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Google vision api do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
國立臺灣科技大學 機械工程系 鄭正元、許啟彬所指導 翰澤的 牙齒清潔監測與口腔資訊收集系統的開發與研究 （2021），提出Google vision api do關鍵因素是什麼，來自於口腔衛生、刷牙錄像處理、口腔影像擷取、刷毛磨耗檢測、刷牙位置偵測、刷牙監控技術。
而第二篇論文淡江大學 經營管理全英語碩士學位學程 吳家齊所指導 呂明明的 使用機器學習建立基於圖像資料的推薦系統─以新加坡旅遊為例 （2020），提出因為有 推薦系統、機器學習、照片分析、新加坡旅遊的重點而找出了 Google vision api do的解答。
牙齒清潔監測與口腔資訊收集系統的開發與研究
為了解決Google vision api do 的問題，作者翰澤 這樣論述：
近年來口腔疾病的狀況日益嚴重，全球數十億的人口有口腔健康的困擾，最普遍的疾病莫過於蛀牙及牙周病，若未就診治療將會導致牙齒脫落的問題。雖然口腔衛生習慣教育以及醫療都提升了不少，但依舊不能避免口腔疾病的發生，多數國家的人民對口腔疾病的解決方法傾向於醫療而非預防。目前最普及的預防方式就是保持良好的刷牙衛生習慣，然而每個人對於口腔的清潔確實度不一，監測分析清潔的程度實為不易，加上近年COVID-19 的影響，牙科也開始重視遠程治療。因此本研究將開發智慧口腔衛生監測系統與口腔訊息收集系統以用來收集使用者之口腔資訊，利用智能牙刷進行口腔內部圖像拍攝，預期這些口腔資訊能給臨床醫師作為遠程治療的評估。本研究
開發一種低成本的智慧牙刷監控系統，即時記錄偵測刷牙的力道、方式、路徑和時間口腔，其中刷牙位置、路徑和時間藉由陀螺儀、加速規和鄰近感測器偵測，並藉由刷牙後資料的後運算準確分析48個刷牙區域，通過人工智慧演算法偵測刷牙的力道和方式，判讀刷牙的速度和行程是正確。智慧安裝微型攝影機拍攝口腔內部照片，影像首先用於評估刷毛磨損的情況，即時提醒使用者更換牙刷或減少刷牙力道。為了捕捉更好的口內圖像，攝影機參數已經過修改和測試為更適合一般刷牙速度。透過人工智慧演算法自動篩選所需要的圖像，將同區域的口腔影像歸納整理進行影像接合，讓臨床醫師遠程評估分析更便利更有效率。
使用機器學習建立基於圖像資料的推薦系統─以新加坡旅遊為例
為了解決Google vision api do 的問題，作者呂明明 這樣論述：
在過去十年中，全球休閒旅遊和商務旅遊的市場逐漸增加，並且預計會在下一個十年持續增長。現有研究指出，有超過一半的旅行者會在旅行前上網收集資訊，並且根據網路資源規劃行程。然而，由於資訊過多，反而讓使用者很難篩選符合偏好的資訊並決定遊覽景點。本研究聚焦於，如何僅基於Instagram用戶所上傳的照片，構建基於照片的有效推薦系統。關於景點（Point of Interests, POIs）的特徵，我們從Visit Singapore和TripAdvisor兩個網站所收集的資料中萃取。我們所提出的方法分為兩個階段，第一階段嘗試通過匹配使用者和景點的照片特徵標籤來決定要向使用者推薦的景點類別。在第二階段
中，我們根據每個景點的整體評分、評論數量，和熱門關鍵字與使用者的匹配決定每個景點對於個別使用者的分數。並在依據分數排序後，從第一階段所挑選出的類別中推薦排名前面的景點。實驗結果顯示，即使使用先進的人工智慧工具進行照片和圖形分析，其有效性與準確性仍然不如人類自行提供的資訊。然而，在無法取得使用者資訊或資訊不足時，照片和圖形分析仍可帶來可接受的效果。