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Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決python u的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

python u進入發燒排行的影片

布里斯洛中間體自由基反應機制之理論研究

為了解決python u的問題，作者謝明修 這樣論述：

含氮雜環卡賓（N-heterocyclic carbene）催化之化學反應中，布里斯洛中間體（Breslow intermediate）扮演重要的催化角色。布里斯洛中間體能以親核基（nucleophile）或自由基（radical）之形式參與反應。本論文探討布里斯洛中間體之自由基特性及形成機制（mechanism），其自由基可從氫自由基轉移或直接氧化形成。安息香縮合反應（benzoin condensation）中，布里斯洛中間體將氫原子轉移至苯甲醛（benzaldehyde）以形成自由基，此自由基可結合形成安息香產物，或排除反應之副產物，使其重新進入催化反應。唯此路徑之反應能障高於傳統非自

由基路徑。此研究亦探討四種布里斯洛中間體之不同電子組態的位能面。其中烯醇鹽（enolate）形式能產生偶極束縛態（dipole-bound state），此為產生自由基之新路徑；拉電子基（electron-withdrawing group）以及立體障礙基（bulky groups）可穩定基態。另外，我們亦研究布里斯洛中間體之碎片化（fragmentation）與重組（rearrangement）。布里斯洛中間體之催化反應可能因其碳氮鍵斷裂而中止，形成碎片。我們證實其反應中可以形成自由基，亦可形成離子。反應趨向之路徑與布里斯洛中間體之羥基的質子化型態有關。碎片化反應亦可視為轉酮醇酶（tran

sketolase）中之噻胺（thiamin）催化反應中之副反應；此研究證實轉酮醇酶透過限制布里斯洛中間體之結構與質子化型態，使其碳氮鍵斷裂需更高之反應能量，進而抑制此副反應。

Arduino程式教學(語音模組篇)

為了解決python u的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的對外說話模組：語音模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　　本書要介紹市面上最常見、最受歡迎與使用的語音模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

光敏電阻結合光纖之傳感器在結構與土木工程的應用

為了解決python u的問題，作者龔慕萱 這樣論述：

近年來，隨著各種結構物的增加，土木研究方向逐漸由新建結構物轉變為對舊有結構物的加固與監測，也因此結構健康監測(Structural Health Monitoring, SHM)開始受到重視，各種不同的傳感器也開始受到研究。其中光纖作為傳感器擁有體積小、傳輸速度快、監控範圍大、傳輸距離遠、抗腐蝕與抵抗電磁干擾等優勢，並且在測量應變、應力、溫度與各種結構物之物理變化皆有高敏感度與準確性，所以被廣泛應用於各種結構檢測之中。也因光纖傳感器擁有強大的測量效果，能搭配光纖傳感器的測量工具也大量被研究。本研究選用光敏電阻結合光纖作為一低成本的光纖傳感器，直接測量通過光纖之光強度變化，並使用樹莓派(Ras

pberry Pi)作為此光敏電阻傳感器之接收端。實驗方面從水質濁度監測試驗、光纖彎曲監測試驗以及震動試驗來判斷光敏電阻作為傳感器的精確度與可行性，同時進行結果分析判斷未來改善之方向。試驗結果顯示，此光敏電阻傳感器在光纖彎曲時或是進入光纖之光強度改變時可以有效並準確測量出光訊號的差異，然而在光強度高頻率改變的測量環境下，可能因為光敏電阻的時延性導致精確度下降，因此此傳感器可能較不適合使用於高頻率環境之測量。