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Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決ai辨識系統的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

ai辨識系統進入發燒排行的影片

大數據與AI應用於醫學之研究

為了解決ai辨識系統的問題，作者張漢呈 這樣論述：

大數據改變了我們在任何行業中管理、分析和利用數據的方式。在過去的二十年裡，由於它蘊藏著巨大的潛力，它已成為一個特別令人關注的話題，也是醫療保健應用於變革研究最有希望的領域之一。大數據分析在醫療保健中的應用有很多積極的結果，甚至可以導引出明確的方向以挽救生命。作為待分析資料的醫學大數據不僅具有與其他學科的大數據不同的特徵，其具有隱私、隱密性及去個資化的特徵，且使用醫療大數據必須通過醫院IRB的審核才能取得醫療研究資料，與傳統的臨床流行病學研究方式也有不同，主要透過大量醫療數據取得研究成果。大數據指的是一切事物數字化所產生的大量信息，這些信息通過特定技術進行整合和分析。如果將其應用於醫療保健，它

將使用特定人群的健康數據，並可能有助於預防流行病、治癒疾病、降低成本等。例如，許多專注於醫療保健的業務報告和白皮書都堅持認為，如果正確應用，則大數據可用於保證公共健康、確定和實施適合患者的治療途徑、支持臨床改善、監測醫療保健系統的安全性、確保管理控制並促進醫療保健體係對公眾的責任。本論文專注於運用大數據及AI科技做為本研究之理論基礎，針對醫療院所透過IRB申請，取得醫療資料針對以下三個目標做為本研究之主要研究方向。首先，運用大數據挖掘現有臨床用藥對不同疾病的療效，研究成果提供了膀胱癌患者除了原本的治療用藥方式以外，可以用便宜的醫藥費用達到治療的效果，且研究中發現將佩你安藥品使用於膀胱癌患者可以

延長其壽命，而此發現達到本研究之研究目的。再者，透過大數據尋找潛在病患並且聯繫病患加以治療，找出C型肝炎病患未積極治療之原因，且聯絡其回診接受治療，避免了C型肝炎患者病情進一步惡化而得到好的醫療效果。最後，透過數據結合深度學習提升醫療效率降低成本，研究中透過AI辨識系統，辨識胃癌高達91%準確率，使用3D模型辨識出胃癌病理切片的胃癌位置，提供病理人員更有效率的辨識胃癌，且降低病理辨識的成本。期望對於大數據及AI科技的應用能協助醫院並作出貢獻。

訂製你的無病生活：30問掌握預防、診斷、治療、照護對策

為了解決ai辨識系統的問題，作者林惠君,黃筱珮,吳佩琪 這樣論述：

30道與你有關的健康提問 藉由更精準的個人化醫療服務 邁向無病無痛的快樂生活   　　每個人的基因、生活環境、飲食習慣、生活作息等不盡相同，造就獨一無二的個體，以往一體適用的治療方式，忽略個體化的差異，也就是「同病同治」，但未必有相同的治療結果。   　　所謂「精準醫療」，是指依據個體基因差異、個體的生活型態、外在環境等不同，給予精準的個人化治療，也就是從以往的「同病同治」，走向「同病異治」。現在的精準醫療範疇已經全面開展，邁入精準健康層次，以精準預防、精準診斷、精準治療及精準照護四大面向為主軸，提供更精準的個人化服務，照顧社會大眾的健康。   　　本書集結三十個關乎健康的提問，除了以淺顯

易懂的方式帶讀者了解各病症的起因與現行療法，也將細數目前精準醫療的發展，在這些疾病的預防診治上有何創新與突破。   名人推薦   　　這兩年新冠肺炎疫情衝擊全球，面對後疫情時代，精準健康更顯重要。現在，發展精準健康的腳步不僅沒有變慢，反而迅速轉為疫苗研發及防疫策略規劃，側重在新興傳染病的防護與監控，共同為台灣精準健康產業開創新局。——張文昌，臺北醫學大學董事長   　　精準健康是跨領域的醫學專業範疇，需要各方面基礎、臨床跨域人才，以及專家共同參與。透過此書，集結三十個關乎民眾健康的提問，分享給社會大眾，也希望拋磚引玉，加速精準健康的發展與創新。——林建煌，臺北醫學大學校長

結合障礙物框形偵測與AI辨識之演算法

為了解決ai辨識系統的問題，作者鍾璨鴻 這樣論述：

本論文使用單眼視覺影像以多種演算法進行障礙物偵測以及結合深度學習方法，並且加以將系統進行整合，建立一個「框形障礙物偵測與AI辨識系統」，整合了傳統演算法與現今熱門的AI方法，其優點是任何障礙物都能被偵測到，即使該障礙物並未在訓練類別內，都能被框選出來。當目標物被檢測到後，將紀錄於障礙物候選名單，確認為障礙物後，將其列入障礙物名單鏈結串列，並且一次性的匯出名單，截取障礙物圖片，傳遞訊息給AI辨識系統。每個分類根據訓練模型結果，都能得到精準的分類，並且根據使用俯視圖影像換算障礙物的距離，以及計算系統的FPS和顯示障礙物警示標誌，將以上結果都顯示在螢幕上。我們收集挑選多種公開資料集的部分照片以及實

驗室自建照片建立我們的資料庫，分成腳踏車、機車、狗、汽車、行人，每個類別有1000張照片，以一般道路常見類別進行分類辨識。在訓練模型部分，我們挑選MobileNet V2、Xception、ResNet50來比較準確度和複雜度，經由比較挑出最適合我們資料庫的模型，每個訓練模型都能達到95%準確率以上，並且在優化後驗證皆能達到93.9%以上，對於輕量級系統來說，Xception需要較高計算量，我們將三個CNN模型分別進行車後影像模型車模擬測試，為了實現即時影像，使用了帶有Google開發的TPU的嵌入式平台Google coral dev boad，它可以提高AI辨識的性能，最後比較結果Mobi

leNet V2較適用做為我們系統使用的CNN模型，並且也進行真實物體進行障礙物辨識，處理速度可以達到7~15 FPS。