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國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 林豪鏘所指導 呂紋宜的 結合WSQ學習引導與情感式對話機器人對高中生的學習情緒、自主學習、學習成效之影響 （2021），提出Twilio 教學 2019關鍵因素是什麼，來自於對話機器人、WSQ、學習情緒、自主學習、學習成效。
而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系 陳永欽、沈慧宇所指導 沈岳駿的 LBPCNN人臉辨識演算法實現於樹莓派門禁監控系統 （2020），提出因為有 人臉辨識、局部二值模式、卷積神經網路、門禁系統、樹莓派的重點而找出了 Twilio 教學 2019的解答。
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智能家居設計：樹莓派上的Python實現
為了解決Twilio 教學 2019 的問題，作者賀雪晨 這樣論述：
本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝後，馬上利用開源軟體Homeassistant在電腦上進行智慧家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智慧家居設備；隨後根據進一步擴大智慧家居功能的目標出發，介紹Python的相關程式開發方法並把它結合到Home assistant中；同理介紹OpenCV及其在Home assistant的應用，包括人臉識別、運動檢測等。隨後引入樹莓派進行Homeassistant智慧家居的開發，通過樹莓派在外網利用手機操作智慧家居的方法。最後通過幾個綜合案例提升智慧家居的開發能力。 賀雪晨，男，高級工程師， 現任上
海電力大學電子與資訊工程系主任。主持2019年上海高校本科重點教學改革專案“基於人工智慧應用場景的產教深度融合實踐教學改革與探索”；主持2019年上海市高水準應用型大學建設重點教改專案“新工科背景下卓越工程師培養模式探索”和“嵌入式智慧技術產教融合教學團隊”。 第1章概述1 1.1Python安裝2 1.2查看安裝的庫3 1.3思考題4 第2章Home Assistant5 2.1安裝和測試Home Assistant5 2.2修改經緯度10 2.3Internet資訊服務中的天氣預報11 2.4語音與媒體播放機——百度語音與Kodi12 2.4.1創建百度語音應用13 2
.4.2配置Home Assistant13 2.4.3使用Kodi進行語音播報14 2.5攝像頭與影像處理——IP攝像頭15 2.5.1安裝IP攝像頭15 2.5.2修改設定檔15 2.6利用Twilio實現通知提醒17 2.7家電控制——飛利浦燈具18 2.8家電控制——小米設備22 2.8.1添加小米閘道及小米ZigBee設備22 2.8.2添加小米WiFi設備25 2.9自動化31 2.9.1觸發器31 2.9.2條件33 2.9.3動作34 2.9.4在Home Assistant前端配置自動化34 2.9.5編寫代碼實現自動化36 2.10思考題38 第3章樹莓派39 3.1樹莓
派的安裝和使用39 3.1.1燒寫映射檔至SD卡39 3.1.2啟動樹莓派41 3.1.3PuTTY44 3.1.4VNC Viewer47 3.1.5檔案傳輸50 3.1.6Linux常用命令與文本編輯51 3.2樹莓派中的Home Assistant53 3.2.1自啟動Home Assistant53 3.2.2備份映射與SD卡克隆56 3.3組件接入57 3.3.1語音與媒體播放——Google語音與VLC57 3.3.2利用電子郵件實現通知提醒61 3.3.3腳本與自動化64 3.3.4範本與自動化69 3.3.5利用小米萬能遙控器實現家電控制74 3.3.6USB攝像頭77 3.3
.7虛擬攝像頭79 3.4人臉識別80 3.4.1dlib配置80 3.4.2本地dlib人臉探測84 3.4.3微軟人臉特徵檢測88 3.4.4微軟人臉識別與認證91 3.5介面States UI與Lovelace UI95 3.5.1States UI介面優化95 3.5.2Lovelace UI介面優化97 3.6手機訪問Home Assistant102 3.6.1免費雲伺服器102 3.6.2SSH隧道構建109 3.6.3FRP隧道構建111 3.7使用TensorFlow進行物體識別115 3.7.1安裝TensorFlow116 3.7.2配置TensorFlow116 3.7
.3在Home Assistant中實現物體識別119 3.8思考題121 第4章Python122 4.1Python快速入門122 4.1.1Python程式編寫122 4.1.2方法123 4.1.3迴圈124 4.1.4分支124 4.2樹莓派Python程式設計基礎125 4.2.1變數126 4.2.2值和類型127 4.2.3結構體129 4.2.4控制程式流程133 4.2.5函數135 4.2.6類137 4.2.7模組140 4.3Python與Home Assistant141 4.3.1組件和域142 4.3.2實體、狀態和屬性143 4.3.3事件和服務148 4.
3.4平臺152 4.4編寫二維碼組件153 4.5樹莓派GPIO設備控制156 4.5.1Python程式設計控制LED158 4.5.2利用Home Assistant組件控制LED164 4.5.3利用自訂Home Assistant服務控制LED165 4.6思考題168 第5章OpenCV169 5.1圖像170 5.1.1圖像讀寫170 5.1.2影像處理172 5.2視頻179 5.2.1視頻捕獲179 5.2.2保存視頻180 5.3人臉識別180 5.3.1人臉檢測180 5.3.2人臉加工182 5.3.3人臉比對183 5.4運動檢測184 5.5KNN背景分割器186
5.6OpenCV在Home Assistant中的實現187 5.7思考題189 第6章綜合實踐專案190 6.1智慧音箱設計與實現190 6.1.1雙傳聲器樹莓派擴展板190 6.1.2喚醒詞服務snowboy192 6.1.3語音辨識模組SpeechRecognition194 6.1.4喚醒後語音辨識196 6.1.5文字處理與回饋199 6.1.6圖靈機器人204 6.1.7自訂喚醒詞206 6.2MagicMirror在Home Assistant中的實現209 6.2.1MagicMirror安裝209 6.2.2天氣元件Open Weather的配置與安裝211 6.2.3
協力廠商元件Weekly Schedule的配置與安裝213 6.2.4獲取Home Assistant中的實體資訊215 6.2.5與智能音箱聯動217 6.3思考題219
結合WSQ學習引導與情感式對話機器人對高中生的學習情緒、自主學習、學習成效之影響
為了解決Twilio 教學 2019 的問題，作者呂紋宜 這樣論述：
2020年開始散播的COVID-19疫情，迫使教育現場加快了線上學習的腳步，經濟合作暨發展組織（OECD）在2020年3月發佈《教育因應新型冠狀病毒:擁抱數位學習與線上協作》報告，指出各國皆須對學校長期無法到校上課做好準備，線上學習的需求可能會持續擴大。但在線上學習過程中若缺乏對自主學習策略的調整與後設認知，學生將無法理解複雜的學習內容。 本研究發展建構在自主學習數位藝術的過程中擁有情感式對話機器人的陪伴，讓情感式對話機器人透過辨識文字語意分析情緒後，再出現文字回饋與之互動，藉此減少學習者的學習孤獨感，提供一種非權威式的同儕互動模式，適時地給予幫助，讓學習者在自主學習的過程中維
持正向的學習情緒，並結合WSQ學習單輔助教學，以此學習策略幫助學習者培養自主學習的能力、提高學習成效與自主學習滿意度。 實驗對象為南部某高中190名學生，實驗組在使用情感式自主學習系統中結合WSQ學習單，控制組在使用情感式自主學習系統時使用一般學習單，比較兩組學生在「學習情緒」、「正向學習情緒」、「負向學習情緒」、「學習成效」、「自主學習滿意度」以及「自主學習方式」之差異。運用訪談及統計量化分析方法：共變數分析(ANCOVA)、獨立樣本t檢定、線性迴歸和Welch’s檢定。統計結果顯示，實驗組在「希望」、「享受」、「自豪」的正向學習情緒、「學習成效」和「自主學習滿意度」比控制組高
、實驗組在「焦慮」、「憤怒」的負向學習情緒彼控制組低。 許多教師和網路平台開發者都在思考利用科技的各種可能性，試圖將教育傳遞到每個需要的角落。疫情總有結束的一天，但是疫情帶來的壓力與考驗將打破原有的教育僵局，讓教育融合科技再出發，不受時間與空間限制的數位學習方式將成為未來教育的重要型態與挑戰，並為教學帶來二次成長的養分。
LBPCNN人臉辨識演算法實現於樹莓派門禁監控系統
為了解決Twilio 教學 2019 的問題，作者沈岳駿 這樣論述：
現今人臉辨識技術已達到相當成熟的地步，大部分低延遲和高準確率的人臉辨識系統，都部署在普通電腦或伺服器等級的電腦上。然而，當人臉辨識系統部署在低效能的嵌入式裝置上，就可能產生效能不足的問題，導致辨識時間大幅提升，而無法達到即時的人臉辨識，進而失去系統的實用性。因此如何在嵌入式裝置上部署人臉辨識系統後，仍維持低延遲和高準確率的辨識是一個極大的挑戰。另外，人臉辨識雖然擁有極高的準確率，卻容易受到紙張或高解析度手機螢幕裡的人像欺騙，而騙過人臉辨識系統，所以現今的人臉辨識系統也會針對此類的攻擊進行防範。據此本研究探討如何在有限效能的嵌入式裝置上，建制一套能防範人臉欺騙，又有人臉辨識功能的人臉辨識門禁監
控系統。本研究提出一套複合式驗證的人臉辨識門禁監控系統，使用RFID標籤觸發辨識，並且得知辨識人員的身份，接著使用webcam擷取影像，再藉由anti-spoof-mn3模型進行防人臉欺騙偵測，確認人員為真人。然後運用MTCNN演算法對擷取的影像進行人臉偵測與人臉特徵點偵測，藉由人臉偵測和人臉特徵點偵測所得到的人臉位置和五官的座標，對影像進行人臉對齊與裁切後，得到對齊過的人臉影像。經由LBPCNN演算法對對齊過的人臉影像進行人臉辨識，最後將RFID標籤得到的人員身份，與人臉辨識所得到的人員身份進行匹配，即可得到辨識結果。在有Intel Neural Compute Stick 2的加速推理下，
Raspberry Pi 4B執行LBPCNN人臉辨識只需要74.1毫秒，擁有即時辨識的效能；人臉辨識門禁監控系統的完整辨識時間則為4.83195秒（含RFID標籤偵測、anti-spoof-mn3防人臉欺騙偵測、MTCNN人臉偵測、人臉對齊和其他附屬功能）。LBPCNN（LBP鄰域值為6，LBP半徑為2）演算法在PI資料集（本研究所蒐集的人臉資料集）的align_256、align_256_A+90~A-90以及The Extended Yale B資料集三種數據實驗中，準確率分別為100%、99.9722%和99.8931%。根據三種數據實驗結果得知，LBPCNN人臉辨識演算法在正常光照、
光照變化和姿勢變化下皆有擁有良好的準確率，據此LBPCNN演算法適用於大部分實際人臉辨識的場景中。