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ai背景模糊的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Kakimochi寫的 解讀日常生活的科學：消除你在生活上的好奇與疑慮，輕鬆讀懂日常科學! 和楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠的 文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自晨星 和旗標所出版 。
國立政治大學 資訊科學系碩士在職專班 蔡子傑所指導 劉敏傑的 以輕便型手腕感測套之智慧型羽球揮拍動作辨識與評分系統 （2021），提出ai背景模糊關鍵因素是什麼，來自於智慧穿戴裝置、輕便型手腕感測套、深度學習、CNN、LSTM、羽毛球輔助訓練系統。
而第二篇論文國立雲林科技大學 營建工程系 陳維東所指導 陳奕廷的 營建工程重大職災判決預測系統 （2021），提出因為有 職業災害、營建職災判決、職業安全衛生法、案例式推理的重點而找出了 ai背景模糊的解答。
解讀日常生活的科學：消除你在生活上的好奇與疑慮，輕鬆讀懂日常科學!
為了解決ai背景模糊 的問題，作者Kakimochi 這樣論述：
★每天多用科學的角度，稍微思考一下生活吧！★ 你是否有想過： 食品添加物對身體有害嗎？ 從以前就開始有嗎？ 人類一定要吃早餐嗎？ 1+1為什麼等於2？ 疫苗到底是什麼？ ★與其一直抱持著懷疑、感到不可思議的心態，不妨用科學的角度來解除這些困惑吧！★ 【5大章節、35個主題，讓你日常科學輕鬆讀！】 ◆飲食：什麼是食品添加物？／人需要吃早餐嗎？／美味的感覺是怎麼樣產生的？ ◆數字：1+1為什麼等於2？／什麼是「虛擬」的數字？／數字是何時開始出現？ ◆社會：我可以參與科學研究嗎？／誰是科學的支柱？／無法用科學解釋的問題？ ◆健
康：疫苗是什麼樣的東西？／新冠病毒疫苗出現不良反應的機率有多大？／什麼是血液淨化？ ◆物理：為什麼義大利麵無法折成2截？／廚房的白洞？／金平糖的形狀是如何形成？ 本書特色 1.透過飲食、數字、社會、健康與物理五大章節，從專業輕鬆的角度來解析各主題背後的科學要素。 2.有別於坊間書籍的「常見」科學原理。 3.用字淺白，搭配三隻可愛貓咪的解說，使原本艱深的內容，變得有趣易懂。 4.就算沒有科學背景，也能輕鬆閱讀。 5.讀完後會讓你萌生出「原來科學跟我們這麼近」的想法！
ai背景模糊進入發燒排行的影片
Samsung Galaxy S20 Ultra 5G 主打機背嘅 1 億 800 萬像素、四攝 AI 拍攝，呢集就同大家分享一吓佢嘅威力。
要影到 1 億 800 萬像素嘅相片，打開相機 App 之後，要先喺比例選項揀番 4:3 108 MP，跟住等我試吓影幾張相先！呢張喺 直播室 6樓 影落街嘅相，無做任何變焦，之後用手放大張相睇吓先，貨車喺移動嘅情況之下，車上嘅公司名都清晰可見，1億像素唔係浪得虛名㗎！ 睇返呢張相嘅資料，檔案有成 31.9MB，相比起一張 1200 萬素影嘅相大約 4MB 左右，真係大咗 7、8 倍。亦都可能因為咁嘅原因， 以 1 億 800 萬像素影相時候，每影完一張相都要等一等，相信就係因為處理同埋寫入咁大嘅檔案需要時間嘅緣故喇！
跟住就要試吓 100 倍 Zoom 嘅威力喇！呢張斑馬線路燈嘅相係 100 倍變焦之後影出嚟嘅，俾返個原景你睇吓，用肉眼，你都未必搵得到呢盞燈啊，原來喺呢度！可想言之 100 倍 Zoom 嘅威力有幾大呢！不過不得不承認， 100 倍 Zoom 由於唔係全光學，所以影出嚟嘅質素都係有啲矇，影大型物件就仲可以，太細緻嘅都係做唔到嘅，睇吓呢道個門口上面嘅字就知道喇！不過問心講，我哋生活入面又有幾何用到 100 倍嘅變焦呢
我哋試多張相先，呢張我遠距離影入去一間食肆入面，影到呢個不准吸煙嘅標誌，而且仲好清楚喎！但係原來呢個標誌唔係貼起喺門口，而係喺間肆入面嘅盡頭呀！犀利呢！
為咗配合更多唔同嘅變焦，S20 系列嘅相機 App 已經預設咗多個變焦數值，而為咗方便你搵 Zoom In 嘅主體，過咗 20 倍 Zoom 之後，就會出現一個全景觀景窗，知道 Zoom 緊嘅位置，都算實用。
夜拍亦都係 S20 Ultra 5G 嘅強項。今日我就熄晒 studio 大部份嘅燈、 喺呢個肉眼都覺得黑嘅情況之下，S20 Ultra 5G 嘅表現又係點呢？首先我喺「更多」入面開咗「夜間」模式，撳咗拍攝掣，跟住等指定秒數先好郁，睇吓完成品！好似放咗盞燈喺附近咁呀！
由 Galaxy S9+ 年代加入嘅即時景深預覽，亦都喺 S0 Ultra 5G 入面保留，呢個功能除咗可以喺影相嘅時候調較背景景深嘅模糊度之外，影好相，都一樣可以入番去媒體瀏覽器再修改㗎！
總括嚟講，雖然 1 億 800 萬像素同埋 100 倍 Space Zoom，對一般用家嚟講都未必用得著，但係相機整體嘅表現出色，睇得出喺硬件同堆軟件上面都落咗功夫！
《Z世代達人》
麥卓華
#S20Ultra5G #開箱 #SpaceZoom
以輕便型手腕感測套之智慧型羽球揮拍動作辨識與評分系統
為了解決ai背景模糊 的問題，作者劉敏傑 這樣論述：
近年來，許多ICT業者開始積極於物聯網產業尋找新藍海，其中智慧穿戴式裝置因具有解放雙手及隨時量測之優勢，並隨著Apple公司與各大廠爭相投入，整體產業邁入成長期。但他們大部將此應用於生理健康方面，較少針對特定的運動項目開發各式的專業應用裝置。為此，本論文希望設計輕便型穿戴裝置，針對羽毛球運動訓練過程，可即時傳回感測器的資料，搭配AI深度學習的技術，開發一套輔助訓練系統。本論文所建構的軟硬體系統均採用開放式架構來建置，增加了整個系統的開發彈性、相容性、以及可擴充性。使用輕便型手腕感測套，而不用嵌入在球拍內，增加方便性。所收集的感測器資料取自於校隊球員揮拍訓練，並針對揮拍擊球過程進行分析。首先，
我們建構斷拍演算法，以使能有效擷取球員每一次揮拍過程的數據；接著進行AI深度學習，以CNN(Convolutional Neural Networks)與LSTM(Long short-term memory)演算法，判別拍種預測，分別可得到高達96.74%以及97.83%的準確率。我們更進一步建構球員的等級預測模型，分別得到70.27%以及80.63%的結果。另外我們也初步建構單一揮拍評分模型，以供球員及教練評估該次揮拍的狀況。期許本研究提出之系統架構與方法只是一個開始，未來可讓更多穿戴裝置應用於其他專業運動訓練領域。
文科生也學得會！資料科學 ✕ 機器學習實戰探索 ：使用 Excel
為了解決ai背景模糊 的問題，作者楊清鴻,陳宗和,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：
資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字，引發的學習熱潮從未間斷，如果您正尋找資料科學、AI 的入門書，本書就是您的 Mr. Right！ 【獨家資料科學 5 步驟，記牢、做熟這 5 步就夠了！】 只要上網 google "資料料學" 一定會發現，出現的關鍵字實在超級廣，包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等，這麼雜到底怎麼開始？總不可能通通碰過一輪？！ 初學者看這本最適合！本書大聲告訴您：「資料科學沒那麼複雜！」，只要跟著書中精心設計的「資料科學 5 步驟」，記牢、做熟這 5 步就夠了！ 問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處
理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析 【用 Excel 輕鬆實作機器學習，跟複雜的程式說掰掰！】 機器學習 (Machine Learning) 是資料科學實作非常重要的一環，很多書都告訴您必須碰程式，這也讓非 IT 背景的初學者相當苦手，本書正是程式苦手者的超級救星！Excel 是多數人都很熟悉的工具，這本書能讓各種不同學習背景和工作性質的讀者受惠，再也不限 IT 背景才能學。 再者，用程式來實作機器學習雖然「省事」，卻也「省略很多事」，若沒有自己細心研究，可能連資料集長什麼樣子都模模糊糊；而在訓練機器學習模型時也是一樣，程式往往把模型封裝成內部在做什麼都神
神祕祕的黑盒子，三兩下就告訴您「模型訓練好了！」，到頭來只能虛虛地感覺自己「好像」學會了。 反觀 Excel 除了易學，還多了能細細觀察模型內部運作細節的優點！首先，數據資料都清清楚楚攤在儲存格上，再也不是看不到摸不到！而本書所介紹的【線性迴歸】、【KNN】、【K-Means】、【深度學習】等機器學習演算法，只需用到簡單幾個的 Excel 函數就可以輕鬆操作，讀者可以觀察公式清楚看出模型各階段的數據是怎麼算出來的；最後，書中各模型的工作表佈局和配色也都經過精心安排，希望透過種種設計讓讀者更容易掌握模型細部的運作細節！ 本書特色 □ 用最熟悉的 Excel 馬上可以動手做！
□ 精心設計豐富插圖，每一頁都有感！ □ 零數學公式、統計符號，輕鬆學會資料科學、機器學習！ □ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分群、深度學習分類 □ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓您會！
營建工程重大職災判決預測系統
為了解決ai背景模糊 的問題，作者陳奕廷 這樣論述：
營造業因其危險的特性，每年職災所造成的死亡人數居全產業之首，衍生不少社會問題，訴訟案件便是其中之一，行為人將觸犯職業安全衛生法及刑法等罪責。然而，職災訴訟案件一般當事人(含雇主、勞工與勞工家屬)大多不具備法學知識，以至於無法釐清其責任歸屬，大大的降低法院處理的成效。為解決上述問題，本研究從司法部裁判書查詢系統蒐集案例，並從裁判書中汲取出辨別差異的「屬性」，而後發送問卷，使用模糊層級分析法整合專家知識，最後再運用MS Excel建置案例式推理系統，建立一可藉由過去的經驗來推導現今狀況的管道，以利營建重大職災訴訟之判決有較佳的認知及掌握。研究結果表示，職災專家認為對營建職災審判結果影響最大的前四
個因素依序為：導致職災因素(0.140)、被告深具悔意(0.098)、被告坦承犯行(0.096)，職災死亡人數(0.087)；本系統在約86.55%的案例相似度的基礎上，可獲致近85.62%的推理精確度，顯示所建置的系統係屬可接受。本系統除了能提供法官與檢查官在起訴或審判前的初步方向，也讓勞資雙方於職災審判前得以預測可能的判決結果，並提供被告人事先了解其應負法律責任的相關資訊，因此得以儘早研擬因應對策(例如，儘快與受害者家屬商談和解事項等)。