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辨識相片或影音內容之情緒指標來推薦貼圖與配樂之時光寶盒應用

為了解決xamarin缺點的問題，作者張旭揚 這樣論述：

近年來，隨著人工智慧技術的普及化，生活中已有許多例子結合了人工智慧技術，例如:聊天機器人、無人商店、自動駕駛系統、AlphaGO、影音平台的推薦系統或是情緒辨識與場景辨識，從這些方面可以發現，人工智慧已漸漸融入我們生活之中，且成為我們生活中不可或缺的一部份。蘋果公司於2017年9月開放iOS裝置的NFC晶片功能給予第三方使用，讓使用iOS裝置的用戶也能夠在iOS裝置中開發NFC功能，使得NFC的功能的應用將不限於Android系統中使用，因此使得NFC的應用將越來越廣泛，Gartner此間公司統計在2017年的智慧型手機銷售量表中，消費者購買Android和iOS的市占率為99.8%，這

說明了NFC應用和消費者之間的關係更加緊密。因此本研究欲藉由結合手機裝置中的NFC功能以及人工智慧，讓NFC的應用更加的多樣化。本論文使用Visual Studio 的 Cordova，以及Laravel 的框架做為手機開發前後端的平台，而Keras以Tensorflow做為backend為人工智慧模型的訓練平台用來判別圖片或是影片內容的情緒且將分析的結果，並根據結果分為三個種類後將推薦相對應情境的貼圖以及配樂提供使用者選擇，並以NFC Tag為媒介，藉由結合上述三者完成一個送禮使用的應用程式。透過手機應用程式與後端平台互動，使本來功能較單調的NFC功能，能夠與人工智慧建立連結，並透過人工智慧

分析從應用程式上傳後的圖片或是影片顯示較符合情境結果的貼圖以及配樂提供給使用者所選擇，使整個應用程式的使用方式更加的多樣化。

使用混搭與原生方式開發 iOS App 的比較研究

為了解決xamarin缺點的問題，作者吳佳陽 這樣論述：

近年來行動裝置的普及逐漸改變了人們的生活習慣，行動應用程式的功能起初也是從如鬧鐘、照相機等普通的工具程式漸漸發展成管理、消費、娛樂等複雜功能的程式。而在 2007 年第一代 iPhone 出來之後，開始改變人們對於行動裝置的看法，它們不僅僅是可以傳簡訊打電話的電子裝置，而是一臺可以在空閒時玩畫面細緻的遊戲、記錄生活的點滴、隨時隨地購買喜愛的商品等需求的可攜式電腦。隨著人們的需求愈來愈多，開發行動應用程式的複雜程度就愈來愈高，而且根據不同的行動平台，所需要的工程師必須具備相對應的平台知識才可進一步開發與維護。因此在開發複雜的行動應用程式上就必須選擇能夠縮短開發時程、降低成本以及符合使用者體驗等

狀況的開發方式，而混搭或是原生方式開發行動應用程式就成為工程師在專案一開始就必須面臨的選擇。有鑑於此，本研究分別使用 RWD 混搭以及原生方式開發一款 iOS 平台的「一起購 App」，在各個狀況下來探討並且比較兩種開發方式在專案開發時的優缺點。