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App Inventor 2 互動範例教本 Android/iOS 雙平台適用 第 5 版

為了解決android遊戲轉ios的問題，作者蔡宜坦 這樣論述：

　　運算思維 ╳ 行動應用 ╳ 人工智慧 　　最體貼初學者的程式學習歷程，只要會拼圖，我也能寫程式！   　　程式是解決問題的工具，具備運算思維、拆解問題，找出解決問題的方法， 　　問題拆解 ► 模式識別 ► 抽象化 ► 演算法設計 　　搭配中文圖形化的積木，帶你在手機上立即實踐好玩有趣的行動 APP！   　　圖形化的 App Inventor 2 用積木來編寫程式，把建立 App 手機應用程式變得更簡單、超有趣，不用再面對一堆英文程式碼，大大降低了學習的門檻！我們將從每一個元件開始了解，由淺入深、一步一步完成每一個 App 實作練習，每一個範例都可以幫你解決日常生活的各種問題；不僅如此

，目前 App Inventor 2 更同時支援 Android 和 iOS 的連線模擬，作者也都實機測試，並特別說明 iOS 連線要注意的事項和限制，只要跟著我們的腳步，你將有能力打造出跨平台運作的創意 App！   　　近年來，「人工智慧」崛起，App Inventor 2 也擴充功能加入了 Personal Image Classifier (PIC) 元件，我們將利用手機鏡頭來訓練影像辨識模型，搭配 App Inventor 2 完成一個「剪刀、石頭、布」猜拳辨識器，讓讀者可以親自體驗、並動手玩 AI。   本書特色   　　☆☆☆ 主題範例式教學，專題競賽、學習歷程、科展作品必看！☆

☆☆ 　　● 音效 + 按鈕 + 圖片 — 動態小鋼琴 　　● 事件驅動 + 條件判斷 — 溫度轉換術 　　● 滑桿 + 畫布調整圖形 — 進階小畫家 　　● 迴圈 + 副程式 + 加速度感測器 — 體感抽籤範例 　　● Web 網站資料擷取 + 語音元件 — 紫外線即時監測 　　● 多介面 + 畫布觸控操作 — 有聲電子書範例 　　● 社交應用 + 微型資料庫 — 通訊錄範例 　　● 定位 + 地圖 — 垃圾車開到哪 　　● 條碼掃描器 — LBS 行動導覽範例 　　● 多重畫面 + 方向感測器 — 氣球遊戲範例 　　● 雲端資料庫存取 — 課堂表決器範例 　　● Personal Imag

e Classifier 線上訓練自己的 AI 模型 　　● PIC 元件 + 手機鏡頭 — 猜拳辨識器   　　☆ 最直覺的中文化拼圖介面，一定看得懂！ 　　☆ 不須具備任何程式基礎，保證做得到！ 　　☆ Android/iOS 裝置實機測試，最具成就感！ 　　☆ 詳細剖析解題流程與程式思維，強化邏輯力！ 　　☆ 人工智慧初體驗，訓練 AI 我也會！ 　　☆ 線上 Gallery 分享 App 成果，立即套用超速成！

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數位音頻學習行動應用程式介面使用性評估―以 Apple Podcast 為例

為了解決android遊戲轉ios的問題，作者鄭宇真 這樣論述：

受益於資訊科技高速發展與新技術簇擁下，帶來無所不在的數位學習環境。其中，以聽覺為主，提供多元性內容的數位媒體Podcast （播客）平台可適用於通勤、運動者等零碎時間進行學習更接近使用者聽覺體驗，因此，Podcast的操作介面設計與使用性更顯得重要。本研究依據文獻蒐集與分析針對市占率最高的蘋果智慧型手機iOS系統內建Apple Podcast App為研究主題，以不同學科分類（人文、社會、科技）的在學學生為對象，探究使用Apple Podcast App於介面操作所產生之績效差異。本研究藉由焦點團體法探究Apple Podcast App於娛樂性、知識內容功能上之需求，並據以設定典型工作項目

及步驟。再者，運用績效量測法進行使用性測試，依據實驗分析結果顯示：（1）不同性別受測者對Apple Podcast App介面使用之操作時間與錯誤次數績效沒有顯著差異；（2）不同學科分類背景受測者對Apple Podcast App介面使用之操作時間績效具統計顯著性，且人文類與社會類的受測者在操作「調整節目播放速度」功能之績效分析具顯著差異；（3）受測者完成各項典型工作任務之績效比較，「給予評分與評論」功能比其他任務步驟花費更長的時間且具顯著差異性。此外，為探討用戶對於Apple Podcast App介面操作感受與想法，透過系統使用性量表、使用者互動滿意度量表與功能問卷調查進行介面使用性評估

。研究結果顯示：（1）受測者對於系統使用性的整體感受未達優使性，量表分數等級為D；（2） 不同性別受測者對於使用者互動滿意度量表（QUIS）其滿意度分數顯示，「介面的功能呈現」、「畫面的資訊位置」介面操作表現有顯著差異；（3） 不同性別與不同學科分類背景受測者對於功能問卷有顯著差異，顯示Apple Podcast App使用介面仍有改善空間。最後藉由回溯性測試及半結構式訪談，蒐集受測者操作App過程之遇到的問題與使用感受，希冀藉由操作績效、使用性及滿意度等量表評估之研究成果，提供相關軟體開發者與使用者介面設計師作為設計介面與功能之參考方針，同時也提供教學設計者在設計線上課程或混成式教學及相關研

究之價值參考。

深度學習實務應用|雲端、行動與邊緣裝置

為了解決android遊戲轉ios的問題，作者AnirudhKoul,SiddhaGanju,MeherKasam 這樣論述：

使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案 　　「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」 -Paco Nathan，Derwen AI創辦人 　　不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。 　 　　藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會

指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。 　　‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型 　　‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral 　　‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例 　　‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本 　　‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型 　　‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示  

瑞芳百年風華虛擬實境導覽

為了解決android遊戲轉ios的問題，作者郭瑩瑩 這樣論述：

本論文是以迄今已近百年風華的瑞芳小鎮導覽為主題，探討如何搭配HTC Vive穿戴式頭盔裝置，建構出一個沉浸式的虛擬實境。本計畫利用SketchUp、3ds Max等3D建模軟體，以「瑞芳火車站」、「瑞芳車站地下道」、「瑞芳老街」、「瑞芳高工」等四個場景的實體建築物為藍本，繪製出等比例的建築物3D模型。再將3D模型匯入Unity3D遊戲引擎，利用Unity本身的造景功能，佈置山坡、花草樹木、天空等場景。Unity 是一套跨平台的遊戲引擎，可用於開發 Windows、MacOS、Linux 單機遊戲，或是 iOS、Android 行動裝置的遊戲。Unity 支援PhysX 物理引擎、粒子系統，並

且提供網路多人連線的功能。本系統採用HTC Vive與虛擬場景作互動，操控第一人稱視角的行進動作。Vive分為頭戴顯示器與手持追踨控制器。頭戴顯示器在左右眼內建1200  1080解析度的螢幕，高達90Hz的螢幕更新率，讓使用者浸淫在虛擬世界中，顯示器內建回轉儀、加速度感應器、雷射定位感應器，以搭配體驗者手中的手持追踨控制器，在虛擬世界中互動。本系統結合Unity3D本身具備的山水造景功能搭配SketchUp、3ds Max所建立的模型，依實際景觀配置出虛擬瑞芳場景，嘗試還原瑞芳小鎮的古樸風情，尤其是瑞芳車站地下道兩旁老照片，呈現瑞芳古鎮百年風華的時光縮影。