電腦硬體查看的問題，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

圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決電腦硬體查看的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

電腦硬體查看進入發燒排行的影片

基於物聯網之河川水質檢測系統

為了解決電腦硬體查看的問題，作者俞康平 這樣論述：

近年來工業發展迅速，導致河川水質汙染日益嚴重，且民眾對環境的保育意識逐漸增加。因此政府相關部門開始派員對河川水質採樣，並送回實驗室分析，但此方式非常耗費人力即時間成本。本論文設計自動量測浮台對河川水質進行自動化水質及空氣品質檢測並上傳系統，提供民眾可查看河川水質狀況。本論文使用NI myRIO嵌入式系統做為自動量測浮台之核心控制器，以及一台電腦作為伺服器。自動量測浮台每一小時皆會對河川水質進行檢測，當數據檢測完成後會藉由無線通訊技術上傳至資料庫。本論文改善了兩個問題，第一，以往河川數據檢測皆是由人力採樣，再帶回實驗室進行水質數值分析，第二，以往河川數據檢測的週期性過長以及水質分析所需的時間過

長，無法及時反應當前水質狀況。本論文提供了一個能即時自動檢測水質數據，並自動回傳數值的系統，讓政府部門及民眾能得到最即時的河川水質狀態。

Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包

為了解決電腦硬體查看的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

　　大疫情時代，老師們一定要會的遠距教學工作術！   　　從入門基礎到實務解說， 　　帶你展現超高效的雲端教學技能   　　【重點內容】 　　☛遠距教學必備利器 Google Meet 　　☛師生互動平台 Google Classroom 　　☛將文件、試算表和簡報融入教學 　　☛掌握雲端硬碟的管理與使用 　　☛利用 Google 日曆安排線上行程   　　COVID-19疫情之下，遠距教學成為常態，老師們除了要快速熟悉電腦的軟硬體設備外，還得兼顧學生的學習反應。Google 雲端平台所提供的應用軟體算是相當新進與完備！特別是 Google Meet：除了軟體免費之外，還擁有適用於各種裝置

、具會議安全性、會議代碼不易破解、無須額外安裝軟體、畫面分享、資料傳輸加密等多項優點。因此 Google Meet 是疫情期間學校使用率最高的遠距教學工具。   　　本書依照使用 Google 雲端平台所必須學會的技能，將內容區分為七大篇。分別為「遠距教學必備利器 - Google Meet」、「師生互動平台 - Google Classroom」、「Google 文件應用」、「Google 簡報應用」、「Google 試算表應用」、「Google 表單應用」、「Google 教學的好幫手」，整體架構十分完整。此外為了提高閱讀性，編排上以實作為主，功能說明為輔，並加入步驟說明以及圖說，讓大家輕

鬆掌握遠距教學時的必備技能。 　 　　【目標讀者】 　　・即將開始遠距教學的老師與學生 　　・想要在遠端工作上加強實務運用的上班族 　　・想要進一步了解如何活用 Google 雲端工具的人

智慧機上盒在傳統工廠系統研製-以鍛造廠為例

為了解決電腦硬體查看的問題，作者董家瑋 這樣論述：

隨著物聯網（IoT）時代來臨，工業應用領域也開始整合各種技術而掀起新一波工業革命，製造業導入雲端技術、物聯網以及大數據已經變成不可抗拒的趨勢。個案公司為台中知名專業鍛造廠，本研究為了個案公司在未來能夠順利導入智慧製造，研究內容參考工研院智慧機上盒輔導計畫並且提出改進，針對鍛造工廠轉型智慧化需求，建立一套符合需求、客製化、低成本、安裝容易的智慧機上盒與管理系統。在智慧機上盒的部分，本研究利用工廠原有設備進行外掛式安裝減少對機台破壞，透過無線網路技術將偵測到機台資料傳送。管理系統的部分，在工廠辦公室架設監控主機，接收產線資訊並且整合工廠管理系統，製作可視化介面提供管理者進行查看。結合產線資訊以及

管理資料，透過所累積大數據進行分析。本研究將系統安裝在實際鍛造工廠，證實在傳統機台不具備通訊能力的情況下也能達到設備聯網的功能，將工廠管理經驗轉為數位化結合產線製程資訊，打造一套屬於工廠的管理系統，鍛造廠人員透過系統能隨時隨地即時掌握工廠機台狀況，並累積數據與經驗。透過導入分析技術，提供工廠生產與管理改進之參考。引導台灣傳統中小企業，逐步邁向智慧製造與工業4.0，提升產業競爭力。