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野鳥完全圖鑑：詳盡比對辨識，盡覽鳥類之美 (電子書)

為了解決去背圖的問題，作者 這樣論述：

　　收錄種 　　本書介紹了在日本國內已有紀錄（包含被視為紀錄的觀察案例）的鳥類，包含移入種、未記錄種，共約670種，並以2800張照片搭配解說。收錄種指的是有取得照片並刊載在本書中的物種。   　　①分類與刊載順序 　　雖然是以《日本產鳥類目錄改訂第7版》（日本鳥學會，2012）為基準，但是為了將類似的鳥類放在一起對照比較，有部分會調整頁次。關於分類順序，建議參考本書結尾的〈日本鳥類檢核表〉。   　　②山鳥及水鳥 　　以主要棲息地點為基礎，區分棲息於山林（綠色書眉）‧水邊（藍色書眉）的野鳥，並在章節扉頁（p.11及p.207）加上目次。   　　③種名‧學名‧英文名 　　中文名、目名、科

名、種‧亞種的學名‧英文名以《2020年台灣鳥類名錄》（中華民國野鳥學會）為依據。未記錄種的參考資料包括Mark Brazil的《Birds of East Asia, China, Taiwan, Korea, Japan, and Russia》（Princeton Univ. Press, 2009）、山階芳磨的《世界鳥類和名辭典》（大學書林，1986）。沒有中文名的物種會以學名‧英文名標示。   　　④全長（TL） 　　標示全長尺寸數值的參考資料包括《野鳥便覽 下卷》（日本野鳥會大阪支部）、《日本鳥類及其生態 第1卷∕第2卷》（梓書房∕岩波書店）、《日本鳥類550 山鳥 增補改訂版》《

日本鳥類550 水鳥 增補改訂版》（皆為文一綜合出版）（亦可參照用語解說p.7）。   　　⑤解說 　　關於分布及棲息環境，除了參考《日本產鳥類目錄改訂第7版》之外，也包含了田野調查的實際紀錄。若沒有特別紀錄分布地名，則代表棲息於日本全國。由於鳴叫聲的給人的感覺因人而異，要用所有讀者都能理解的方式標記實屬困難。在這本圖鑑的日文版中，筆者是以片假名拼音表現出聽到的聲音。此外，S代表鳴唱（Sing），C則代表鳴叫（Call）。   　　⑥照片及說明文字 　　著重在相似鳥類之間的比較，盡可能在同一個版面中放入許多照片，並且使用大量去背圖片。除此之外，照片也包含了雌雄（♀‧♂）、成鳥（Ad）、幼鳥（J

）、未成年鳥（imm）、夏羽（S）、冬羽（W）、換羽中的個體、亞種、個體差異等各種不同的形態。括弧內的標示為攝影月份及拍攝者的姓名縮寫（參照p.399）。辨識重點的說明文字也盡量安排在靠近照片的位置，不用移開視線就能確認照片與解說內容。此外，雖然避免重複解說，但是重要的部分還是會在不同的地方以同樣的內容表示。沒有特別標示雌雄的話，就代表雌雄幾乎同色。   　　⑦重點 　　彙整辨識鳥類時應注意的特徵、近似的物種及比較重點等等，並加以解說。   　　⑧「○○○」比對 　　使用相似鳥類的觀察點部位放大照片等，進行淺顯易懂解說。希望能成為觀察時的參考依據。   本書特色   　　本圖鑑收錄了在野外會看

見的野鳥照片約3400張。 　　包括普通種、難以辨識的種類、年齡及性別變化等等， 　　羅列相似的鳥類圖片相互對照，輕鬆解決賞鳥人士的煩惱！   專業推薦   　　中華民國野鳥學會、台灣猛禽研究會

去背圖進入發燒排行的影片

利用人工智慧建立煙霧不透光率辨識系統

為了解決去背圖的問題，作者呂承恩 這樣論述：

現今煙霧顏色深淺的形成主要是由粒狀汙染物（Particulate Matters）阻擋光線的穿透所造成，因此通常是以不透光率（Opacity）的檢測，作為工廠排放粒狀汙染物狀況的管制與裁罰的標準。目前台灣檢測煙霧不透光率的方法分別有利用光學儀器測量及人眼視覺測，而其中人眼視覺檢測則是透過目測判煙人員以肉眼判斷煙霧的不透光率，其會利用林格曼圖表（Ringelmann Chart）於適當的天氣條件下，對照林格曼表上的標準評定汙染程度。然而目測判煙是以個人主觀判斷，容易受到環境條件和主觀定義影響評定不透光率的穩定性及準確性，因此本研究為了提升判斷煙霧之不透光率的穩定性及準確性，提出一個人工智慧煙霧

偵測模型，該模型會先透過物件偵測演算法（You Only Look Once Version 4,YOLOv4）訓練出能辨識圖片上煙霧位置的模型，找出煙霧位置後，接著透過最大熵演算法（Maximum Entropy Algorithm）判定邊緣找出煙霧的輪廓將其與背景區分開，再根據林格曼表建立標準，以 K-mean 分群的概念建立具客觀且準確度高的判斷煙霧不透光率之型。

超簡單物理課：自然科超高效學習指南

為了解決去背圖的問題，作者DK出版社編輯群 這樣論述：

　　從最基本的能量轉換到力與運動的關係，從到波的各種形式到光學原理，從電路的基本法則到磁場與電磁學──物理這門科學的牽涉範圍之廣、資訊量之龐大，時常讓人難以招架。學生為了應付考試只能強記，物理學也因此成為許多人學生時代的夢魘。 　　這套最新的基礎科學學習指南系列，就是從輔助學生課堂理解出發，針對自然科琳瑯滿目的重點逐一突破，快速解除學習挫折感。《超簡單物理課》把物理的內容分成超過250 個環環相扣的觀念全面講解，透過精細的繪圖與照片，配上條理清晰的文字說明，從物理的科學方法與思考要領開始，依序進入能量、運動、力學、波動、光學、電路、磁場、電磁學、物質、壓力、原子與放射性以

及太空等主題，幾乎每一頁都附有容易消化與加深印象的重點提示與補充說明，幫助融會貫通。DK 發揮一貫強大的博物館式圖文整合能力，讓讀者在研讀每個觀念時，就宛如進入一座迷你主題博物館，得到不同於教科書的學習體驗。 　　本書的內容架構不但有利於學生參照課堂進度來學習，也便於初次接觸物理的成人讀者尋找延伸閱讀方向，因此除了適合作為小學高年級到國中程度的補充讀物，也是其他年齡層讀者認識物理的最佳入門參考書。 本書特色 　　●全球百科權威DK理工編輯團隊第一套專為學校課程而設計的物理參考書。 　　●章節規畫完整，涵蓋「物理課」所有內容與跨科主題：原子、力學、光學、電磁學。 　　●高品質的照片與繪圖，

搭配一目瞭然的圖解式教學架構，精準解析基礎物理核心概念。 　　●視覺化的物理概念說明，快速查找內容綱要、釐清重點，提升遠距教學與居家自習效率。

以深度學習演算法應用於日照中心多人行為辨識之研究

為了解決去背圖的問題，作者劉明達 這樣論述：

行為辨識(Action Recognition)，是目前在影片分類領域中非常熱門的研究。在早期會透過影像處理的方式手工提取特徵，在利用機器學習當中的支持向量機(SVM)、決策樹(Decision Tree)等演算法來做資料分類，隨著深度學習演算法的流行，使用卷積神經網路(CNN)可省去手工提取特徵的動作。本研究使用姿態估計網路(Open Pose)將原始圖像進行預處理，之後利用利用三維卷積網路(3DCNN)與時間卷積網路(TCN)兩種深度學習模型來比較準確度，另外我們將表現較好的模型使用雙流法(Two Stream)來進行兩種圖像特徵融合，實驗是否對於辨識準確度能夠有所提升，最後我們將訓練後

模型搭配Deep Sort演算法實現多人行為辨識。根據實驗結果使用C3D雙流模型相較於TCN雙流模型有較好的表現，本研究另外針對雙流法當中特徵融合位置與融合方法，以及背景影像處理與時間步長差異的比較，在預測結果當中使用C3D雙流模型在全連接層進行特徵融搭配向量串接方法效果最好，將背景模糊化均獲得較佳的準確度，最後當時間步長設為16幀時準確度最高。