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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決短期wifi台灣的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

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農作物生長監測與預測模型－以萵苣為例

為了解決短期wifi台灣的問題，作者羅佑晨 這樣論述：

本研究結合智慧農業、物聯網、機器學習、影像辨識等技術，建立農作物生長環境監測系統以及生長預測模型，運用此模型可預測農作物生長情況，配合感測系統查看農作物生長環境，採取行動調整為符合生長的條件，幫助自耕小農在經歷氣候變遷且人力資源不足的情況下，能夠適時改變農作物的生長環境，因而有效的管理作物生長。本研究以物聯網架構建立農作物生長環境監測系統，感知層使用Arduino結合溫濕度、土壤濕度以及日照度感測器紀錄環境數據，加上Raspberry Pi 搭配網路攝影機進行作物成長影像紀錄；透過無線網路連接平台層，以Thing speak平台作為雲端提供農民進行實時數據儲存與監看；應用層部分則包含數據整理

與分析、成長模型建立與運用。本研究以萵苣生長進行系統驗證與數據實驗，依照文獻記載之水足跡，設計在不同灌溉水量的生長情況下執行多組為期30天之種植實驗。於實驗期間，以生長環境監測系統收集環境以及成長數據，並建立類神經網路模型、長短期記憶神經網路以及多元迴歸分析模型，利用所建立之模型按照各組實驗之環境數據對該組萵苣生長情況進行效果確認。比較結果顯示，類神經網路模型以及長短期記憶神經網路模型於多種不同的萵苣生長環境中，能夠對萵苣生長具有較高準確率的預測。此兩種模型提前發現萵苣不正常生長情況，將來可以配合生長環境監測系統確認灌溉水量之控制，為小農提供相對於經驗法則而言較為數據化的萵苣種植依據。

第一次學Android就上手(第三版)：從新手入門到專題製作(適用Android 10.x~4.x)

為了解決短期wifi台灣的問題，作者鄭一鴻 這樣論述：

　　第一次學Android，不僅要上手，還要快速上手！ 　　•基本概念上手：從基礎打底，強調工具、語言、MVC的View和Controller。 　　•基本動作上手：從第二版的8個基本動作，擴大成為第三版的12組，並獨立專章討論，力求熟練。 　　•複合技術上手：複數型元件處理、組織複數型資料；資料庫與線程則處理、組織複數型程式單元。 　　•區塊建構上手：以Android四大建構區塊（Building Blocks）講起，運用SDK工具的標準操作流程，建立正確的Android起步。 　　•傳感行為上手：涵蓋一般傳感、位置傳感和WiFi傳感，加入寓教於樂的「跑酷遊戲」案例，增加

趣味。 　　•官方版型上手：挑選AndroidStudio共九個版型，如果加上第二章介紹的Android Library，可算湊足十個，加以說明。 　　•雲端服務上手：以雲端廣告、地圖和試算表為例，清楚展示谷歌雲端服務，快速上手。 　　•媒體串流上手：以多媒體應用和安卓電視為主題，示範安卓進階的ExoPlayer原生播放器，作廣而深的整合示範。  

基於循環神經網路模型之穿戴動力外骨骼輔具爬梯膝關節扭矩估測研究

為了解決短期wifi台灣的問題，作者吳敦晏 這樣論述：

摘要 (I)ABSTRACT(II)致謝 (III)目錄 (IV)圖目錄 (VII)表目錄 (XIII)第一章 緒論 (1)1.1前言 (1)1.2文獻回顧與研究動機 (2)1.2.1外骨骼機構設計 (2)1.2.2下肢行為意圖與狀態之偵測 (7)1.3 本文貢獻與架構 (11)第二章 系統架構 (13)2.1系統設計的架構 (13)2.2下肢步態感測系統 (14)2.2.1微控制器(Micro Controller Unit, MCU) (14)2.2.2慣性量測單元(Inertial Measurement Unit, IMU) (16)2.2.3力量感測硬

體與電路設計 (20)2.2.4通訊及儲存裝置(Communication & Storage) (24)2.3外骨骼動力輔助系統 (26)2.3.1致動器(Actuators) (26)2.3.2驅動單元 (29)2.3.3通訊與伺服器裝置(Communication & Server) (32)2.4其餘驗證用感測器 (36)2.4.1力矩感測器 (36)2.4.2肌電訊號感測模組(Electromyogram, EMG) (38)第三章 膝關節扭矩估測系統 (39)3.1人體下肢動態模型 (39)3.1.1擺盪狀態模型(Swing phase model) (41)3.1.2腳踏地狀態的

模型(Stance phase model) (43)3.2人體參數(Body Segment Inertial Parameters, BSIPs) (44)3.3下肢步態分析 (46)3.3.1實驗場景與膝關節扭矩感測系統之架設 (46)3.4下肢步態分析與膝關節扭矩估測 (48)3.4.1上樓梯的步態 (49)3.4.2下樓梯的步態 (55)第四章 膝關節動力輔助系統 (62)4.1膝關節外骨骼機構設計 (62)4.1.1動力單元 (63)4.1.2鋼線配置與剛性調整單元 (64)4.1.3穿戴單元 (67)4.2外骨骼機構特性與參數選擇 (68)4.2.1外骨骼機構特性 (68)4

.2.2外骨骼機構參數選擇 (75)4.3力矩估測 (78)4.3.1力矩估測原理與公式推導 (78)4.3.2力矩估測之驗證 (80)第五章 神經網路與控制架構設計 (84)5.1系統設計構想 (84)5.2神經網路介紹與實作 (85)5.2.1循環神經網路(Recurrent neural network, RNN) (85)5.2.2長短期記憶模型(Long Short-Term Memory, LSTM) (89)5.2.3資料庫建立 (93)5.2.4參數設定與訓練結果 (94)5.3控制架構設計 (98)第六章 實驗結果與討論 (101)6.1實驗環境與實際穿戴 (101)6.2下

肢膝關節外骨骼輔助實驗 (104)6.2.1實驗一：去除人機互動 (104)6.2.2實驗二：放大因子 γ = 0 (107)6.2.3實驗三：放大因子 γ = 4 (110)6.3實驗總結 (113)第七章 結論與未來目標 (115)7.1結論 (115)7.2未來目標 (116)參考文獻 (118)附錄 (123)