辨識系統程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決辨識系統程式的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

辨識系統程式進入發燒排行的影片

多目標人員自動追蹤控制系統應用於智慧風扇

為了解決辨識系統程式的問題，作者李孟哲 這樣論述：

目前市售家用的直立式電風扇主要功能為定速擺頭吹風、風量模式分成大、中、小三段式，但每種模式皆為固定的風量，大眾需求通常為希望風扇以吹人為主，因此電風扇若能在有人員的位置時，擺頭速度變慢、輸出大風量；在沒有人員的位置時，擺頭速度變快、輸出小風量，使電風扇的吹風效益達到最大的話，將能使電風扇達到更佳節能且符合大眾需求的效果。本論文多目標人員自動追蹤控制系統在智慧風扇之設計研究，係在習用市售風扇之外觀及功能基礎下，變更風扇擺頭齒輪定速擺動結構，變換成可控速馬達轉動之底盤；而在底盤上方裝置可控制轉速及輸出風量之主馬達，並搭配紅外線測溫及人臉辨識之偵測技術，來控制輸出風量之大小。本論文系統以ATmeg

a328為主要控制核心，搭配周邊硬體：微控制器、紅外線溫度感測器、兩種微控制器間通訊電路、驅動控制電路、鏡頭等，並藉由微控制器監控視窗可知，可以觀察在四種情況下的人臉辨識及溫度感測之結果。根據功能測試結果，在有效範圍內，紅外溫度感測和人臉辨識在偵測的結果並無誤判錯誤，確實能根據四種情況進行底盤和風扇之風量的調速，分別進行紅外線測溫系統及人臉辨識系統準確度測試來推估本系統準確度。此外；依照本研究之功能設定，提出風扇之風量節能效益新的評估公式，可有效評估及驗證智慧風扇的節能效益。

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決辨識系統程式的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

以電腦視覺及卷積神經網路建構河川疏濬場域運輸卡車車牌即時辨識系統

為了解決辨識系統程式的問題，作者劉家瑄 這樣論述：

提升河川疏濬工區智慧化，建立自動化監控系統，降低人為影響因素，可有效嚇阻及減低犯罪機率，並同時減輕人員工作負擔。智慧工地為運用人工智慧、傳感技術等科技以提升工作效率、降低人力需求、減少錯誤發生，乃全球工業4.0致力追求目標。由於台灣河川疏濬工程領域尚未全面拓展，故本研究規劃設計一疏濬工程智慧工地，依照不同區域之工作性質設計自動化流程。同時，從工區管理、設備維護、災害預防等層面進行考量，輔助智慧工地之規劃，使相關工作得以自動化執行。本研究初期以管制站工作自動化為目標，首先針對河川疏濬場域運輸卡車進入管制站時，以工區監控設備拍攝砂石車影像，以電腦視覺取得影像後，採用深度學習技術YOLOv3執行車

牌位置檢測，其平均精度均值(Mean Aveage Precision, mAP)達97.14，速度0.03秒/張。截取框選的車牌圖像另存並輸入至車牌字符數量分類模型，以CNN-L3、SRCS、VGG16神經網路結構判別車牌字符數量類別(6碼、7碼或8碼)，最佳模型CNN-L3的分類正確率達99.90%，速度為0.0315秒/張。再依分類結果將車牌影像傳至對應字符數量之識別字元模型，最佳模型CNN-L3正確率高於97.80%，速度0.0624-0.0781秒/張。整體辨識率93.73%，單碼識別率97.59%，速度0.3271秒/張。初期研發成果有利於疏濬工區的智慧化發展，如(1)藉由自動化監

控系統辨識砂石車車牌，雲端資訊管控進出工地車輛(2)協助工區管制站人員每日辨識上百輛砂石車及受工區塵土、砂石附著的車牌，提升識別速度，減少人為錯誤產生；(3)嚇阻不肖業者不法行為，避免相關同仁受暴力恐嚇威脅，降低犯罪風險。上述貢獻可減少人力、時間等耗費，且有效降低不法份子犯罪機會，並使第一線人員工作更為透明化、自動化、效率化。車牌辨識成果為管制站作業自動化的第一步，藉由後續系統功能持續開發，可使疏濬工程規劃與控制朝智慧工地目標邁進。