xcode教學2021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

智慧樂高零件分類機

為了解決xcode教學2021的問題，作者范庭瑄 這樣論述：

近年來不論是社團活動、營隊或是學校的大小型比賽都會使用到樂高，應用非常的廣泛，但在組裝樂高零件之前往往都因為零件太過於雜亂而無從下手，或是在找零件的時間上花費大量的人力時間而導致了效率降低，而現在有了樂高分類機，是利用長度、型狀大小來分辨不同種類的長度的輪軸分類機(LEGO自動分類機)依據，考慮到這台機器分的種類太過單一(只分類一種零件，種類也不夠多)，而且現在樂高零件的基本配備也越來越多樣化了。近期人工智慧技術開始了第三次的起飛，在辨識圖像功能方面，人工智慧的效能甚至超越人類。而本論文規劃利用人工智慧深度學習技術，訓練出樂高分類模型，分成四類: 方磚1x2、長銷、圓型平板1x1、圓型轉盤2

x2，最後與分類硬體機械結合，進行樂高分類整合測試。本論文基於人工智慧深度學習技術，利用Tensorflow為基底的高階語言Keras套件來建立深度學習的類神經網路架構，規劃用電腦視覺中的物件偵測分類神經網路架構SSD_Mobilenet V2，實現偵測物件位置與類別，達成樂高分類的效果。先把每類的資料收集完，每類平均收集400張，四類共收集了1600張有標記類別的圖片用來訓練，再利用自由落體的方式運用工業鏡頭來擷取零件由上到下的畫面，訓練完成的辨識引擎再與硬體機構整合，完成樂高零件的分類功能。本論文製作之流程，第一階段找適合的攝影設備與硬體設備，用一顆CMOS的工業鏡頭來擷取零件從上到下瞬間

掉落的畫面，第二階段建立適用於樂高零件偵測與分類的神經網路模型，再結合NVIDIA的Jetson Nano做訓練，並使用測試資料進行靜態測試，第三階段設計蒐集資料集機制與製作訓練計畫，完成1600張包含有標記的資料蒐集，第四階段將訓練完成的物件偵測分類模型與硬體整合，第五階段準備一批不在訓練資料集的樂高零件做整合測試，最後要能夠準確分類出方磚1x2、長銷、圓型平板1x1、圓型轉盤2x2。關鍵字:深度學習、LEGO、樂高零件分類機、Tensorflow、Keras、NVIDIA、Jetson Nano、SSD_Mobilenet

輔助孩童學習英語之深度學習對話機器人

為了解決xcode教學2021的問題，作者胡雅婷 這樣論述：

在傳統的課堂學習中，學生都是從課本上閱讀，很少進行對話練習。本研究提出一個自然語言處理之英語對話互動機器人系統，可以讓學生進行英語對話練習。系統架構分為APP端、自然語言處理端及網頁顯示端，APP端設計為教學及對話兩種模式，以圖文並茂方式進行對話情境來學習英語口說能力。而過去對話機器人，在於語音辨識錯誤時缺乏理解學生語句之能力，且無過去記憶功能。本研究為解決以上問題，使用一套開源學習框架-Rasa，利用兩種方式的分類器進行深度學習模型訓練，分別是DIET Classifier以及DIET Classifier with BERT，經過實驗，選擇在識別意圖、實體、插槽填充和對話管理方面有最佳性

能，並具有 99% 準確率的DIET Classifier with BERT分類器，藉由插槽填充功能，機器人可以記住當前對話的內容並預測下一步動作。在未來的工作中，將使用擁有抓取物體的機械手臂之物理移動機器人代替模擬機器人，使學習者有更深層次的互動和參與感。