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Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

為了解決軟體套件英文的問題，作者范聖佑 這樣論述：

本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作網站系列文章 《新手也能懂的 Kotlin Collection 賞玩門道》 　　集合（Collection）是各程式語言裡常見的資料類別，在 Kotlin 裡共有 Array、List、Set 及 Map 四種，在標準函式庫裡提供一系列設計精妙的集合 API，若能好好運用，可以減少很多重複冗長的工作，對操作資料有很大的幫助。本書專為 Kotlin 開發者設計，透過技法、心法、實戰三部份，系統化的解釋 Kotlin 集合的原理、功能及應用，是一本 Kotlin 開發者桌上必備的工具書。 本書

特色 　　技法： 　　依不同目的及特性將 Kotlin 集合分類，綜覽超過 200 個方法，搭配範例程式碼及速查地圖，豐富讀者對操作技法的認識。 　　心法： 　　要掌握 Kotlin 集合，除了要精通語法外，也需通曉實作原理。書中透過閱讀標準函式庫的原始碼，陸續討論語法設計、命名邏輯及組合技等心法。 　　實戰： 　　只有理論是不夠的，唯有搭配實戰才能將知識落實在日常任務裡。透過情境解題，綜合運用集合的功能來面對各種資料處理情境，活用從心法與技法學到的知識。 專業推薦 　　作者以《技法》、《心法》以及《實戰》三大篇幅來帶領讀者瞭解 Kotlin Collections 的 What、W

hy、以及 How，協助 Kotlin 開發人員融會貫通，信手捻來高表達力且高品質的程式碼。── 上官林傑（Eric）Google 全球開發者計劃台灣香港及南亞區經理 　　無論你是新手或是老手，Kotlin 都值得一學，而 Collection 是日常處理各式各樣 Flow 的重要角色。本書透過合理的難易度安排，除了能像工具書使用外，也用更高的角度去觀察 Kotlin Collections 站在 Java Collections 巨人肩上的設計巧思。── 黃健旻（Vincent）Google 官方認證 Kotlin 技術專家 　　本書從不同角度，深入剖析 Kotlin Collectio

n 的各種細節，處處都值得參考及研究。讀者在閱讀後，不只能學到 Collection 的用法，還可以感受到 Kotlin 設計的思考脈絡，以另一種視角享受寫程式的樂趣。── 趙家笙（Recca）Taiwan Kotlin User Group 主辦人  

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探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法

為了解決軟體套件英文的問題，作者吳慶福 這樣論述：

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。

Python 教學手冊

為了解決軟體套件英文的問題，作者洪維恩 這樣論述：

程式設計書 20 萬冊暢銷作者洪維恩最新力作！ 　　☆☆ 全書採 Colab 雲端免安裝環境實作教學, 並附有 Colab 線上教學影片 ☆☆ 　　☆☆ 所有範例也可在 Jupyter Lab 執行, 並附有 Jupyter Lab  線上教學影片 ☆☆ 　　本書沿襲《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》系列書籍的中心思維, 以教學為優先考量, 在內容的設計與學習的節奏上, 都適度考量到課堂時間長度與初學者的接受能力, 不論是老師在學校授課, 或是讀者在家自學 Python, 在學習過程中都能在在感受到書籍內容對於學習節奏規劃的貼心。 　　為減少課堂

授課現場的軟硬體準備時間, 以及避免學習者在家自我練習的環境建置問題, 本書採用 Colab 雲端服務作為主要教學開發環境, 達到完全不須建置安裝任何軟體即可開始教學練習, 甚至使用手機或是平板開啟瀏覽器也可上課學習, 不會因為不同環境建置差異及不同平台或作業系統版本而耗費時間排除問題, 有效提升教學效率。 　　本書在選題上完全聚焦在初學者的需求, 以精簡的大量範例讓初學者理解基本語法的重要面向, 釐清初學階段容易誤解的細節, 範例設計不求花俏吸睛, 而是以教學上能呈現重點, 初學者又能在短時間內明確吸收為考量, 並在每章章末附有大量的習題, 可讓學生自我演練, 或供老師驗收成果, 有效提升

學習效果。 　　在延伸主題的選材上本書也以 Python 應用上最常使用到的數學、資料處理及繪圖為主, 講解 NumPy、Pandas、Matplotlib、pyplot、scikit-image 等模組, 不求能快速做出厲害的應用, 而是以奠定基礎為目標, 期許讀者在修習本書後, 不論是要往 AI 機器學習, 抑或是資料科學領域發展, 都能夠快速應用書上學過的這些通用模組, 有效搭建起未來進階應用 Python 的橋樑。 　　另外, 本書還介紹了以數學符號運算見長的 SymPy 模組, 可以讓理工科系學生透過 Python 程式驗證微積分、工程數學等必修課程, 還能夠將抽象的數學概念以視

覺化的方式呈現, 不但可以讓程式設計課程與數學課程完美接軌, 也因為這些延伸模組都能以 Python 一致的語法操控, 彷彿是 Python 內建功能一樣, 更能讓學習者領略 Python 的設計奧妙, 有效提升對於程式語言的認知深度。 　　本書撰寫過程嚴謹, 除經過完整兩個學期的試教, 確認學生的吸收成效外, 也交由百位以上的學生試讀反饋意見, 再一一調整內容安排, 以期能符合現場教學及初學者需求。即使是每章章末的習題, 也都經過十多位學生實際演練, 確保出題範圍適切、難易適中, 是驗證學習成效的利器。 本書特色 　　□ 免安裝環境開瀏覽器就能上課寫程式 　　□ 大量簡明範例呈現教學重

點容易吸收 　　□ 資料科學影像處理奠基未來 AI 基礎 　　□ 數學符號運算無縫接軌理工數學課程 　　□ 以大量習題驗證教學自我評量最有效 　　□ 經完整兩個學期多科系試教實際驗證

基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證

為了解決軟體套件英文的問題，作者陳宇翔 這樣論述：

　　在深度學習的研究領域，物件偵測與分類任務一直是該領域中相當熱門的研究子題。為了取得更優良的偵測結果，利用資料擴增法使資料集更具多樣性，使網路模型對測試資料擁有更好的偵測適性，資料擴增法一直是深度學習中相當關鍵的技術。然而，傳統基於影像處理的資料擴增法，除了須花費時間成本在蒐集樣本資料及人工標註，也可能因所擴增之資料太過相似，而降低資料擴增法之效率。再者，不良的人工標註作業也會導致如樣本標註精度不準確或樣本標籤紊亂不一等瑕疵。最終，都可能影響物件偵測與分類任務實驗之偵測結果。本論文提出了一種基於無標記式擴增實境的虛擬資料擴增系統，實驗者可透過GUI設計模組操控虛擬物件以獲取不同的姿態或色溫

，也可透過自動標註模組獲取虛擬物件的邊界框資訊。除了節 省實驗者的時間成本外，因不良的人工標註作業所造成之負面效果也將一併消除。根據實驗結果，對特定類別加入虛擬資料後，除了能提升該類別之偵測結果，整體資料集的mAP也有所提升。此外，本文所提出之虛擬資料擴增系統，與傳統基於影像處理之資料擴增方法比較，提升偵測結果的幅度更為明顯。