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Android APP開發活用範例速查大辭典

為了解決google home感應器的問題，作者株式会社Re:Kayo-System 這樣論述：

「困難」排除、超群的交互檢索功能、範例現學現用 專家達人精選的珍貴職場實用技巧 　　眾所期盼的第一本Android範例速查辭典終於上市了！！ 　　學習一門語言的不二法門，就是從學會閱讀一本好的辭典開始！ 　　市面上最嚴謹精美的閱讀版型， 　　不論從目錄索引、書側章節索引、頁首關聯示例或書末函數索引表， 　　都可以連結你腦中的關鍵詞庫，立即找到範例頁數。 　　不同於一般Android教科書與範例集， 　　完全採用專業Android設計團隊的開發應用實例， 　　搭配便利的函示庫不須一步一步從頭教學建立。 　　以程式設計師的基礎上去掉冗長的語法格式， 　　頁面只簡潔呈現重要的函數與方

法變化的程式碼， 　　並以變數／設定值列表、步驟示範圖例清晰解說呈現套用效果。 　　另外，本書具兩大特點更加強化索引功能與使用方便性。 　　除各單元頁面所列的本頁關鍵詞索引外， 　　並附上【關聯】與【使用場合】列舉相關函數／設定值等， 　　替設計師預設各種網頁效果應用與出錯問題情境。 　　●第1章～第7章　版面配置與多媒體元件 　　使用者界面／套件開始到版面配置／畫面操作／影像處理／多媒體處理等方面，較著重於多媒體關聯的處理或應用程式之間的協作配合。 　　●第8章～第9章　網路通訊應用與API工具 　　解說網路應用／利用簡訊服務等，並延伸利用外部服務工具來進行開發。 　　●第10章～第

16章　感應裝置與進階功能 　　介紹例如地圖或感應裝置／背景處理／推播通知／資料庫等，這些在需要較高難度的部份，與應用程式開發有關且較深入的主題。 　　●第17章～第19章　除錯與發佈應用程式 　　包含 除錯方法、應用程式發佈，以及外部函式庫應用方式等，對於應用程式開發者必要能掌握的訣竅本書亦有解釋說明。

google home感應器進入發燒排行的影片

基於GAN的增強性CNN於多人居家活動辨識

為了解決google home感應器的問題，作者鍾秉霖 這樣論述：

目錄第一章中文摘要 iAbstract iii第一章 Introduction 1第二章 Related Work 3第三章 Problem Definition 7第四章 The Proposed Method 9第五章 Performance Evaluation 23第5.1節 比較方法介紹 23第5.2節 效能指標介紹 26第5.3節 實驗結果及討論 28第5.4節 四位居民情況 (FOUR RESIDENTS) 42第六章 Conclusion 52參考文獻 53第七章 附錄及補充資料 58第7.1

節 比較使用DUPLICATE增補方法 58第7.2節 模型過擬合(OVERFITTING)之檢驗 71第7.3節 模型通用性之檢視 73圖目錄圖 四 1 實驗流程圖 10圖 四 2 資料可視化結果 14圖 四 3 訓練流程圖 16圖 四 4 AutoEncoder示意圖 18圖 四 5 CNN示意圖 19圖 四 6 池化示意圖 20圖 四 7 我們的ECNN結構之示意圖 21圖 五 1 比較不同方法之召回率 31圖 五 2 比較不同方法之精確率 33圖 五 3 比較不同方法之F1-score 35圖 五 4 比較不

同方法之準確率 36圖 五 5 比較不同方法之RMSE 38圖 五 6 比較不同方法之訓練耗時 42圖 五 7 Four Residents Recall 44圖 五 8 Four Residents Precision 45圖 五 9 Four Residents F1-score 46圖 五 10 Four Residents Accuracy 47圖 五 11 Four Residents RMSE 48圖 五 12 Four Residents Training Time 50圖 七 1 不同資料增補方法之Recall 59圖

七 2 不同資料增補方法之Precision 60圖 七 3 不同資料增補方法之F1-score 62圖 七 4 不同資料增補方法之Accuracy 63圖 七 5 不同資料增補方法之RMSE 64圖 七 6 不同資料增補方法之訓練耗時 68圖 七 7不同資料增補方法所需時間 70圖 七 8 使用複製資料進行資料增補之訓練收斂圖 72圖 七 9 使用GAN進行資料增補之ECNN訓練收斂圖 72圖 七 10 House A模型套用至House B 73表目錄表 三 1 居家活動列表 7表 三 2 歷史活動紀錄及未標記紀錄 8表

四 1 Aras資料集資訊 11表 四 2 ARAS資料集活動 11表 四 3 資料集數據表示 12表 四 4 感應器名稱對照表 12表 四 5 歷史活動特徵 13表 四 6 活動標籤合併 13表 四 7 訓練類別數據量 15表 四 8 訓練類別數據量 17表 四 9 模型架構 21表 五 1 混淆矩陣 26表 五 2 ARAS Dataset訓練參數 28表 五 3 Four Residents 43