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AIOT與OpenCV實戰應用(第三版)：Python、樹莓派、物聯網與機器視覺

為了解決yolo官網的問題，作者朱克剛 這樣論述：

　　＊詳細步驟說明，一步步跟著做，有如專家從旁親自指導! 　　＊本書使用Python 3.x、樹莓派4B與OpenCV 4.x 　　＊涵蓋大部分常用感測元件與重要連網技術 　　＊第三版新增影像串流、LCD螢幕與全彩LED燈條、更新MQTT安裝方式 　　朱克剛老師專門培訓物聯網應用工程師，擁有豐富資訊教育訓練經驗，結合 Python、Raspberry Pi 與 OpenCV 的 AIoT 專案開發與教學，遠距實作授課操作流暢畫面優美，如同本書內容一樣，深入淺出，廣受師生好評。－－國立臺北科技大學電子系副教授 曾柏軒 　　本書內容說明清楚，透過實作例子的步驟說明，讓初學者

可以快速上手，是一本適合學習的好書。－－國立高雄科技大學電子系教授兼主任秘書 陳銘志 　　樹苺派是最接近AIoT世界的起點，搭配Python與OpenCV工具的使用，可以讓你一窺這個大世界的堂奧。 很高興朱克剛老師把這些元素集結在一本書裡面，讓大家可以快速掌握這張通往未來的門票。－－宏碁強固電腦方案總處長 游鴻志 　　AIoT應用領域十分廣泛，舉凡機器視覺、外觀檢測、智能家居及設備維護監控。本書以深入淺出方式介紹樹莓派軟硬整合框架並採用最新的Python開發技巧，誠摯推薦給所有想要進入AIoT開發者殿堂的一本必備秘笈。－－鴻海集團D事業群/資訊價值創造處資深處長 徐長愷

yolo官網進入發燒排行的影片

智慧化行車安全影像辨識系統研發

為了解決yolo官網的問題，作者洪進丁 這樣論述：

目前汽車的行車記錄器，大多僅記錄及儲存行車過程的影像；部分才具有行車安全預警功能，包含偵測前車距離、車道偏移等等。有鑒於開車時容易因為駕駛者的疏忽，而造成追撞、擦撞等等交通事故，造成不可挽回的結果。本研究利用影像辨識結合深度學習，建立一智慧化行車安全影像辨識系統。本研究將利用行車記錄器之影像作為樣本，在電腦上開發一套駕駛安全輔助系統。車道線部分首先將影像設定偵測區域並轉換為灰階以降低運算量，接著用Canny找出影像中的邊緣，再使用霍夫轉換標示出車道線；車輛辨識使用像素量與YOLO(You Only Look Once, YOLO)神經網路，對兩種方法做速度與準確的比較。在不同環境下測試車道與

車輛辨識的效果，並根據所設定前車車距與車道偏移之條件觸發預警，最後利用樹莓派與神經運算棒測試神經網路的檢測速度，建立嵌入式系統的初步架構。

別再mnist了：跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣

為了解決yolo官網的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　► 一本完整高階的TensorFlow 2.x應用 　　► 一定要選一個AI框架，TensorFlow是唯一選擇，加入動態圖、整合了Keras 　　► 學一個TensorFlow，會兩種AI Framework，怎麼看都划算   　　TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，能滿足廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.X 版本，具有更強的便利性。TensorFlow在2.0版之後做了大幅更動，如果你從舊版1.0學的跌跌撞撞，不如從新版開始。   　　很多人以為TensorFlow只適用於深度學習，但TensorFlow的廣度和深度是成正比的。本書實作了幾

個著名的範例，不再只會MNIST而已了。從NLP、影像辨識、GAN，一直到真槍實彈的機器學習技能，TensorFlow一手包辦。   　　你真的想找一本完整高階的TensorFlow 2.x應用，這會是最佳的案頭書。   　　全書內容分為4篇，結構清晰、案例豐富、通俗容易、實用性強。 　　◎第1篇 準備篇 包含TensorFlow的安裝、使用方法。這部分內容可以讓讀者快速上手TensorFlow工具。   　　◎第2篇 基礎篇 包含資料集製作、特徵工程等資料前置處理工作，以及與數值分析相關的模型（其中包含wide_deep模型、梯度提升樹、知識圖譜、帶有JANET單元的RNN等模型）。   　

　◎第3篇 進階篇 從自然語言處理、電腦視覺兩個應用方向介紹了基礎的演算法原理和主流的模型。實際包含：TextCNN模型、帶有注意力機制的模型、帶有動態路由的RNN模型、BERTology系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free模型、YOLO V3模型等。   　　◎第4篇 高階篇 介紹產生式模型和零次學習兩種技術，系統地介紹資訊熵、歸一化、f-GAN、最佳傳輸、Sinkhorn演算法，以及變分自編碼、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC等模型。   　　適合讀者群：適合對人工智慧、TensorFlow有興趣者，或作為大專相關科系學生、教育訓練機構教材。