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運動資料的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MoriteruIshida寫的 《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室) 和日経クロストレンド的 向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自臉譜 和臉譜所出版 。
國立清華大學 中國文學系 劉人鵬所指導 倪舒妍的 「勞工神聖」之前——晚清華工小說探析 （2021），提出運動資料關鍵因素是什麼，來自於晚清、華工小說、報刊、地理觀、苦難書寫。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士班 楊淳良所指導 林宜臻的 基於感測器融合之多功能智能生命體徵系統 （2021），提出因為有 感測器融合、熱影像、二氧化碳、物聯網、樹莓派4型號B、FLIR Lepton 3.5、ThingsBoard、TriAnswer、SCD30的重點而找出了 運動資料的解答。
《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)
為了解決運動資料 的問題，作者MoriteruIshida 這樣論述：
《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！ ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂？沒關係，全部畫給你看，一次弄懂演算法到底是什麼！★★ ●直觀理解，從基礎開始學習，一用就上手的演算法專書！ ●全圖像化step by step，完整拆解制霸AI時代的演算法精髓！ ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點，活化思維，做出最佳決斷！ 【專業審訂】 謝孫源 成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長 【專
家學者好評推薦】 李忠謀 國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭 高中資訊科技概論教師 趙坤茂 臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威 PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了！ 現今我們的世界已離不開演算法，從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，越了解演算法，越可能掌控權力，成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些
有用，有些則可能使我們陷入大麻煩，但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式，演算法都是不可或缺的，不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法，那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟，只要熟悉這些步驟和運用方式，每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書，從基礎開始學習！ 演算法是用以執行計算或完成作業的程序，可以想像成料理食譜，如果做出某種料理的步驟是食譜，那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而，食譜與演算法的決定性差異，在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述，演算法
的所有步驟都用數學方式表現，沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構，貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明，拆解具體演算過程，逐步建立邏輯概念，輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」，以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞，步步口語分解，完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學
者最佳入門書！―――― 人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？ 強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！ ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！ ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！ ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！ ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例，逐步加深理解！ ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法，進一步強化學習！ ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法，掌握應用的訣竅！ █ 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！ 本書以想試著開始使用時下流
行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路，以及相關的必要數學知識，同時講解程式原始碼，以實際動手操作的方式來幫助理解。 坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍，但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等，常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。 本書首先介紹類神經網路的概念，緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習，讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用，大量運用範例來說明。在此之後，對於想進一步學習理論的讀者，介紹機器學習的學習方式；對於想挑戰進階深度學習應用的讀者，
說明演算法等等。 █ 豐富圖解一目瞭然，「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練！ 本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後，能夠實際動手實作，期使讀者不致一知半解，不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼，而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架，以及實際進行的步驟。 想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人，都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。 【本書的架構】 ▌第1章：論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題，解
析人工智慧（AI）的概念。 ▌第2章：說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法，包括在Windows與Mac兩種環境上的說明，解說必需的基礎Python文法。 ▌第3章：藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習，同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。 ▌第4章：解說類神經網路的理論，同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。 ▌第5章：說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。 ▌第6章：介紹提升深度學習準確度的演算法、自然
語言處理等，用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作―――――――― 熱門程式語言第1名，日本暢銷Python學習入門書！ 邊做邊學，實際操作練習，享受程式設計的樂趣！ ★ 全彩圖文解說，給程式設計新手的最佳指南！ ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用，可從網頁下載範例！ ★ 解說書寫格式，詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則！ ★ 剖析組成程式的6大元素，逐步建構基本語法並善用函式！ ★ 學習使用
Python顯示視窗的方法，建立圖形介面設計遊戲的外觀！ █ AI時代必學的基礎工具，第一次設計程式就上手！ 以往的程式設計，只是輕鬆當成興趣即可開始，但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣！如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了！」要感受程式設計的有趣之處，最重要的是能夠立刻動手試試，而且能立即看到結果。 最符合這項要件的，就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。 使用Python，只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富，對於視窗的顯示和製作PDF等，也能以很簡短的程式實現。 本書活用Python這樣的優點，簡單易懂地說明它
的基本語法之後，檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例，逐步學習。 █ 豐富圖解一目瞭然，「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練！ 閱讀本書時，可下載取得範例程式，一邊動手練習，一邊看著實際運作的畫面來學習。 此外，書中利用各式各樣的範例激發好奇心，鼓勵讀者發揮想像力，嘗試改良程式，進一步加深理解。舉例來說，對於影像辨識和人工智慧等等，也能以Python進行程式設計。 本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機，感受程式設計的樂趣，打好紮實的基礎，開啟美好充實的程式設計生活。 █ 本書的架構
▌ 第1章：說明程式的作用，製作程式需要什麼、該學些什麼，精闢列舉正確操作的祕訣。 ▌ 第2章：說明執行Python程式的軟體安裝方法，了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。 ▌ 第3章：說明使用Python撰寫程式須遵守的規定，學習文字、數值、空白的用法等基本規則。 ▌ 第4章：學習程式語言裡的基本功能，整理說明實際應用的部分，藉由將這些功能組合起來，逐步製作出程式。 ▌ 第5章：製作「Hit & Blow」猜數字遊戲，從簡單的地方開始打好基礎，掌握應用的訣竅。 ▌ 第6章：藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲，讓它成為圖形化的成品，更像個遊
戲。 ▌ 第7章：一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式，漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。 ▌ 第8章：學習使用PDF製作「橫布條」的方法，總複習學習成果，使用擴充模組挑戰實用的程式設計。
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以下為本段內容文稿：
最近我讀到了一個很有趣的詞彙，叫做「時間地標」；它跟我們具體的路標、地標，其實是有一點像的。
比如說我們在路上，我們會看到左轉的指示、右轉的指示；我們也會看到現在正在哪裡，或者是我要到下一個地方還有幾公里。
那「時間」，其實也有這樣的時間地標性。
比如說，一年裡面的第一天、1月1號，或者是一些值得紀念的日子、你的生日；甚至於是你把自己設定的期限，這些部分，都可以視作是「時間的地標」。
那關於這方面呢，還真有研究者去做了一些研究。這些研究者，從「「時間地標」裡面發現了一些，對於我們的行為跟決定，很有趣的影響跟現象。
這個研究是在2014年，有三個來自於賓州大學，華頓商學院的學者。他們發表了一篇關於「實際科學」的論文。
他們花了很長的時間，分析了將近8年半Google的搜尋資料；他們就發現關於「節食」這個關鍵字的搜尋。
它總是會在每一年的1月1號飆高，比平常的日子高出80%。這如果回到我們的真實行為裡，其實你也很容易推估的出來。
每年的一剛開始，總是會有很多人會有「節食」的計劃，新年新希望嘛！
但是除了這個之外，其他的時間的搜尋次數，特別是每個月的第一天，和每個星期的第一天，也都會有同步攀升的現象。
這些代表「第一」的這種日子，會有某種特殊性，會能夠開啟我們想要改變，或者想要為自己做一些事情的動機。
其實呢，研究人員還發現喔，在健身房裡也有類似的模式。他們在一個大學裡面，做了一些資料的蒐集。
因為這個大學的學生，必須要刷卡才能夠進入健身房；所以研究人員就收集了，超過一年的每天健身房的人數資料。
而健身房的造訪率的呈現，跟Google搜尋其實是一樣的。在新的一個星期、在新的一個月，一年的開始的時候；進入健身房的這些人次，都會明顯的提高。
但是除了這些日子之外，還有其他日子，也會讓學生開始站上跑步機。比如說，他們會在學習開始的那一天，和學校放假後的第一天，做比較多的運動。
進一步如果深入個人的研究，還發現每一個人在生日後的第一天，也會有比較高的機率，進入健身房。
所以呢，這些研究資料的蒐集，在在的都說明一件事，我們呢，會對於這種所謂的「第一天」、所謂「新的開始」，這種「 時間地標」的影響。
這些研究者喔，還取了一個新名詞，叫做「全新開始效應」。而這個「全新開始效應」的啟動，通常會跟兩種「時間地標」有明顯的相關。
一種是「社會的」，一種是「個人的」。社會的地標是大家都共享的，比如說星期一、每個月的第一天、國定假日。
而個人性的時間地標，就是對於個人有獨特的意義。比如說生日、紀念日、換工作後的第一天，或者是幫自己設定的那一天。
而且呢，後續的研究還告訴我們，新年的第一天長久以來，對我們的行為都有特殊的影響。我們翻開日曆的第一頁，去看見那所有美好的空格，開始啓用我們新的時間手帳。
但是呢，在我們那樣做的時候，往往是處於不經意的狀態；我們對於所依賴的心理機制，有可能是視而不見的。
而「全新開始效應」，能夠讓我們在很多日子裡面，用上同樣的技巧；不過是有意識、刻意的使用。
說到底喔，「新年新希望」其實不是一個自我安慰的口號。研究告訴我們哦，當新的一年開始一個月之後，大概會剩下64%的新希望還在執行。
這個時候如果你能有意識的，建立自己的「時間地標」；運用時間地標，一方面是自我檢核、一方面告訴自己「全新開始效應」。
當你這麼做的時候，你就會有更多的機會，能夠重新振作起來、重新面對自己想去的地方。
而我自己喔，在還沒有接觸到「時間地標」這個概念之前，我其實已經在用同樣的方法了。熟悉我的朋友可能都知道，我會做時間的手帳。
那一般人來說，一年就是用一本時間手帳；但是呢，我一年是用兩本手帳。為什麼一年用兩本手帳呢？因為第一本它是用前半年，1月到6月用第一本。
每當我打開第一本手帳的時候，我就會把今年的目標，很多每個月的執行項目，還有一些重點、我想要完成的事情寫在裡面。
然後隨著時間的進行，1到6月就是按照我的行程、即將要做的事情去做記錄；而後面7到12月，我就把它當成是自己的筆記。把它當成是自己做一些平常、日常性的會議，或記錄的一個雜記本。
可是呢，到了6月底，即將邁入7月1號的時候，這個時候我就會拿新的一本；而這一本就是從7月1號一直到12月31號。
當初年初，我把所有的年度目標、把所有我想做的事情，我還會再重複謄寫一遍；寫在同一年所啓用的第二本。這就是一個很有趣的「時間地標」。
因為對多數人來說，一年的開始，就是那一天1月1號；然而我一年會有兩天開始，1月1號跟7月1號。
這無論是給我自己內在的心理暗示，還是實際的目標檢核，都會有很明顯的效果。因為當我這麼做的時候，我已經給自己心理的暗示是，我把一年當兩年用。
但是呢，我卻可以因為這樣子，在沒有過分壓榨自己、讓自己忙得要死的狀況底下，我依然持續的按照自己的節奏。
但是我常常發現哦，要不就是我每一年的目標不僅達標，而且提早達標；或者是數字、數額，超過了我原本設定的部分。
再不然就是因為7月1號，把它當成是這一年的第二次重新開始；所以呢，我就發現有很多更衍生的、更多的、更能夠讓自己更好的。
或者是自己更想要的，在同樣一年裡面，多了一次的機會好好面對、好好檢核、好好執行。所以呢，這就是我自己用「時間地標」的方法，我一年會用兩本手帳。
而我接下來呢，再邁向2020年，我也給自己一個實驗，叫做我一年用三本手帳；也就是第一本1到4個月，第二本5到8月，第三本9到12月。我看看這樣子，會發生什麼樣的效果跟影響。
那當然了，我自己也很清楚，這種事情不能矯枉過正；如果你聽到這裡，你覺得一年用12本手帳。
我猜可能不用到第三本你就麻痹了，這個所謂的「重新開始效應」，可能就沒有具體的效果了。
所以我想喔「三本」，可能是我設定適可而止的極限。如果2020過完，發現三本的效果，跟兩本沒有差太多，我還是會用回兩本的。
但是總而言之喔，今天要跟你分享這個「時間地標」，無非呢就是一個提醒。其實喔，每一個人在生命的任何時刻，你都永遠可以重新開始。
面對！永遠不嫌遲。希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去；這樣子你就不會錯過我們所製作的內容。
然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話；尤其是今天談到關於「時間」的部分，我的線上課程【時間駕訓班】，我相信會為你帶來很大的幫助。
當你即將要面對2020年，可能你有很多的目標跟計劃，這一切都要透過有效的時間管理；還有能夠去掌握自己心智運作的模式，來幫助自己效率最佳化。
這一門課程從推出到現在，已經受到很多朋友的喜歡，希望你的加入，也期待你的發現。
相關的資訊在我們的影片說明裡都有連結；很期待你的加入；今天的分享就到這邊了，謝謝你的收聽，我們再會。
「勞工神聖」之前——晚清華工小說探析
為了解決運動資料 的問題，作者倪舒妍 這樣論述：
本文聚焦晚清華工小說，其出現、空間地理書寫、苦難書寫。這波集中出現於20世紀初的創作熱潮，基於鴉片戰爭後大量華工半迫於生計半由外國誘招而出洋的事實，同時離不開晚清小說界革命、1905年反美華工禁約運動的直接推動。運動中近代報刊發揮關鍵作用，華工小說也多在此面世，通過報刊脈絡的梳理，可以發現不同報刊有不同宗旨和行動，有的闡發自己的教育理念、有的追逐商業利益、有的背後是黨派鬥爭，潛移默化影響小說的呈現。小說作者主要是職業作家、報人，尤多懷有桑梓之情的粵籍作家。華工小說密切關照現實又帶出了不一樣的歷史和詮釋。小說的空間設計有其特別之處，作家極力通過對壓榨、禁錮、排斥的形象化書寫，表現華工受擠壓的生
存空間，使得原本有著大幅度空間位移的作品呈現出緊張的空間感受。異域書寫方面，本文引入晚清地理著述和文人士大夫的域外遊記進行對照，當整個知識系統把文明的野蠻性去掉，只讚頌文明先進性之時，華工小說提供了一個底層的受壓迫的視角觀看資本主義世界，留意到了西方現代性的黑暗面，展現和書寫的異域顛覆了以往上層知識分子的刻畫。連帶著在晚清由「天下」變為「世界」的地理觀也在小說中有了再突破，打破以國為界限的認識，看到了全球種族主義的問題。最後從種族、階級、性別三個維度觀察華工小說的苦難書寫，呼應到現實中華工進入資本主義世界遭受的多重壓迫，還關注到小說中複雜的黑人形象及其背後晚清時人對種族優劣論的接受、華人族群內
部對工人權益的忽視以及晚清文人爭取各階層平等的呼聲、作家有異於當代華美文學的刻畫華工時女性化的書寫方式及其激發民族主義情感對抗殖民主義的意圖。
向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維
為了解決運動資料 的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：
――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！―― 最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦 Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析 日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題 AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！ ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的
創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！ █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！ 深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。 書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。 ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運
用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術 26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南
。 █ 深度學習實踐案例全收錄 01 「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02 「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03 從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04 自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05 從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06 用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07 分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08 數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09 AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10 從日常對話到跨國
商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11 連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12 「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13 重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14 自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15 餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16 辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17 讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18 偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19 AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20 自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重
人力不足問題 21 以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22 運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23 全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24 用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25 從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26 超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證
基於感測器融合之多功能智能生命體徵系統
為了解決運動資料 的問題，作者林宜臻 這樣論述：
本研究前期主要利用FLIR C3紅外線熱影像儀收集不同性別與年齡層運動前後之熱像圖，再透過FLIR Thermal Studio分析激烈運動對人體溫度所造成的影響，成為此研究中之重要溫度參考數據。接著探討在不同環境下，利用SCD30感測器偵測不同的環境參數(如CO2, 溫濕度等)，並搭配樹莓派4型號B與FLIR Lepton 3.5 160x120高解析紅外線熱像儀溫度感測器自製人臉偵測測溫儀，以鏡頭抓取人臉並即時量測溫度，若該測試者此時生理狀態仍不穩定，將透過系統發出提醒請測試者稍作休息，待狀態穩定後才可再次進行量測。以此裝置可得知該測試者是否處於穩定狀態下，並同時將環境參數與體溫即時上傳
至ThingsBoard開源物聯網平台，以簡單明瞭的圖形介面讓使用者觀察環境與生理的變化。我們的方案可以提供更多有用的資訊，以利醫療保健監測系統通過採用感測器融合取得準確的生命體徵數據。關鍵決策閥值有配戴外科口罩時呼出溫度超過30 oC，未戴外科口罩時呼出二氧化碳超過2,500 ppm。在生理訊號量測方面，本研究採用TriAnswer之生理訊號傳輸模組，並搭配兩種量測板—TriECG(心電訊號)、TriPPG(血氧訊號)，檢驗測試者的生理狀態，達到生理訊號量測與記錄的效果。本系統之開發宗旨為協助醫療科技之發展，藉由人工智慧與物聯網的技術，增進醫療照護的效率，使遠距醫療及監測的醫療資通訊，在不受
疫情影響的狀態下，達到智慧生醫的轉型與創新。