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Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決python查詢字串的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

python查詢字串進入發燒排行的影片

以全民健保資料轉換為 FHIR 標準模組之研究

為了解決python查詢字串的問題，作者李姸 這樣論述：

隨著醫療科技的進步，研究人員不斷的深入探討如何從研究結果中發展有效治療的方法。任何有效的治療都是需要經過實驗室研究或動物試驗，再透過嚴謹的人體臨床試驗來證實該研究的有效性和安全性，才能廣泛應用於常規醫療中。而臨床試驗則是針對臨床上或病人遇到的問題制定研究條件，設計一個合適的研究以探討新的方法是否能達到更好的結果。一般而言，隨機對照試驗是在臨床試驗中最常用的方法，為了達到內部有效性，在研究設計中提出一些限制，來控制可能會影響結果的因素，因而也侷限了資料適用性的範圍，若將研究結果應用於真實世界中，可能會出現差異。在21世紀治癒法案(21st Century Cures Act)的推動下，各國皆積

極推行真實世界數據(Real-World Data, RWD)相關指引文件及計劃，並發表支持觀點，顯示各國對RWD的重視，RWD是在日常生活中蒐集資料，與傳統臨床試驗相比，不具嚴格的條件限制和監管機制，可以減少整個研究所需的時間和金錢，也能廣泛用於不同研究中，但在蒐集資料的過程中，會遇到資料分散、樣本代表性不足、資料完整度不夠、資料品質不一致等問題。臺灣的全民健保資料庫是一個具有樣本代表性和全面性的RWD資料庫，若能善用臺灣的健保資料庫則可達成RWD以低成本換取高價值的實現。為能建立一個真實世界數據資料庫，解決與醫療資訊系統間無法交換的問題，改善資料品質和整合流程，滿足資料之原始目的，本研究以

全民健保資料作為轉換物件，根據國際醫療資訊交換標準HL7 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)格式，制定資料欄位對應表，利用Python撰寫格式轉換模組，並將由全民健保資料的200萬人抽樣資料轉換為FHIR標準之資料格式，將資料根據欄位對應表轉換成FHIR標準的格式，再透過符合FHIR標準的伺服器驗證資料格式之正確性，並將其儲存至資料庫中。資料轉換完成後，使用者可以RESTful API的方式進行資料查詢和管理，解決醫療系統間資料交換的問題，除了將應用RWD來提升研究的準確與實用性外，也能擴大資料之加值應用領域。

Python 教學手冊

為了解決python查詢字串的問題，作者洪維恩 這樣論述：

程式設計書 20 萬冊暢銷作者洪維恩最新力作！ 　　☆☆ 全書採 Colab 雲端免安裝環境實作教學, 並附有 Colab 線上教學影片 ☆☆ 　　☆☆ 所有範例也可在 Jupyter Lab 執行, 並附有 Jupyter Lab  線上教學影片 ☆☆ 　　本書沿襲《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》系列書籍的中心思維, 以教學為優先考量, 在內容的設計與學習的節奏上, 都適度考量到課堂時間長度與初學者的接受能力, 不論是老師在學校授課, 或是讀者在家自學 Python, 在學習過程中都能在在感受到書籍內容對於學習節奏規劃的貼心。 　　為減少課堂

授課現場的軟硬體準備時間, 以及避免學習者在家自我練習的環境建置問題, 本書採用 Colab 雲端服務作為主要教學開發環境, 達到完全不須建置安裝任何軟體即可開始教學練習, 甚至使用手機或是平板開啟瀏覽器也可上課學習, 不會因為不同環境建置差異及不同平台或作業系統版本而耗費時間排除問題, 有效提升教學效率。 　　本書在選題上完全聚焦在初學者的需求, 以精簡的大量範例讓初學者理解基本語法的重要面向, 釐清初學階段容易誤解的細節, 範例設計不求花俏吸睛, 而是以教學上能呈現重點, 初學者又能在短時間內明確吸收為考量, 並在每章章末附有大量的習題, 可讓學生自我演練, 或供老師驗收成果, 有效提升

學習效果。 　　在延伸主題的選材上本書也以 Python 應用上最常使用到的數學、資料處理及繪圖為主, 講解 NumPy、Pandas、Matplotlib、pyplot、scikit-image 等模組, 不求能快速做出厲害的應用, 而是以奠定基礎為目標, 期許讀者在修習本書後, 不論是要往 AI 機器學習, 抑或是資料科學領域發展, 都能夠快速應用書上學過的這些通用模組, 有效搭建起未來進階應用 Python 的橋樑。 　　另外, 本書還介紹了以數學符號運算見長的 SymPy 模組, 可以讓理工科系學生透過 Python 程式驗證微積分、工程數學等必修課程, 還能夠將抽象的數學概念以視

覺化的方式呈現, 不但可以讓程式設計課程與數學課程完美接軌, 也因為這些延伸模組都能以 Python 一致的語法操控, 彷彿是 Python 內建功能一樣, 更能讓學習者領略 Python 的設計奧妙, 有效提升對於程式語言的認知深度。 　　本書撰寫過程嚴謹, 除經過完整兩個學期的試教, 確認學生的吸收成效外, 也交由百位以上的學生試讀反饋意見, 再一一調整內容安排, 以期能符合現場教學及初學者需求。即使是每章章末的習題, 也都經過十多位學生實際演練, 確保出題範圍適切、難易適中, 是驗證學習成效的利器。 本書特色 　　□ 免安裝環境開瀏覽器就能上課寫程式 　　□ 大量簡明範例呈現教學重

點容易吸收 　　□ 資料科學影像處理奠基未來 AI 基礎 　　□ 數學符號運算無縫接軌理工數學課程 　　□ 以大量習題驗證教學自我評量最有效 　　□ 經完整兩個學期多科系試教實際驗證

物聯網在地震災害防制系統應用之研究

為了解決python查詢字串的問題，作者范文鴻 這樣論述：

強烈地震發生時常造成建築物破壞，導致瓦斯線路斷裂及因瓦斯外洩引起之火災。強震也會造成門扇被卡住，使居民被困於屋內而影響逃生。強震來襲時為了安全電梯會突然剎車停在梯間，需要救援人員到現場協助脫困。為了有效警示居民在強震來襲之前，採取有效之防護措施，本研究使用物聯網技術，開發『智慧地震災害防制系統』。該系統平常隨時監測中央氣象局地震測報中心之即時地震預警資料，當有即時地震資料更新時，馬上取得該地震之強度及震央位置，並且計算到達所在位置的強度及時間。當判別該次地震可能會造成災害時，馬上啟動瓦斯切斷器關閉瓦斯之供氣。當判別有居民在家時，馬上啟動聲光地震警報，並以Line、簡訊及電子看板顯示即時地震資

料(包含地震之到達剩餘之秒數及其強度)，並自動開啟大門及家中所有門扇避免卡死。該強震信息馬上通知地區電梯管理中心，馬上把運轉中電梯停在下一個安全樓層、管制電梯之使用、並開啟門扇、廣播強震即將來襲信息。透過本系統之開發，可以有效的擷取中央氣象局最新地震預警資訊，並採行必要之避難減災措施，將因地震造成的生命傷亡及財產損失降到最低。關鍵字：地震預警、Line通報系統、物聯網、地震災害防制、電梯遠端控制