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創客入門：Arduino智能電路設計

為了解決aqi計算器的問題，作者石慧 這樣論述：

Arduino不僅僅是全球的開源硬件，也是一個優秀的硬件開發平台，更是硬件開發的趨勢。從初學者的角度出發，通過通俗易懂、豐富多彩的項目實例，由簡入深，詳細介紹了Arduino設計開發項目需要掌握的技術和知識。全書分為四章，第一章是學習准備，提供了近10個創意想法，激發讀者的創意思維；第二章是燈光控制，包含制作隨機閃爍的燈光、調光台燈、會「呼吸」的燈、安全帽警示燈等10個項目；第三章則為傳感器，包含了光線感應、激光報警、數碼管顯示溫度、測量大氣灰層密度、制作便攜式空氣質量監測器等10個項目；第四章是制作一個倒車雷達，講述如何焊接、如何繪制、打印線路板。本書的最后還整理了目前較為熱門的國內外創客網

站，給讀者提供了一個自主學習、拓展視野的平台。 張民生，叢書主編，國家教育咨詢委員會委員，上海教育綜合改革咨詢委員會委員，原上海市教育委員會副主任，中國教育學會副會長，上海市教育學會會長。石慧，本冊圖書作者，上海浦東新區教師進修學院教師，指導張江中學學生獲得「霍尼韋爾及汽車工程學會」全球學生車模設計挑戰賽冠軍；在上海市建平中學等學校擔任創客拓展型課程的主講教師。 第一單元學習准備准備1：從創意開始准備2：硬件與軟件第二單元燈光控制Arduino的數字量輸出任務1：把燈打開任務2：讓燈光交替閃爍任務3：讓燈光隨機閃爍綜合任務1：一個安全帽警示燈Arduino的模擬輸出任務4：

會「呼吸」的燈Arduino的模擬輸入任務5：調光台燈任務6：電流放大Arduino韻數字輸入任務7：按鈕燈任務8：帶變量的按鈕燈任務9：使用按鍵控制燈光程序第三單元傳感器任務10：光線感應任務11：激光報警任務12：向日葵太陽能收集裝置任務13：溫度傳感器測量溫度任務14：數碼管顯示環境溫度綜合任務2：一個會變色的杯子任務15：距離感知任務16：大氣灰塵密度測量任務17：計算空氣質量指數AQI任務18：制作便攜式空氣質量監測器任務19：加速度檢測第四單元制作成品綜合任務3：制作一個倒車雷達附錄參考網站 近年來，「創客」這一名詞在國人身邊流行起來，伴隨而來的是眾多眼花繚亂的

科技創新產品。媒體關於科技創新產品開發的報道也越來越多，如智能家居、機器人、3D打印、模型制作等。「全民創造」的魅力吸引着越來越多的人。一些先行者憑借原有的學習經驗能夠設計創造出許多新奇產品；對於沒有涉及這一領域的人，這些都是神秘、深奧的高端領域，要想入門，似乎必須要翻過電學、程序開發、數學等好幾座大山，令人望而卻步，遙不可及。

aqi計算器進入發燒排行的影片

以機器學習及資料科學於生物醫學及公共衛生之預測分析應用

為了解決aqi計算器的問題，作者郭朝揚 這樣論述：

機器學習演算法和資料科學在包含生物醫學在內各領域進步到人工智慧的應用階段，在預測模型中，智能運算的創新運用已經促進個人醫療或照護的發展。本文的主旨在於提供預測模型分析來描繪出在生物醫學和公共衛生的新發現，為了達成這個目標，將完成四項主題：1) 提供早期預測Lokomat病人復健進步成效評估，2) 發現在放射治療產生視覺感受的相關因素，3) 發展可預測透過試管嬰兒懷孕的臨床決策系統，4) 找出空氣品質指標和登革熱新的關聯性。第一個主題，利用病人基本資料（例如年齡、性別、診斷等）及結合機器人步態訓練系統（Lokomat）提供的數據（例如懸吊重量等），使用機器學習的方法來預測有神經系統疾病病人是否

能夠透過Lokomat的治療讓病人的行走上更加進步，而重要性的指標以及進步與各變數的關係可用來評估復健的成效；第二個主題，招募在臺北榮民總醫院接受頭頸或腦部放射治療的病人，臨床指標（例如照射部位、視網膜放射劑量等等）將從關於視覺感受的問卷取出，使用敘述性統計分析有無視覺感受的病患，再提供預測方法來分開兩群不同的病人，再進一步描繪出指標和視覺感受之間的關係；第三個主題，蒐集在臺北醫學大學附設醫院接受試管嬰兒女性的臨床指標（例如卵巢刺激藥物、不孕原因、女性年齡、總共冷凍卵子數等），其中包含納入及排除的受試者，在建立基於各項演算法的預測模型前，先進行資料前處理、補遺失值及非平衡資料等處理，而後找出重

要性指標以增加模型的解釋能力；第四個主題，空氣品質指標及影響登革熱的傳統指標，包含天氣及病媒蚊資料，將首次在臺灣官方公開資料網站取得，這些空氣品質指標將和傳統指標結合來了解空氣指標的影響，最後確定可用來解釋的生醫變數。分析流程包含特徵變數選取、資料前處理、機器學習及評估階段，首先，針對連續型變數計算平均數及標準差，而類別型變數則計算次數及百分比，再使用T檢定去檢定兩組平均數的是否具有顯著差異，卡方檢定去檢定類別變數和應變數是否具有獨立性，為了找出最佳模型，採用數種機器學習演算法去計算AUC，AUC是一種用來測量各模型表現能力的指標，在比較完後我們再從中選出最佳模型。在神經復健機器人方面，利用機

器學習建立的預測模型AUC為0.981最高，正確率、敏感性及特異性分別為87.9%、100%及76.7%；在視覺感受方面，所建立的預測模型AUC為0.888最高，正確率、敏感性及特異性分別為79.3%、65.4%及90.6%；在人工受孕方面，建立的預測模型AUC為0.721最高，而正確率、敏感性及特異性分別為64.8%、66.6%及64.2%；而在登革熱的預測模型AUC為0.955最高，而正確率、敏感性及特異性分別為89.9%、94.8%及82.5%。本研究所發展的機器學習預測模型除了可供參考之外，另外找出重要性變數及觀察各變數的部分相依圖，提供的方法可以用來發展臨床決策系統來增加臨床運用及醫

療照護研究。