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小小色彩藝術家：生活調色盤

為了解決換 螢幕沒畫面的問題，作者目川文化編輯小組 這樣論述：

　　Meta公司與Facebook創辦人馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）曾說：「AI 即將在許多不同領域創造出無窮的可能性。」在這個科技日新月異的時代，要培養孩子適應快速變動的環境，成為不斷自我充實的學習者，最新的教育素養─STEAM 教育（科學、技術、工程、藝術、數學）應運而生。   　　本系列產品以孩子的日常生活為根本，從探索跨領域的知識和原理開始，一步步陪伴孩子提出假設，再到運用電腦編程驗證，進而發展邏輯思維、內化學習成效。用可愛、有趣的風格，展現深入淺出的生活科學原理，讓小讀者們汲取新知、親手編程，培養邁向新時代的關鍵能力。   本書特色   　　★ 故事為中心，讓知

識融入生活  　　★ 循序漸進的說明方式，包羅萬象的內容呈現 　　★ 跨領域多元學習，培養多重能力   　　《AI 科學玩創意》是臺灣在地研發的編程啟蒙學習組合，透過趣味主題式選材，融入多元科技知識，帶領讀者從日常生活出發，建構嚴謹的編程思維，厚植新時代資訊力。

換 螢幕沒畫面進入發燒排行的影片

實體空間與虛擬空間的距離感知

為了解決換 螢幕沒畫面的問題，作者吳佳諺 這樣論述：

　　在空間設計的過程中，人們會有許多空間感的討論。而隨著數位科技的發展，3D虛擬模型及電腦渲染的擬真透視影像成為了現在主要的溝通工具。也由於虛擬實境設備逐漸普及，虛擬實境設備很有機會成為未來討論空間的重要工具。但3D的數位虛擬模型、擬真透視影像及虛擬實境空間這三種虛擬空間，皆與實體空間的感知有落差，因此本研究提出了兩個問題（1）造成虛擬空間與實體空間之距離感知差異的主要因素為何?（2）如何降低虛擬空間與實體空間之距離感知的差異？　　為了回應上述的兩個問題，本研究共執行了兩次距離感知實驗：距離感知實驗（一）及距離感知實驗（二）。兩次實驗的前置作業皆為：將一個挑選的空間作為研究的實體空間，接著測

量空間並使用Sketchup及Blender這兩個3D建模軟體將空間及空間中的物件建成3D的數位虛擬模型，然後使用Twinmotion這個渲染軟體將3D模型渲染成可以旋轉視角或是在裡面移動的演示檔案。而正式的實驗過程是：抽選數位具有不同程度之空間專業背景的受測者來透過「平面的電腦螢幕顯示」、「頭戴顯示器」觀看虛擬空間，以及進入「實體空間」體驗。在觀看及體驗的過程中，會請受測者估測空間中的各種尺寸，並回答他們估測的方法及依據。而在距離感知實驗（二）則是再加上了讓他們判斷不同題目之間的空間是否為同一空間。藉此來測試不同的受測者在「平面螢幕的虛擬空間」、「虛擬實境的虛擬空間」及在「實體空間」中的感知

差異。　　本研究之受測人數共有12位，其中：距離感知實驗（一）為3位（第一階段1位；第二階段2位）、距離感知實驗（二）為9位（第一階段1位；第二階段為9位，其中1位為第一階段之受測者）。　　造成虛擬空間與實體空間之距離感知差異的研究結果為：（1）「性別」、「具空間專業背景與否」及「是否使用過虛擬實境設備」這三者的差異對於距離感知沒有明顯的影響；（2）造成「平面螢幕的虛擬空間」與「實體空間」之距離感知差異的主要因素為「觀看視角」、「空間的元素或擺放的物件」及「物件擺放的位置」；（3）造成「虛擬實境的虛擬空間」與「實體空間」之距離感知差異的主要因素為「空間中的物件或元素」。另一方面，針對降低虛擬空

間與實體空間之距離感知的差異的研究結果為：（1）透過「讓觀看者從空間中不同的定點觀看螢幕中的虛擬空間」、「在同一個虛擬空間中有不同空間物件的情境」及「螢幕中的虛擬空間中置入能夠提供給觀看者不同的空間向度都能作為判斷依據的物件」這三個方法可以降低「平面螢幕的虛擬空間」與「實體空間」之間的距離感知差異；（2）在透過虛擬實境設備觀看空間的過程中，讓觀看者清楚地了解及認知空間中的物件或元素，可以降低「虛擬實境的虛擬空間」與「實體空間」之間的距離感知差異。

挑出穩賺股的100%獲利公式(隨書附〈台股名家的後疫情時代趨勢解析和投資計畫〉別冊)：專買「一年會漲三倍」的爆賺小型股，3萬本金在10年滾出3000萬!(二版)

為了解決換 螢幕沒畫面的問題，作者遠藤洋 這樣論述：

【特別收錄】台股投資名家的《後疫情趨勢解析和投資計畫》別冊 ★股海老牛、陳喬泓、張皓傑、葉芷娟★ ──專文評析面對動盪時代，如何應對風險、聰明選股！── 崩盤、股災、黑天鵝好可怕？ 懂得選「穩賺股」，別人的危機、就是你的翻身轉機！ 8項選股公式╳挑爆賺股5條件╳4大買賣時機點， 專給散戶‧小資‧小本金的選股筆記， 讓有錢途的公司幫你賺錢，沒有富爸媽、也能翻轉小資人生！ 　　※本金不夠存股賺股息、沒本事盯盤賺價差，挑對一支穩賺股，1年就獲利3倍、績效超有感！ 　　大學三年級，遠藤洋完全沒做功課，投資FX，馬上賠掉10萬；他再接再厲，繼續用打工存的3萬，1支股票，就讓他2

年猛賺3000萬！ 　　沒有富爸爸，他從失敗中找出小資散戶的真‧高績效選股法，26歲獨立創業、33歲財富自由，一年有200天都在旅遊！ 　　給散戶的高績效選股法，真庶民、小資族的最優翻身機會！最穩定、低風險、高報酬的投資，就是鎖定會賺錢的小股；投入市場一年之內，馬上就能看到成果。 　　◎本金3萬也能翻轉人生！從零打造「千倍獲利」，1年之內超有感的穩賺股投資術！ 　　‧集中火力，找出「1年之內，至少獲利3倍」的小型股。 　　‧獨家8大選股公式，選出能立大功的小兵。 　　‧絕對會漲的「穩賺股」，就看這5個條件。 　　‧哪些公司有「錢」途，與其看股息和殖利率，不如看這2個關鍵！ 　　‧買了之後，除

了股價，你更該注意這支股票的4個問題。 　　◎本金少、低風險、高報酬，穩賺股的「完全打擊公式」大公開 　　沒有數十萬的本錢能慢慢存股或買知名大股，真‧小資散戶要懂得挑出「1年內有機會至少漲三倍」的小型股！不死記指標、不迷信知名企業，從股票的基本價值，瞄準「業績成長」和「利潤使用」，精準找出「未來一年，業績／市值會成長」的公司，就是該買的「穩賺股」。 　　◎小資散戶讓投資績效最大化的4個基本功 　　‧「何時買」，要買在「開始漲之前」一點：別追求買在低點，小資的資金很寶貴，禁不起「慢慢等」。 　　‧「何時賣」，要賣在「高點下來」一點：與其猜測高點，不如評估「飽和度」，寧可少賺一點也別後悔太早賣

。 　　‧「不能買」，持續下跌和成交量少的股票：就算覺得有潛力，也不要浪費等待的時間成本！ 　　‧「不能賣」，還在上漲的股票：用日K線評估過去股價跌破短期移動平均線時，會不會反彈。 　　◎這些指標，要這樣看才對！ 　　‧PER本益比：不是看現在的本益比，也不是「15」最標準，而是未來的本益比。 　　‧配息／當期利潤：不是越高越好，要看財報上的「長期投資」，看公司把獲利用在哪。 　　◎準備大賺的小股這樣挑！選股達人不藏私的致富捷徑。 　　‧上市5年以內的公司：先看股價和業績，是不是逐年成長。 　　‧市值總額小（100億以下）：市值小，才有成長空間！ 　　‧創辦人仍在職（是老闆）：能帶領公司快

速往前衝。 　　‧董事長或經營幹部是大股東：經營者和投資人利害一致。 　　‧股價線圖位於上升趨勢：買正在上漲的股票，獲利效率高。 　　◎正因為集中投資，每天只要花5分鐘，就能幫股票「健檢」。 　　（1）有沒有發生商業糾紛？（2）經營方針有沒有變更？（3）經營陣容有沒有賣出自己公司的股票？（4）預設的營業額或淨利是否有可能達成？ 　　>>>如果發現不妙，在股價下跌前，就能搶先脫身！ 　　◎主力大戶的想法，和套牢散戶差在這裡！ 　　‧如果連3萬的投資金都沒有，代表平常用錢的方法就有問題！ 　　‧想獲利、要績效，前面一定得做功課，才能變成最後的懶人不動腦、不用看盤投資法。 　　

‧買賣不要憑感覺，更不要對所謂股市名嘴、部落客的推薦照單全收。（就連這本書也一樣喔） 　　‧買車和家電前你會比價查資料，買股票怎麼可以不先看財報？ 　　‧本金10萬以下的小資，不要學人家分散風險和買基金，那是本金百萬以上才需要的。 　　‧每個月可以分5%現金獲利絕對是詐騙！不要傻傻把錢送人。 　　‧連巴菲特都不敢投資自己不了解的產業，你想清楚再買。 名人推薦 　　【專文分析】 　　陳喬泓／成長股投資人 　　股海老牛 　　張皓傑／HC愛筆記財經 　　葉芷娟／財經作家．財經主播 　　【致富推薦】 　　Mr.Market市場先生／財經作家 　　Jenny／JC財經觀點版主 　　安納金／暢銷財經作

家 　　阿格力 博士／價值波段領航者 　　孫悟天／暢銷財商作家   　　股海筋肉人 　　雷浩斯／價值投資者．財經作家 　　（依姓氏筆劃排列）  

LBPCNN人臉辨識演算法實現於樹莓派門禁監控系統

為了解決換 螢幕沒畫面的問題，作者沈岳駿 這樣論述：

現今人臉辨識技術已達到相當成熟的地步，大部分低延遲和高準確率的人臉辨識系統，都部署在普通電腦或伺服器等級的電腦上。然而，當人臉辨識系統部署在低效能的嵌入式裝置上，就可能產生效能不足的問題，導致辨識時間大幅提升，而無法達到即時的人臉辨識，進而失去系統的實用性。因此如何在嵌入式裝置上部署人臉辨識系統後，仍維持低延遲和高準確率的辨識是一個極大的挑戰。另外，人臉辨識雖然擁有極高的準確率，卻容易受到紙張或高解析度手機螢幕裡的人像欺騙，而騙過人臉辨識系統，所以現今的人臉辨識系統也會針對此類的攻擊進行防範。據此本研究探討如何在有限效能的嵌入式裝置上，建制一套能防範人臉欺騙，又有人臉辨識功能的人臉辨識門禁監

控系統。本研究提出一套複合式驗證的人臉辨識門禁監控系統，使用RFID標籤觸發辨識，並且得知辨識人員的身份，接著使用webcam擷取影像，再藉由anti-spoof-mn3模型進行防人臉欺騙偵測，確認人員為真人。然後運用MTCNN演算法對擷取的影像進行人臉偵測與人臉特徵點偵測，藉由人臉偵測和人臉特徵點偵測所得到的人臉位置和五官的座標，對影像進行人臉對齊與裁切後，得到對齊過的人臉影像。經由LBPCNN演算法對對齊過的人臉影像進行人臉辨識，最後將RFID標籤得到的人員身份，與人臉辨識所得到的人員身份進行匹配，即可得到辨識結果。在有Intel Neural Compute Stick 2的加速推理下，

Raspberry Pi 4B執行LBPCNN人臉辨識只需要74.1毫秒，擁有即時辨識的效能；人臉辨識門禁監控系統的完整辨識時間則為4.83195秒（含RFID標籤偵測、anti-spoof-mn3防人臉欺騙偵測、MTCNN人臉偵測、人臉對齊和其他附屬功能）。LBPCNN（LBP鄰域值為6，LBP半徑為2）演算法在PI資料集（本研究所蒐集的人臉資料集）的align_256、align_256_A+90~A-90以及The Extended Yale B資料集三種數據實驗中，準確率分別為100%、99.9722%和99.8931%。根據三種數據實驗結果得知，LBPCNN人臉辨識演算法在正常光照、

光照變化和姿勢變化下皆有擁有良好的準確率，據此LBPCNN演算法適用於大部分實際人臉辨識的場景中。