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Cotton friend手作誌.58：秋高氣爽的好chill手作計畫 特別追加「拉鍊攻略完全指南BOOK」別冊

為了解決推特安裝包的問題，作者BOUTIQUE-SHA 這樣論述：

　　秋季手作重點： 　　◎特別追加全彩48頁別冊「拉鍊攻略完全指南BOOK」──一本學會安裝拉鍊的基本應用！ 　　◎愛物翻新改造！牛仔褲、毛巾、手帕、針織衫，變身手作素材！ 　　◎手作功力ＵＰ！從今起，我也是滾邊斜布條達人！ 　　◎繁體中文版獨家‧手作新書推薦摘選── 　　★《職人訂製口金包》／ 　　手作職人──洪藝芳老師教你運用質感北歐風格印花製作職人系口金包 　　日本ブティック社獨家授權繁體中文版 　　DIY手作族【入門 / 進階】兩用超聖典 　　「Cotton friend手作誌」是專門介紹手作的專業雜誌，從繽紛的美麗布作、縫紉作品教學、基礎刺繡、布偶縫製與設計、小物與家飾品的製作

等，皆搭配精采的圖文詳細解說，書內附錄的紙型可供縫製時描繪之用，讓初學者也能輕鬆在家製作喜愛的布作，本誌不僅是手作新手必備指南，熟手們也能從中找到更多設計靈感，是您不可或缺的最佳參考工具書。

推特安裝包進入發燒排行的影片

整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決推特安裝包的問題，作者蔡政達 這樣論述：

摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派

4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具：Raspbe

rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(

1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測＋文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.

5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100

PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型

為了解決推特安裝包的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：

　　PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 　　本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 　　本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo

rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 　　本書範例檔： 　　github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

鏈結城市 - 建構社會住宅與閒置校園共享機制之研究

為了解決推特安裝包的問題，作者陳宥勳 這樣論述：

本研究主要以兩個面向作為議題探討的開端，第一，社會住宅在都市中面臨土地取得困難、受標籤化以及缺乏地域性的問題 ; 第二，都市中的校園空間因少子化與教學模式的轉變而面臨閒置的困境。啟發於超社區的概念 (林明地，2002)，本研究企圖藉由居住（Living）、工作（Working）、學習（Learning）三種元素的整合，創造一個具有都市尺度的「鏈結城市」概念，此概念可以作為未來都市中閒置校園整合社會住宅，以及建構族群混居與共享機制的新可能性。 為達上述的研究目的，首先我們藉由文獻回顧暸解台灣社會住宅，以及校園空間與學習的發展背景與面臨的困境，並透過三種空間概念的相關案例研究(流動、共構、

再生)，探索社會住宅與閒置校園空間相互整合的設計操作。架構在上述的文獻回顧與案例研究，本研究提出一個「鏈結城市」的概念，並藉由先期研究關於四種連結形式的探索，包括知識連結（D.School）、生活連結（地方涵構）、空間連結（動線與公共空間）以及族群連結（時間與作息），予以整合並建構社宅、學校以及地方社區之間的共享機制和空間型態。 最後，我們選擇萬華區的老松國小作為本研究的實驗基地，在設計策略上主要分為都市尺度、學校尺度、社宅尺度三個部分，主要透過地方居民的日常生活、產業特色、慶典活動、空間特色元素等分析，並結合不同的空間概念，如開放空間的連結、穿廊動線的串連、教室空間的整合利用，以及新舊

量體與結構的對話等，將社宅及老松國小的空間與活動事件相互整合，進而創造一個具學習型態，且回應基地涵構和地域性的共享社區。本研究建構的「鏈結城市」概念，其多種形式上的連結創造新型態無邊界的共享模式之外，同時也賦予現今面臨困境的社會住宅與閒置校園新的契機與可能性。