生活科技發明的問題，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

幾率

為了解決生活科技發明的問題，作者（英）邁克爾·布魯克斯 這樣論述：

科學認為任何事情都有一定的幾率，無論是彩票、賭博、選擇伴侶、還是計算外星生命存在的可能性。本書是將美國科普雜誌《新科學人》中刊載的主題和內容相近的文章彙集而成，探討了運氣、隨機、風險和概率背後的秘密。   全書由六部分組成，每部分由4-6篇短文組成，從數學、物理學、哲學、進化生物學等學科的角度闡述了概率、運氣在人類誕生、日常生活、科技發明、宇宙未來、物種演化等方面發揮的作用及其科學解釋。   這是一部有趣的作品，即使對物理學、數學不感興趣的讀者也都能有所收穫，是一本讓讀者喜歡物理、數學、生物學的科普讀物。  

生活科技發明進入發燒排行的影片

基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現

為了解決生活科技發明的問題，作者徐偉倫 這樣論述：

由於近年來深度學習技術的發展及普及，生活中許多的研究與發明，漸漸朝向人工智慧的方向發展，逐漸影響人們的日常體驗與生活，不論是在工商、金融、治安甚至是軍事及教育等等所有都能看到相關應用的出現，根據台灣衛福部統計處資料，在2019年跌倒事故傷害而過世的人竟然位居排行第二，故居家照護等相關應用也成了AI技術的一個重要議題，而跌倒偵測便是此次論文的研究重點。有別於市售的穿戴式裝置如蘋果手錶和項鍊式緊急通報跌倒偵測器，利用設備的陀螺移、三軸加速度計或ECG心電圖等技術來判斷，為了避免人員發生意外時未配戴裝置很引發憾事，我們參考了攝影機影像辨識的技術，在特定場域裝設裝置判斷人員有無跌倒狀況，但礙於隱私權

問題，會讓人有所顧慮，所以我們選擇了在場域架設雷達裝置來發展我們的跌倒偵測系統。透過頻率調變連續波雷達(FMCW)，收集其回傳的原始資料(Raw data)，進行計算，產出範圍都卜勒圖(Range Doppler Image)及長時間間格的都卜勒直方圖(Long Time Interval Range Doppler Histogram)，觀察其資料特徵，對圖片及影像進行資料分析及編輯，並撰寫輔助工具，完成資料的收集及標籤(Label)，最後則是設計觸發(Trigger)模型，辨識圖片距離及速度變化量明顯的圖形，結合根據資料型態所自定義的的演算法完成觸發的判斷，再將有觸發的情形結合都卜勒長方圖

丟至下一層基於雙向長短時記憶循環神經網路(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型所設計的深度學習模型來做最後跌倒情形的判斷，並設計的簡易的告警機制，完成了高達90%以上準確率的跌倒偵測系統模型。