智慧監控的問題，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

Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決智慧監控的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

智慧監控進入發燒排行的影片

採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器

為了解決智慧監控的問題，作者許堯舜 這樣論述：

現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以

40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗

的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.

AI無所不在的未來：當人工智慧成為電力般的存在，人類如何控管風險、發展應用與保住工作?

為了解決智慧監控的問題，作者MartinFord 這樣論述：

金融時報／麥肯錫最佳商業書《被科技威脅的未來》作者重磅力作 當任何人都能輕易使用AI，生活究竟會有什麼不同？ 擺脫炒作與誇大，重新認識AI的第一本書！ ★亞馬遜4.5星好評．Goodreads 4.2星好評★   　　不用等到2030年，AI早已在顛覆各大產業。AI也許無法取代人類，但將變成不可或缺的通用技術。面對這一波浪潮，你一定要知道AI到底有多重要。   　　AI已存在數十年，為什麼現在必須更認真看待？   　　只要有智慧型手機，我們口袋裡就有AI，臉部辨識解鎖、召喚語音助理幫忙、觀看平台推薦影音，人類生活早已與它密不可分。但是，真正的革命才要展開。   　　現在，無論是製作漢堡、開

發新藥、診斷疾病，AI都能辦到。很快地，它將和電力一樣無所不在，也不可或缺，所有人、甚至所有產業都能輕鬆活用這項技術。為此，各國巨頭企業與政府正紛紛投入研發以搶占優勢與商機。   　　再度成為關注焦點的AI，這次會帶來不同的熱潮嗎？透過多年來的研究、觀察、與眾多專家對話，作者帶我們用更全面的角度去看待這項技術，並且解答最重要的問題：   　　● 影響力將和電力有得比？為什麼？ 　　● 究竟會不會擁有人類心智？ 　　● 實際的發展程度與應用範圍？ 　　● 帶來的好處與風險？如何超前部署與克服？ 　　● 真的會顛覆所有產業，讓大多數人沒工作嗎？ 　　 各界專業推薦   　　「這本書很可能是迄今關於

AI的發展、對世界的多面向影響、所帶來的機會和挑戰，最具說服力的作品。」──詹姆斯・曼尼卡，麥肯錫全球研究院董事長兼總監   　　「撰寫機器人技術的未來是一項危險的工作，因為機器人技術將以令人吃驚且跳脫框架的角度，點亮我們生活的各個面向。馬丁．福特優秀地面對這項挑戰，並將深度、嚴謹與清楚的論證完美融合成本書。」──朱迪亞・珀爾，圖靈獎得主   　　「馬丁・福特延續他對這個主題一直以來清晰的見解與洞察力，寫出具備扎實研究基礎且引人入勝的書。這是一本讓人可以輕鬆閱讀的書！」──艾瑞克・布林優夫森，史丹佛大學數位經濟實驗室主任   　　「這本書提出最新的論點，想了解人工智慧對社會和經濟造成的影響，一

定要讀這本書。」──泰勒・科文，喬治梅森大學經濟學教授   　　「本書對人工智慧的現況、可能發展以及對人類社會構成的風險，提供了精闢、平衡且旁徵博引的論證。」──斯圖爾特・羅素，加州大學伯克萊分校計算機科學教授 

深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現

為了解決智慧監控的問題，作者沈智偉 這樣論述：

由於目前台灣再生能源政策，再生能源的裝置容量逐年的增加，而可以穩定整個電網、避免再生能源造成電網衝擊的儲能系統，其穩定度及可靠性就是當今迫切並須解決的議題。 根據以往的維運經驗，當儲能電池模組發生問題後，廠商進行更換以及備料的時程往往都頗為耗時、而且必須停機，不僅影響了整個系統的使用，更對於整體電網的穩定造成莫大的衝擊，損失難以估計。本文使用深度學習演算Auto-encoder、並同步參考了GAN(Generative Adversarial Networks )的方法來改良，進行電池模組的異常偵測，同時針對兩種演算法的結果進行效能比較。本文使用了儲能系統實際運作中的場域歷史資料，希望

藉由每秒鐘一筆數據的電壓、電流、功率、SOC…等資訊來訓練模型，用以偵測電池數據異常、提前進行檢修，以消弭維修與停機的損失。 本案場電池櫃總共33櫃，從中提取3個正常機櫃、5個異常機櫃之2021年份的資料進行實驗。得出結果發現本實驗所發展出的改良型GAN演算出的模型對於資料的敏銳度優於Auto-encoder，並同樣的保留異常偵測與提前告警的功能。改良型GAN是較適合本實驗作為異常資料偵測的模型，將持續應用於儲能案場的偵測，以期不斷地優化精進。