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IBMYP教與學剖析：談IBMYP中學項目教學面向

為了解決dp線規格的問題，作者鄒蕙蘭 這樣論述：

　　高爾基說書籍是人類進步的階梯，教師在教學和學習的過程中，有一本《IBMYP教與學剖析》參考書握在手中，能夠產生教學進步巨大的力量。本書主要是以IB國際文憑主流課程為主軸，運用十講內容暢談重要的教學理念，讓已經在學校教學的老師或是即將進入教學職場的新進教師能夠更了解IB國際課程的發展趨勢。本書不僅介紹IB國際文憑別出心裁課程設計的原則，同時也提出多元化的教學理論，更重要的是匯集不同領域一線老師的教學經驗，提供寶貴的教學步驟，積極將理論與實際教學緊密結合，展現出有效快速的教學示範。 　　《IBMYP教與學剖析》方方面面介紹IB國際主流課程內容，以學生為中心的思想理念、有效

的概念式及探究式教學策略、語言與文學及語言習得二個課程設計、跨學科的直向橫向課程聯繫、並進一步比較國際文憑課程與台灣108課綱的異同，以清晰明確的介紹，讓讀者易懂難忘。本書如同一把開啟進入IB國際主流課程的鑰匙，善用之必能從中獲益，啟發出教學的新思維、新方向、新力量。  

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車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決dp線規格的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。

刷題實戰筆記：演算法工程師求職加分的祕笈

為了解決dp線規格的問題，作者付東來(@labuladong) 這樣論述：

　　快速掌握演算法思維 　　應對求職時IT公司的各種演算法面試題 　　用範本和框架思維解決問題，以不變應萬變 　　本書的最大功效 　　逐步指導讀者大量演練演算法題目，以及各種演算法題型的樣式和框架，快速掌握演算法思維，以應對求職時IT公司的各種演算法面試題，或是增進讀者編寫程式的技巧。 　　本書並不適合純新手來閱讀 　　如果你對基本的資料結構還一竅不通，那麼你需要先花幾天的時間看一本介紹基礎的資料結構書，去瞭解諸如佇列、堆疊、陣列、鏈結串列等基本資料結構。不需要非常精通，只需大致瞭解它們的特點和用法即可。我想大學時期學過資料結構課程的讀者，閱讀本書應該不會有什麼問題。 　　如果你學過

資料結構 　　由於種種現實原因開始在刷題平台上演練，卻又覺得無所適從、心亂如麻，那麼本書可以解決你的燃眉之急。當然，如果你只是單純的演算法愛好者，以刷題為樂，本書也會給你不少啟發，讓你的演算法功力更上一層樓。 　　本書有許多題目都參考自LeetCode這個題目平台 　　題目解法的程式碼形式遵循該平台的標準。因此如果你習慣在LeetCode平台上演練演算法題目，那麼閱讀本書會更加遊刃有餘。當然，即使你沒有這個習慣也無妨，因為演算法的解題技巧都是通用的。 　　本書混用Python、C++和Java三種程式語言 　　筆者認為演算法題目的重點是在養成一種思維模式，不應該局限於具體的程式語言。不必擔

心有的語言你不熟悉，演算法根本用不到程式語言層面的技巧，本書也會有意避開所有語言特性，而且後面會統一介紹三種語言的基本操作。

機邊端深度訓練平台:以氣動夾爪夾料辨識應用為例

為了解決dp線規格的問題，作者曾士軒 這樣論述：

大多數的人工智慧訓練及推論主要依賴雲端伺服器，需透過網路連線本地端至伺服器傳輸大量數據資料所產生的傳輸延遲，不符合製造過程中需求的即時性應用，而在工業 4.0大量引入機械手臂以及夾爪進入複雜的進料產線，夾爪具辨識物件能力變得重要，本論文提出機邊端深度訓練氣動夾爪夾料辨識系統，為有效設計夾爪的夾料辨識法，提出使用收集夾爪夾取物件時震動所產生之加速度力，對加速度力作短時傅立葉變換提取特徵分析，使用AE(Autoencoder)、CNN (Convolution Neural Network)、SAE(Supervised Autoencoder)及SCAE(Supervised Convolut

ion Autoencoder)一共4種人工智慧演算法，以貝葉思模型超參數最佳化，完成建立不同夾料物件分類及異常物件排它能力演算法，並將訓練及估算演算法部署至Raspberry Pi 4嵌入式平台，分析各模型於嵌入式平台訓練及推論的耗時及優劣。本論文討論的4個人工智慧演算法中，以SAE及SCAE模型演算法有最佳表現，其準確度分別達到：99.53%及99.66%，其中以SCAE於嵌入式系統進行人工智慧模型訓練所消耗時間約為SAE人工智慧模型的11倍，因此於氣動夾爪夾料辨識應用中，SAE人工智慧作為最佳演算法。由實驗結果可知，夾爪夾取物件所產生之震動加速度力，可透過人工智慧演算法辨識物件資訊並完成

夾爪物件辨識應用，同時實現使用嵌入式平台可實現不須聯網獨立完成訓練及推論。除本論文實踐應用外，可作為未來其他相關應用加入機邊端訓練平台之參考，以廣泛加速人工智慧於終端部署。