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AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決ai直接選取工具的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

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圓錐紅銅電極之放電加工火花與加工特性之智能析

為了解決ai直接選取工具的問題，作者托森則 這樣論述：

隨著智能製造與自動化的世代的出現與到來，將人工智能應用在減少錯誤和結果預測中也逐漸受到重視。而放電加工的工業領域也不例外，自動化和不段進步的機器學習方法最終將取代人工計算與參數選擇。此實驗將分為兩階段進行，將 SKD11 工具鋼作為工件，並搭配不同角度、直徑的圓錐形黃銅電極進行加工實驗。第一階段，是使用田口品質分析法中L25直交表進行實驗設計。並使用變異數分析（ANOVA）分析參數對品質加工指標的影響。電流對材料移除率(MRR)、電極消耗率(EWR)、表面粗糙度(SR)和再鑄層厚度(RL)的影響分別為68.70%、83.240%、72.870%和69.910%。角度對材料移除率(MRR)貢獻

了 24.7%，對電極消耗率(EWR)貢獻了12.6%，對表面粗糙度(SR)貢獻了 12.59%，對再鑄層厚度(RL)貢獻了 10.19%。其他參數對於加工指標的貢獻可以小至忽略不計。此外表面粗糙度(SR)，放電持續時間和放電休止時間分別貢獻 5.91% 和 4.62%。 再鑄層厚度(RL)還觀察到高的伺服間隙電壓為6.17%。放電持續時間與放電休止時間對於RL也有直接的影響，在貢獻率實驗中被證明佔有分別6.54%、 3.9%的貢獻率。於在第 2 階段的實驗，使用從第一階段實驗中選取實驗因子，將其作為全因素實驗16組之參數組合。由於角度和電流其巨大的影響因而保留為實驗因子，而其於參數而被固定。

可得知加工指標的數值與電流和角度成正比增長。並且可以觀察到當使用角度為90o的電極時，MRR、EWR 和 RL 具有實驗範圍內的最大值。隨後將分析放電加工中的火花數據，去證實先前的實驗結果。將田口法和全因素的實驗數據做為數據庫應用於訓練類神經網絡(NN)的模型預測。 MRR、EWR、SR 和 RL 模型經過訓練，誤差百分比為 1.3%、1%、4.5% 和 3.6%。最終的電極補償模型可控制收斂在0~0.7% 的誤差範圍內，並可以說是取得了巨大的成功。隨著行業朝著智慧化工廠與降低成本的方向發展，微小的錯誤百分比顯示了實際應用和效率的可能性。

人人都學得會的App Inventor 2初學入門【附APP專案範例檔】：17個專案實戰演練，從娛樂學習到生活應用，自學APP設計一本搞定!

為了解決ai直接選取工具的問題，作者贊贊小屋 這樣論述：

　　自學APP設計不求人！ 　　零基礎也學得會！本書一步一步教你怎麼做！   　　大AI時代，賈伯斯、比爾‧蓋茲、馬克‧祖克伯都主張： 　　「每個人都該具備程式設計的能力！」   　　從認識App Inventor 2介面到學會透過App匯入與匯出雲端資料， 　　搭配17個基礎到進階專案練習， 　　讓你神速開發出你的第一個手機App！   　　App Inventor是由Google實驗室設計、麻省理工學院(MIT)行動學習中心維護的APP開發軟體。 　　它的特色是免費、而且完全針對程式設計零基礎者設計，你不必學習一連串複雜的程式語法， 　　只要利用「拼拼圖」的方式組合各種程式方塊，全世界

都在等待你的精彩作品！   　　◎透過本書「基礎介紹」與「雲端資料處理」兩大單元，完全建立開發手機APP基本功！ 　　PART1「基礎介紹」──透過3個APP專案練習「電話簿、多媒體撥放器、網頁瀏覽器」，逐步熟悉App Inventor的基礎開發介面及方塊、元件。   　　PART2「雲端資料處理」──當你出現更複雜的需求，需要將APP內容結合外部資料時，就必須懂得如何進行「資料處理」。透過豐富的14個APP專案練習「電子書」、「股票代碼查詢」、「吉他簡譜目錄」、「日語單字測驗」……等，搭配Google Drive、Dropbox等常見雲端儲存空間，了解如何將你需要的雲端資料匯入與匯出APP，

並利用App Inventor將資料視覺化、優化使用者體驗！   　　◎本書適合： 　　‧想投入手機APP開發領域，但零基礎的你 　　‧想了解程式設計原理，工作上需要和資訊專業人員溝通的你 　　‧想自行開發出符合個人需求的手機APP的你 　　‧在利用手機進行雲端資料處理時遭遇障礙的你 　　‧想透過程式設計過程，培養孩子的邏輯推理力的你   　　◎透過本書你會學習到： 　　‧熟悉App Inventor開發環境。 　　‧基礎到進階的各章實務演練，快速了解App Inventor的方塊拼湊邏輯。 　　‧了解如何設計視覺化元件，讓APP介面更美觀。 　　‧從構思→設計→測試，學習多種簡單、具實務應用

功能的APP專案。 　　‧學習讓APP處理雲端資料（包含Excel報表、Word檔、純文字檔），讓專案成果更貼近實際需求！   　　◎沒有冗長難懂的名詞解釋，最口語化、最好懂的App Inventor2入門書！  　　本書採取「做中學」的方式，你不必刻意去記畫面中的所有「元件、工具名稱」， 　　只要「認識基本操作介面」和「幾個關鍵元件」， 　　就能直接開始設計APP，一邊搭配實機測試，一本上手！ 　　 本書特色   　　【1】APP設計入門必學基本功、實戰力強！ 　　本書不僅帶你了解程式設計方塊與各種組合邏輯，更將APP的實務應用結合純文字TXT檔、Word檔、Excel檔的雲端資料整理，往後

龐雜的資訊都能透過APP系統化呈現，建立APP程式設計者必備功夫！   　　【2】收錄17個多元專案練習、範例豐富！ 　　從音樂播放器、簡易電子書、匯率查詢、日語單字測驗、體重管理日記……共17個APP專案練習，從滿足日常娛樂到個人學習進修，一次學會最多面向的App應用！   　　【3】全彩圖解說明、步驟淺顯易懂！ 　　本書分為8個章節，內容以程式方塊組合的複雜程度編排，每個專案皆搭配全彩圖解、最口語化的說明文字，加上老師個人的學習經驗分享＆問題解決方式，就像一對一教學般，即使是完全沒有接觸過程式設計的你，也能無痛開發出屬於你的第一個手機APP！

助人工作者促進親密關係暴力相對人改變之歷程

為了解決ai直接選取工具的問題，作者陳以希 這樣論述：

本研究為探究助人工作者促進親密關係暴力相對人改變之歷程，同時訪談接受親密關係暴力相對人輔導服務之個案、機構社工與接受轉介的諮商心理師，透過在同一事件中，三位不同角色之個別經驗，本研究試圖理解各自在接收與輸送服務的過程中有何想法與感受，並試圖還原其經驗及現象本質。研究目的在於釐清助人工作者如何促進相對人改變，以及助人工作者促進相對人改變之歷程，並希望能夠提供專業人員相關建議，以提升助人工作者之服務效能。　　本研究採用詮釋現象學，邀請三位研究參與者進行配對研究與訪談，並採用李維倫及賴憶嫻（2009）的分析步驟，進行第一人稱自然描述、拆解與改寫、置身結構，在經過整合論述，將三位研究參與者的主觀經驗

及關係歷程進行整合，釐清彼此的觀點與轉變。　　從研究結果之獲得，並嘗試回應本研究之三個目的，得出以下結果：（一）重視助人工作者接觸相對人的個人感受與專業態度；（二）去標籤化與傾聽相對人可增進合作關係；（三）警政轉介可增加相對人的求助意願；（四）法律協助是發展正向合作關係的催化劑；（五）提供人際支持有助於提升服務效能；（六）社工的評估與個案的期待，是進入心理諮商的契機；（七）心理師與個案對心理諮商效能的看法之差異；（八）社工、心理師與相對人的三人工作模式。　　最後，研究者以實務的角度出發，綜合研究之結果，提出實務建議：（一）家暴處遇的訓練課程宜增加助人工作者本身對親密關係暴力議題的情緒覺察；（二

）標籤化對相對人接受服務之阻礙；（三）警政轉介是相對人接受服務的契機；（四）以法律協助為主的問題解決模式；（五）相對人與心理師對心理諮商的詮釋之差異；（六）重視結案的處理方式；（七）助人工作者對個案的專業評估；（八）相關政策之建議。並依上述結論提出研究建議。