智慧家庭的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決智慧家庭的問題，作者陳昭明 這樣論述：

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 　　★ 作者品質保證 ★ 　　經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ 　　～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 　　本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： 　　● CNN (卷積神經網路) 　　● YOLO (物件偵測) 　　● GAN (生成對抗網路) 　　● DeepFake (深

度偽造) 　　● OCR (光學文字辨識) 　　● ANPR (車牌辨識) 　　● ASR (自動語音辨識) 　　● BERT / Transformer 　　● 臉部辨識 　　● Knowledge Graph (知識圖譜) 　　● NLP (自然語言處理) 　　● ChatBot 　　● RL (強化學習) 　　● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 　　入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ 　　★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 　　★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 　　★摒棄長篇大

論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 　　★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 　　★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 　　★介紹 PyTorch 最新版本功能 　　★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow  

智慧家庭進入發燒排行的影片

社會住宅智慧綠建築施工品質管理之研究

為了解決智慧家庭的問題，作者張智楷 這樣論述：

隨著科技發展演進，智慧綠建築所構成的智慧城市將是全球發展之趨勢，藉由智慧綠建築標章制度，建築物更加智慧且符合人性的使用需求，同時又具備綠建築生態永續的目標，營造符合適宜居住的生活空間。本研究透過文獻探討，依據施工查核常見缺失態樣透過問卷調查及統計分析，再藉由與專家訪談結果，進行綜合分析；探討出公共工程智慧綠建築施工品質管理成效不佳之因素及改善建議，同時增加物聯網技術對於工程施工品質的新觀念與思維，運用科技技術提升施工品質管理，期許藉由研究的成果能有助於主辦機關、設計監造、承攬廠商未來對於工程施工品質管理能有具體可以改善的策略及方案。研究結果顯示：主辦機關、設計監造、承攬廠商對於施工品質及管理

文件記錄具有正向顯著之影響，表示增加職能訓練、督導稽核頻率、追蹤不合格品及預防矯正措施能有效提升施工品質；建置雲端平台導入物聯網技術對於改善文件管理記錄亦有正向良好的認知，且具有提升施工品質管理成效及降低職業災害之影響。

ESP32物聯網專題製作實戰寶典

為了解決智慧家庭的問題，作者VedatOzanOner 這樣論述：

　　學會使用ESP32開發無線物聯網專題所需的各種開發知識    　　使用ESP32開發板來開發各種物聯網專案可完整涵蓋感測器到雲端平台之間的安全資料通訊技術，有助於您使用EPS32系統單晶片來開發各種產品級的物聯網解決方案。您將學會如何使用各種類型的序列通訊協定來介接不同的感測器與致動器，藉此將ESP32應用於物聯網(Internet of Things, IoT)專案中。    　　本書會說明為何某些專案需要對終端使用者的立即性輸出，也會透過範例來驅動各種顯示模組來介紹不同的顯示技術。本書特色在於透過專門章節搭配實作範例來說明數位安全性。在學習過程中，您會理解藍牙低功耗(BLE)與BL

E網格網路，並製作一個完整的智慧家庭專案，其中的所有節點都可透過 BLE網格網路來通訊。後續章節則示範為何物聯網應用大多時候都會需要雲端連線能力以及允許智慧型裝置的遠端存取。您也會知道整合各款雲端平台與第三方服務如何能為終端使用者開啟了無限的可能性，例如大數據分析以及預防性維修好將成本最小化。    　　本書告訴你使用ESP32開發無線物聯網專題所需的各種開發技能，並製作直擊核心且高效率的安全性方案來滿足專題需求。    　　本書精彩內容：  　　．探索進階使用情境，例如UART通訊、聲音與相機功能、低功耗情境以及透過RTOS進行排程  　　．在專案中整合不同類型的顯示模組來滿足對使用者的立即

性輸出  　　．連接Wi-Fi與藍牙進行本地端網路通訊  　　．透過不同的物聯網訊息通訊協定來連接各種雲端平台  　　．將ESP32整合語音助理與IFTTT等第三方服務  　　．探索用於實作產品等級之物聯網安全功能的各種最佳方式 

以卷積神經網路優化5G時代下智慧家庭的服務流量分類

為了解決智慧家庭的問題，作者蔡宗諺 這樣論述：

近年來，隨著物聯網及人工智慧技術的迅速發展與進步，愈來愈多業者將住宅結合新興科技打造智慧家庭，以提升住戶的生活品質。因此在未來的智慧家庭中，許多類似5G三大應用場景特性的服務將應用於不同種類的智慧裝置，智慧家庭的整體網路流量必然大量增加，使智慧家庭中的網路流量管理成為值得深入探討的議題。由於5G時代的網路流量大幅增加與網路加密技術的廣泛使用，無法輕易從大多數網路應用服務中解密流量取得資訊，更無法透過傳統的網路流量分類方法將各類服務流量進行分類，加以發送到對應的應用類別進行管理。為改善上述問題，本論文以網路服務商(ISP)管理數以萬計的物聯網智慧家庭為情境，針對智慧家庭中多樣化的智慧裝置，利用

可以解決複雜分類問題的深度學習技術，優化ISP業者對智慧家庭的網路封包分類的精準度。本論文藉由軟體定義網路技術模擬多租戶的智慧家庭環境，依據3GPP LTE QoS Class Identifier (QCI)表，篩選出適用於未來智慧家庭類別的服務，模擬不同類別的智慧家庭服務流量，並利用卷積神經網路對網路流量進行分類。透過本論文，ISP業者能依分類好的服務類別，設定頻寬比例並配置到對應的服務類別，達到有效提升QoS及使用者QoE的目的。實驗結果顯示，CNN模型對智慧家庭模擬流量的分類精準度，透過調整後的參數組合與設定大小為1500 bytes的Payload輸入，能有最佳的分類準確率86.5%

，相較一般神經網路模型準確率提升了6.5%。