平台掃描器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

2023超前部署 趨勢先端計算機概論 (全工科適用)

為了解決平台掃描器的問題，作者吳燦銘,胡昭民 這樣論述：

　　超新版計算機概論，專為資訊、工科相關科系學群、大專院校通識性課程設計的最佳教材 　　◆ 精要輕鬆的說解，照應豐富圖像與文字配搭，呈現時下最夯資訊新知。 　　◆ 羅列整理、詳細敘述必備之核心知識，讓您隨時掌握教與學的方向。 　　◆ 破除教材枯燥乏味的舊印象，淺顯易懂、循序漸進，讓您能融會貫通。 　　◆ 重點式架構內容編寫，幫助您快速建立起資訊學習的清晰脈絡。 　　◆ 精心規畫課後評量，針對問題特性供讀者預複習，紮深資訊學習基礎。 　　本書專為全國大專院校通識性課程或資訊暨工科相關科系之教學設計編著，圖文搭配詳細解說必備核心知識，隨時掌握現代趨勢。 　　本書涵蓋計算機概論基礎原理及時下

最新科技及資訊新知，包括電腦軟硬體、流行裝置與平台、多媒體與行動科技、網路通訊及安全和電子商務、程式語言與數位邏輯、資料庫暨大數據與人工智慧、資料結構與演算法等，清楚的章節架構和圖文內容，方便學習者迅速掌握計算機概論核心，並於各章課後附有評量，可作為教學者課程使用及學習者的自我評測，可隨時預複對照並有效提升學習效能。 　　精心規畫以下教學內容，更有效率擴充資訊領域知識 　　‧電腦發展與科技新生活 　　‧電腦資料表示法與數字系統 　　‧電腦系統單元 　　‧電腦的周邊裝置 　　‧輔助記憶裝置 　　‧電腦軟體 　　‧大話程式語言 　　‧多媒體概說 　　‧現代化資訊管理 　　‧資料庫、大數據與人工智

慧 　　‧通訊網路實務 　　‧無線網路與行動科技 　　‧網際網路、雲端運算與物聯網 　　‧網路安全的認識與防範 　　‧電子商務導論 　　‧資訊倫理與相關法律研究 　　‧布林代數與數位邏輯 　　‧資料結構與演算法

平台掃描器進入發燒排行的影片

非接觸式影像色彩量測及鑑識技術之研究

為了解決平台掃描器的問題，作者江瑞璋 這樣論述：

鈔券或郵票等安全文件第一階的防偽功能是讓視覺、觸覺感官可清楚辨別防偽因子。第二階防偽是採用簡易放大鏡或手機等設備觀察線條、網點及微小字，或以紫外線光源觀察螢光墨之反應。第三階防偽是由專責單位採用特殊儀器進行分析。因此會置入不同功能的防偽訊息於安全文件內，最常見的防偽因子有光變油墨(Optically Variable Ink, OVI)、光影變化箔膜(Optically Variable Device, OVD)、隱性螢光墨及網點結構，其中光變油墨及箔膜的色彩影像隨光源與視角而產生變化。本研究將採用曲面形軌跡的移動光源及非接觸式量測獲得動態影像及色彩資訊，試圖以移動光源及視覺檢測於一次拍攝後

，能否實現第一、第二及第三階防偽鑑識可行性之研究。本研究架構主要針對鈔券及彩色郵票上的重要防偽因子逐一探討，分為六大部份，第一部份為光變油墨(OVI)色彩變化及介電質反光現象的探討。第二部份以CMF(Color, Material and Finish)特性及採用卷積神經網路判斷不同廠牌的光變油墨。第三部份為曲面形軌跡之移動光源對OVD影像和色彩進行量測及辨識。第四部份為預測隱性螢光墨色彩。第五部份為二種不同網點結構組合對色彩平衡之探討。第六部份為以傅立葉轉換及深度學習法鑑識網點的特性。上述結果的摘要為：第一部份光變油墨色彩變化及介電質反光現象的探討，可於CIELAB色空間繪製出油墨色彩軌跡圖

，並觀察得知採用商業網版製程經紫外光固化後產生介電質反光現象。第二部份為三種不同距離觀察條件下取像及人工智慧判斷二種廠牌的光變油墨，以平台掃描器的近接觀察可達到99.96%的辨識率，證明在光源穩定情況下採用正常距離非接觸的觀察方式辨識真偽是可行的。第三部份為移動光源對光影變化箔膜影像及色彩進行量測及辨識，採用卷積神經網路辨識16種箔膜得到高達100%之辨識率。第四部份為預測隱性螢光墨色彩，採用了6種不同的比較方法，包含了傳統迴歸及人工智慧，其中將RGB訊號以影像方式進行卷積神經網路可得到平均色差值接近1△E*ab的精確度。第五部份為網點結構組合對色彩平衡之探討，共提出影像分區配置不同網點及二階

段過網等二種創新的網點組合方法，可達到防偽功能及適合量產作業流程。第六部份為採用傅立葉轉換及深度學習方法辨識網點的特性，傅立葉轉換可快速的辨識調幅或調頻網點，而深度學習除了可辨識調幅和調頻網點外，也可直接由訓練模型預測網點大小、網點形狀、網屏線數及網屏角度。非接觸式防偽特徵量測可使用在生產線上，確保安全文件的防偽品質，也可使用在自動化的批量檢測儀器上，提高偽製鈔券檢測的效率。未來希望整合本研究的多種非接觸量測技術，設計自動化檢測儀，取代現行多種儀器並用的耗時檢測方式，並達到一次取像可進行多階的辨識能力。

App Inventor 2 互動範例教本 Android/iOS 雙平台適用 第 5 版

為了解決平台掃描器的問題，作者蔡宜坦 這樣論述：

　　運算思維 ╳ 行動應用 ╳ 人工智慧 　　最體貼初學者的程式學習歷程，只要會拼圖，我也能寫程式！   　　程式是解決問題的工具，具備運算思維、拆解問題，找出解決問題的方法， 　　問題拆解 ► 模式識別 ► 抽象化 ► 演算法設計 　　搭配中文圖形化的積木，帶你在手機上立即實踐好玩有趣的行動 APP！   　　圖形化的 App Inventor 2 用積木來編寫程式，把建立 App 手機應用程式變得更簡單、超有趣，不用再面對一堆英文程式碼，大大降低了學習的門檻！我們將從每一個元件開始了解，由淺入深、一步一步完成每一個 App 實作練習，每一個範例都可以幫你解決日常生活的各種問題；不僅如此

，目前 App Inventor 2 更同時支援 Android 和 iOS 的連線模擬，作者也都實機測試，並特別說明 iOS 連線要注意的事項和限制，只要跟著我們的腳步，你將有能力打造出跨平台運作的創意 App！   　　近年來，「人工智慧」崛起，App Inventor 2 也擴充功能加入了 Personal Image Classifier (PIC) 元件，我們將利用手機鏡頭來訓練影像辨識模型，搭配 App Inventor 2 完成一個「剪刀、石頭、布」猜拳辨識器，讓讀者可以親自體驗、並動手玩 AI。   本書特色   　　☆☆☆ 主題範例式教學，專題競賽、學習歷程、科展作品必看！☆

☆☆ 　　● 音效 + 按鈕 + 圖片 — 動態小鋼琴 　　● 事件驅動 + 條件判斷 — 溫度轉換術 　　● 滑桿 + 畫布調整圖形 — 進階小畫家 　　● 迴圈 + 副程式 + 加速度感測器 — 體感抽籤範例 　　● Web 網站資料擷取 + 語音元件 — 紫外線即時監測 　　● 多介面 + 畫布觸控操作 — 有聲電子書範例 　　● 社交應用 + 微型資料庫 — 通訊錄範例 　　● 定位 + 地圖 — 垃圾車開到哪 　　● 條碼掃描器 — LBS 行動導覽範例 　　● 多重畫面 + 方向感測器 — 氣球遊戲範例 　　● 雲端資料庫存取 — 課堂表決器範例 　　● Personal Imag

e Classifier 線上訓練自己的 AI 模型 　　● PIC 元件 + 手機鏡頭 — 猜拳辨識器   　　☆ 最直覺的中文化拼圖介面，一定看得懂！ 　　☆ 不須具備任何程式基礎，保證做得到！ 　　☆ Android/iOS 裝置實機測試，最具成就感！ 　　☆ 詳細剖析解題流程與程式思維，強化邏輯力！ 　　☆ 人工智慧初體驗，訓練 AI 我也會！ 　　☆ 線上 Gallery 分享 App 成果，立即套用超速成！

指紋辨識系統之設計研究

為了解決平台掃描器的問題，作者李泰伊 這樣論述：

生物特徵是人們與生俱來的，包含指紋、掌紋、聲紋、人臉、虹膜與視網膜等訊息，其具有不易仿冒與獨一無二的特性。它的應用範圍含括了身份辨識、犯罪偵查、命理占卜、加密上鎖、身份登入以及門禁控管。隨著科技產業的蓬勃發展，資訊系統需要更佳縝密的授權控管機制，才能避免重要資料的外洩。因此，身份辨識的功能成為設計現今及未來資訊系統中不可或缺的環節。在日常生活中，經常使用的鑰匙、晶片卡或RFID感應卡等身份認證機制，皆存在遺失與被盜錄的風險。而指紋是目前各國政府出入境部門與企業或個人門禁控管中使用最廣泛的生物特徵之一。因此，吾人希望能藉由區域二元特徵（Local Binary Pattern），萃取指紋之紋理

特性，做統計之分析與評量，設計出一套可靠與完善的指紋辨識系統，以加強個人資料之控管。本論文透過平台掃描器與手機相機兩種輸入裝置取得指紋影像。平台掃描器的取像策略為利用印泥將三種不同按壓力道（輕按、中按及重按）的指紋拓印在普通白紙上，再利用Epson Perfection V33掃描機掃描影像；手機相機則使用感光元件為Sony Exmor RS™ for mobile的Sony Xperia ZL C6502行動電話來拍攝指紋影像。影像經由二值化、雜訊處理與邊界選取等影像處理之方法做前置處理，並利用不同範圍的區域二元特徵來萃取其紋理特性。系統在Intel Core 2 Duo P8700時脈2.

53GHz的個人電腦與Windows 7之作業系統的環境下，吾人針對實驗室11位同學進行實驗測試，兩種輸入方式的系統正確辨識率分別為100% 與100%。而透過Cross Match、Digital Persona及AuthenTec三間公司提供的四組標準指紋資料庫，其中AuthenTec有兩組，人數分別為51、65、21與16人，本系統之辨識率可分別達到85.62%、78.46%、95.24%及100.0%。