動態背景的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決動態背景的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

動態背景進入發燒排行的影片

知覺互動性對廣告溝通效果之影響—以Instagram限時動態為例

為了解決動態背景的問題，作者謝孟婷 這樣論述：

在生活中，我們隨處可見廣告的存在，而廣告對於行銷人員來說，也是一項不可或缺的行銷手法。近年來，網際網路漸趨發達，社群媒體出現廣告的次數也越來越頻繁，而以Instagram來說更是如此，由於Instagram是目前許多人每天都會使用的社群媒體之一，而Instagram的限時動態更是社會大眾經常會使用到的應用程式功能，因此本研究便以Instagram限時動態作為研究情境，來進行相關的實驗與探討。本研究係採用實驗設計的方式進行，分別以知覺互動性與廣告溝通效果作為研究中的自變數與依變數，而以限時動態廣告背景色（有彩色、無彩色）、性別與Instagram使用頻率作為干擾變數，並透過網路問卷的方式作為線

上調查之媒介。本研究總計發放690份問卷，最終共收回656份有效問卷，期望藉由本研究了解社群媒體使用者在觀看Instagram限時動態廣告之情況，並透過研究得以讓企業商家或品牌更了解使用者的需求與喜好，同時也能夠讓使用者在Instagram上獲得更優質的社群媒體體驗。本研究透過有效樣本進行平均數檢定與迴歸分析之假說檢定後，可以得出以下幾點發現：一、限時動態廣告的知覺互動性會對廣告溝通效果產生正面之影響二、性別對於知覺互動性與限時動態之廣告溝通效果間具有干擾效果三、有彩色背景色與無彩色背景色會對廣告記憶產生不同的正面影響

Spark海量資料處理 技術詳解與平臺實戰

為了解決動態背景的問題，作者范東來 這樣論述：

本書基於Spark發行版本2.4.4寫作而成，包含大量的實例與一個完整專案，層次分明，循序漸進。   全書分為3部分，涵蓋了技術理論與實戰，讀者可以從實戰中鞏固學習到的知識。第一部分主要圍繞BDAS（伯克利資料分析棧），不僅介紹了如何開發Spark應用的基礎內容，還介紹了Structured Streaming、Spark機器學習、Spark圖挖掘、Spark深度學習等高級主題，此外還介紹了Alluxio系統。第二部分實現了一個企業背景調查系統，比較新穎的是，該系統借鑒了資料湖與Lambda架構的思想，涵蓋了批次處理、流處理應用開發，並加入了一些開源元件來滿足需求，既是對本

書第一部分很好的鞏固，又完整呈現了一個即時大資料應用的開發過程。第三部分是對全書的總結和展望。 本書適合準備學習Spark的開發人員和資料分析師，以及準備將Spark應用到實際專案中的開發人員和管理人員閱讀，也適合電腦相關專業的高年級本科生和研究生學習和參考，對於具有一定的Spark使用經驗並想進一步提升的資料科學從業者也是很好的參考資料。

食品業原物料保存日期辨識方式之研究

為了解決動態背景的問題，作者黃元鼎 這樣論述：

目前食品原物料進貨入庫或生產投料時的多以人工目視判別有效日期及產品序號是否正確或者是否在安全的效期之內，以人工目視判別的結果容易產生人為錯誤判的情況，也少了一項資料日後佐證的依據，在中華民國「食品安全衛生管理法」第四章第15條即規定逾有效日期不得製造、加工、調配等，所以希望利用現有科學驗證的方式來達有效日期自動判別的機制。 　 本論文的研究目的在使用光學檢測(Automated Optical Inspection，簡稱AOI)與字元識別(Optical Character Recognition，簡稱OCR)的原理開發一套可以Android手機(Mobile Phone)或手持式行動裝置(

Mobile Handheld Device) 執行的應用程式(Application，簡稱APP), 可以用於判別食品原物料包裝上的「有效日期」及「產品序號」，除了檢測日期是否在有效期限內，並記錄檢測人員、檢測日期以及外觀照片，以做為日後抽檢或進行ISO或HACCP檢驗時的佐證資料。