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App Inventor 2輕鬆學 : 手機應用程式簡單做(第二版)

為了解決google activity的問題，作者鄭苑鳳,黃乾泰 這樣論述：

易學易懂的圖解說明，加深學習者的印象與使用技巧。   　　★以深入淺出的方式，站在無程式背景的學習者角度思考，目的是讓學習者利用邏輯思維與執行步驟來思考問題和解決問題。   　　★每章都有多個應用範例，範例精緻且多樣化，依照指示進行設定都能完成編排。   　　★以「做中學」的方式，讓學習者將所學到的組件應用在實際的範例之中。   　　★本書是全方位的APP Inventor學習教材，除了學習程式模塊的運用技巧外，圖像的設計製作也有著墨，讓學習者跟著附錄的解說，也能加入精美的圖案或背景插圖，輕鬆美化生硬的版面。   本書特色   　　◆本書專為毫無程式設計背景的人所撰寫，讓學習者利用邏輯思

維與執行步驟來思考問題和解決問題，靈活運用App Inventor所提供的程式模塊，輕鬆設計出各種豐富而精采的APP專案。   　　◆書中規劃了「簡單做設計」和「密技」單元，讓學習者輕鬆運用介紹的功能來編排版面或設定組件的程式模塊，「範例」是將該章節所學到功能技巧，靈活運用到日常生活的APP專案中，範例多達三十個以上，精緻而完整。   　　◆本書「附錄」將一般讀者不熟悉的影像處理也一併做介紹，對於如何製作去背景的按鈕，以及如何製作螢幕背景圖的技巧都一併做介紹，讓讀者不再為插圖的設計傷腦筋。   　　◆內附完整範例與相關圖檔，方便學習者操作練習，無程式基礎的人也能輕鬆上手無負擔。   　　◆從開

發環境的建構、專案的設計、管理、維護、測試、打包、上架Play商店等都有完整解說，主題涵蓋介面的布局、程式基礎運算、流程控制、清單應用、影片、音樂、照相、錄影、繪圖、動畫、網路瀏覽器、地標搜尋、導航、電話、簡訊、聯絡人等各種應用，內容精彩有看頭。

google activity進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決google activity的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

Android程式設計與應用(第二版)

為了解決google activity的問題，作者陳會安  這樣論述：

　　Android是一套行動裝置使用的作業系統，這是以Linux作業系統為基礎所開發的開放原始碼（Open Source）作業系統，在本書開發的Android應用程式就是在此作業系統上執行的應用程式。   　　本書的所有範例都是使用Google官方開發工具Android Studio，因為Android程式設計屬於框架（Framework）程式設計，我們並不用重頭建立Android應用程式，而是使用框架的半成品，以繼承和框架的現有元件來建立Android應用程式。   　　本書內容在規劃上可以作為大專院校、科技大學和技術學院關於手機或行動裝置程式設計課程的教材，或是想學習Android程式

設計的一般讀者，所以章節架構是從Android的Java語言開始，詳細說明Android最主要的「活動」（Activity）元件，強調佈局和使用介面的互動設計，從基礎選擇功能的介面元件和圖片顯示，到進階的清單介面與選單，再加上訊息與對話方塊，完整說明活動的使用介面建立，和如何與使用者進行互動。    本書特色   　　1.以Linux作業系統為基礎 　　2.從Android原生開發語言入門，建立Java語言的基礎，讓初學者順利進入Android應用程式開發 　　3.步驟式的操作解說，詳細說明Android最主要的「活動」（Activity）元件，強調佈局和使用介面的互動設計 　　4.應用範例多

元化，包含：相機、多媒體、感測器、瀏覽器、Google地圖、GPS定位、偏好設定、檔案與SQLite資料庫

以微波萃取愛玉殼果膠探討其理化特性與抗氧化活性

為了解決google activity的問題，作者盧詩婷 這樣論述：

愛玉為台灣的特有種植物富含果膠及抗氧化成分，屬高經濟價值之作物。經統計愛玉全台產量將近 555 公噸，然而愛玉加工副產物－愛玉殼大多數並沒有被有效利用。因此本研究將以不同微波萃取條件 (微波功率 300 - 800 W、萃取時間 3 - 4 分鐘與 0 - 200 mM檸檬酸濃度萃取溶液) 萃取愛玉殼果膠，並探討其產率、半乳糖醛酸含量、酯化度、分子量、官能基特性與抗氧化活性。結果發現產率會隨著檸檬酸濃度與微波功率之增加而上升，並在 200 mM 檸檬酸與微波功率 800 W與萃取時間 4分鐘條件下有最高果膠產率 (21.6 ± 0.1% ) 。半乳糖醛酸含量會隨著檸檬酸濃度增加反而隨之下降。

酯化度也會隨檸檬酸濃度增加而下降，所有萃取條件下果膠之酯化度皆大於 50% 屬於高甲氧基果膠。此外在抗氧化能力方面發現愛玉殼果膠DPPH自由基清除率的IC50為175.1 μg/mL，還原力則隨著果膠濃度增加，果膠之還原力有增加的趨勢。綜合以上研究結果發現愛玉殼果膠具有開發功能性保健食品之潛力。關鍵字：果膠、愛玉殼、微波輔助萃取、半乳糖醛酸、酯化度、傅立葉轉換紅外線、2,2 - 二苯基 - 1 - 三硝基苯肼自由基清除率、還原力