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讓靈魂活出更好的樣子

為了解決sony相機2021的問題，作者田定豐／文字,洪健哲（FrankHung）／攝影 這樣論述：

所有的壞，都是來教我們怎樣成為「更好」的自己。 而每一個階段不同的陷落，也是此生要來學習修補的課程。 記得，你本來就是最好的自己。 關於人生，我們總有說不盡的追求，逐夢之際，卻忘了「自己」才是一切的原點，每每為了討好而活得太過用力，失去真正的自我、丟失了本來面貌。 「我們不應該將快樂和不快樂的源頭，寄託在另一個人身上。 而應該向内在尋找，找出自己本自具足的快樂源頭。」 曾置身流行樂壇的浮華世界，現今追求身心靈安適的極簡人生，田定豐整理出77則生命體悟，希望藉由他的所感、所悟，讓在生活中掙扎、為人性所困擾的我們，都能走過生命的苦難過場，迎來幸福。

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樹莓派影像辨識技術的瑕疵檢測系統設計

為了解決sony相機2021的問題，作者張人和 這樣論述：

本系統利用樹莓派(Raspberry Pi)結合人工智慧(Artificial Intelligence)的深度學習(Deep Learning) 技術以分類工業扣件成品是否設計合格，由於扣件成品的接合間隙、置放方向與光線照度等因素都可能影響人工智慧最終判斷結果，因此，扣件成品的良率決定於瑕疵檢測分類系統的辨識能力，本系統使用卷積神經網絡(CNN，Convolutional Neural Networks)設計深度學習預測模型，把訓練後的預測模型上線至檢測程式後，檢測分類系統可以依照模型的預測準確執行良品與瑕疵品分類，進而的提升生產線產品良率與廠區即時數據化品質管理，其所使用樹莓派硬體不僅可

以大幅降低瑕疵檢測(Defect Detection)工業自動化應用成本，對於後續人工智慧結合物聯網(IoT-Internet of Things)的整合設計與應用，也可以提供明確且完整的參考依據。本論文主要分為兩大部分：(1) 檢測程式設計論文中以Python程式語言來撰寫程式，主要的程式分為三種，第一種為工業扣件採樣程式，對扣件進行採樣並製作成樣本集，第二種為深度學習預測程式，對先前整理好的樣本集進行學習訓練，進而訓練出最佳的模型與權重參數，第三種為瑕疵檢測測試程式，以先前訓練出來的模型上線使用預測工業扣件是否為良品或者為瑕疵品。(2) 硬體機構設計論文中硬體機構以Raspberry Pi

4作為主控核心，配合光學鏡頭模組和LED環形燈罩為光源輸入影像，根據檢測系統的結果在指示燈上顯示並由扣件分類器進行分類關鍵詞：深度學習、樹莓派、物聯網、瑕疵檢測。