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合，讀者可以在瞭解深度學習原理之後，立刻跟隨書中的程式動手實作，加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮，這本書是一個不錯的開始。」－鮑捷，文因互連CEO、聯合創始人
脈衝電流應用於鹼性電解法製作片狀鋅粉之研究
為了解決ai文章產生器中文 的問題，作者黃大勻 這樣論述：
本研究為利用濕式煉鋅中的鹼性電解法搭配脈衝電流製備超薄片狀鋅粉。實驗反應系統的設備為500ml的反應槽，其中經由前置實驗處理，選用陽極為不鏽鋼板，陰極為選用鎂板，為了準確性，陰陽極板皆經由研磨和拋光處理。實驗中以6M NaOH為電解液，經由改變頻率、佔空比、電壓、電解液6M NaOH中鋅濃度以實驗出能製備厚度0.1-0.3μm片狀鋅粉的參數。在電流頻率變化，分別為50Hz、60Hz、70Hz、80Hz、90Hz、100Hz和250Hz，在頻率50~100Hz區間，頻率越低晶粒生長越慢，晶粒越小。頻率100Hz~250Hz區間，頻率越高晶粒生長快速，但易造成團聚且耗電量大;脈衝佔空比設置，分別
為0.025、0.1、0.2、0.5和0.8，佔空比0.5為實驗數據中鋅粉團聚極少的參數。佔空比0.025~0.2區間，鋅粉表面孔隙越大;改變電壓，分別為100V、150V、200V、250V和300V，在電壓100~200V區間，電壓越低製鋅速度較慢，鋅粉晶粒較小，但因電阻關係造成團聚嚴重。電壓200~300V區間，電壓越高製鋅速度越快，鋅粉晶粒較厚;在電解液中鋅濃度，分別為4、6、8、12、18、24、30和36 g-Zn/L。鋅濃度介於12~36 g-Zn/L區間，鋅濃度越高，晶粒成長較大，厚度較厚。鋅濃度介於4~12 g-Zn/L區間，鋅濃度越低，晶粒成長緩慢、鋅粉晶粒小。當鋅濃度低於
6 g-Zn/L以下時，由於鋅晶粒小鍵結力強，造成鋅粉團聚、厚度變厚。從實驗和數據統計中可得知最佳參數條件為，電壓200V、佔空比0.5、頻率50Hz、陽極極板為不鏽鋼板、陰極極板為鎂板、極板間距90mm、電解液中鋅濃度為12 g-Zn/L、電解時間30min，所製得片狀鋅粉厚度為0.3μm。