CNN
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隨著深度學習的發展，研究人員不斷地提出新的技術和模型架構來增強 (Enhance) CNN 的性能。這些增強方法可以從多個層面來提升 CNN 在圖像辨識、物件偵測等任務上的準確性、效率和魯棒性 (robustness)。
卷積神經網路(CNN)的訓練過程就像教小孩辨識貓狗一樣，透過準備大量訓練資料、前向傳播預測、計算損失、反向傳播修正錯誤，以及反覆迭代等步驟，讓CNN不斷學習並提升影像辨識能力。訓練過程中，大量的數據、強大的計算資源、適當的模型架構和超參數設定都至關重要。
這篇文章以淺顯易懂的方式說明卷積神經網路(CNN)如何讓AI辨識圖片，並用一張小狗圖片為例，逐步拆解CNN的四個關鍵步驟：卷積層、池化層、全連接層和輸出結果，輔以生活化的比喻，例如畫畫、縮圖和考試，讓讀者輕鬆理解CNN運作原理。
12 月初早有傳聞，稱 MSNBC 總裁 ❙拉希達‧瓊斯❙ (Rashida Jones) 正在考慮離職。
大選後，該電視台的收視率暴跌，至今仍未回升。
2025年1月14日星期二，❙瓊斯❙ 終於辭去總裁職務。
❙瓊斯❙ 擔任該職位僅約四年，完滿配合 ❙拜登❙ 的總統任期。
在 25-54
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之八﹕詭異的第一場總統辯論
2024年的第一場總統辯論將於6月27日 ❙美國❙ 東岸晚上900時進行，主辦方是 CNN，地點在 CNN 的 ❙亞特蘭大❙ 錄影廠。主持人有兩位，一位是 ❙傑克‧德巴❙ (Jake Tapper)，另一位是 ❙丹娜‧巴殊❙ (Dana Bash )。
這場辯論毫不簡
在 古有草船借箭，今有AI借鏡 寫到如何將CNN訓練好的模型訊號以一個新商品的方式匯入成歷史資料，藉此當為進場訊號的輔助，本文就簡單示範，當匯入訊號後，策略的程式如何撰寫。
首先描述這個模型的特性及策略的設計，CNN模型以「市場輪廓圖」為基礎訓練圖形，以「日」為單位，預測接下來的行情是否發生反轉，
在AI浪潮下的訊號開發 提到可將AI訓練好的模型產生之訊號當成一個商品來匯入，今天將手把把示範如何把這訊號進行匯入成商品，並在策略撰寫時，可引用至此訊號，當為輔助資訊。
此表格為筆者使用的CNN模型訊號，在此利用開盤價、最高價、最低價、收盤價的技巧，讓多方趨勢的日期呈現紅K、空方趨勢的日期呈現黑K
