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Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決ftp網址的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

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超聲波萃取技術應用於廢機油中回收潤滑基礎油

為了解決ftp網址的問題，作者張宗蕙 這樣論述：

本研究擬採用超聲波萃取技術自廢機油中萃取出潤滑基礎油（Lube Base Oil），選用之溶劑為異丙醇（2-Propanol）與N-甲基吡咯烷酮（1-Methyl-2-pyrrolidone），N-Methyl-Pyrollidone（NMP）此種溶劑具有高度溶解力，穩定性高，操作費用低且毒性低等優點，依不同溶劑比例來進行測試。潤滑油主要應用於減少機械內零件之磨損，經過使用後會產生變質劣化現象，產生含有低分子量之碳氫化合物、芳香烴等雜質之廢機油；為節省石油資源及達成其充分利用目標，本實驗嘗試以超聲波結合雙溶劑萃取技術並搭配絮凝法（Flocculation），將此技術應用於廢潤滑油（Waste

Lube Oil, WLO）之資源再生。藉由超聲波/萃取技術進行液液兩相之質傳程序原理與溶劑親和力的不同，從廢機油中分離出石蠟烴（Paraffins），石蠟烴可作為潤滑基礎油產品。為了達到製程產率之最大化，本研究擬探討之操作變數分別為萃取溫度、超聲波震盪時間、溶劑/油比、萃取級數、超聲波功率等五個變數，擬以田口方法（Taguchi Method）之直交表（L16），以統計方法獲得各操作變數之影響度與萃取製程最佳條件，另以統計軟體Design-Expert進行變異數分析（ANOVA），加以分析實驗數據，佐證田口方法之操作變數影響度分析，作為超聲波萃取潤滑基礎油之商業化評估，進而達成廢潤滑油循環

材料高值化之終極目標。本研究擬以實驗級規模進行批式之超聲波萃取測試，測試溶劑必須符合與廢潤滑油互不相溶之要求，萃取後之基礎油相先經由真空減壓濃縮機將溶劑回收，再利用高效層析/質譜儀（HR-GC-MS）鑑定油品成份，後續進行黏度指數（VI）、動黏度（40℃ / 100℃）之性質測試，以確認使用雙溶劑（異丙醇和NMP）是否比使用單一溶劑（異丙醇）有更好的萃取效率與性質。

網路概論

為了解決ftp網址的問題，作者黃謝璋  這樣論述：

　　本書集結筆者在求學階段、管理學校網路、管理校務系統、學術研究及教書之二十多年的心得集結成書，適合作為學校一學期的課程教材以及有心想學習網路相關知識的讀者之用。   　　由於網路是通訊的一環，加上近年來行動通訊的普及、物聯網、大數據的流行、工業4.0的來臨等因素，使得網路專業知識日漸重要。   　　本書詳細闡述「網路概論」相關的基本原理，透過漸進式引導閱讀，從資料通訊原理、網路的基本概念開始介紹，再進階學習各種網路協定、電子商務、資訊安全等網際網路應用。    本書特色   　　1.以圖解化方式講解網際網路重要觀念，提升學生的理解程度及學習興趣。 　　2.以漸進式引導的主題敘述且務實的學

習方式，奠定網際網路的基礎。 　　3.章末習題豐富，以填充題、選擇題、問答題之題型，檢測學習效果。

基於深度學習車牌辨識技術之社區車輛出入口管理系統

為了解決ftp網址的問題，作者趙元渝 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II誌謝 III目錄 V表目錄 VII圖目錄 VIII第一章 簡介 1第二章 文獻探討 3第三章 系統方法 53.1 系統架構 53.2 社區架設環境 12第四章 系統軟體模組設計 154.1 車牌辨識系統 154.2 Web API伺服器 274.3 終端控制盒裝置 39第五章 實驗結果 585.1 現場環境架設 585.2 各社區辨識結果 645.3 車牌辨識時間統計 665.4 車牌辨識結果統計 675.5 伺服器可負載社區數量 68第六章 結論 70參考文獻 72附錄一 終端

控制盒硬體詳細規格 74附錄二 延時開關模組 75附錄三 IP CAM網路攝影機設定 78附錄四 資料庫規格 81 表目錄表 1：伺服器接收控制盒通訊協議 32表 2：Web API 通訊協議 34表 3：控制盒接收協議 49表 4：車牌辨識時間統計表 66表 5：2020年車輛辨識結果統計 67表 6：控制盒硬體詳細規格 74表 7：延時開關模組功能說明 75表 8：資料庫規格 81表 9：資料庫資料表-USR 81表 10：資料庫資料表-CAR 82表 11：資料庫資料表-SYSTEM_IP 82表 12：資料庫資料表-SWITCH_RECORD 84

 圖目錄圖 1：停車場車牌辨識系統示意圖(圖片取自自由時報) 1圖 2：YOLO V3與其他物件偵測演算法之性能相較圖 4圖 3：系統模組架構圖 6圖 4：控制盒內部架構 9圖 5：終端控制盒連接架構圖 10圖 6：本研究之車牌辨識系統架構圖 11圖 7：停車場車道裝置架設圖 14圖 8：車道內終端控制盒 14圖 9：車牌辨識系統流程圖 16圖 10：車牌辨識系統-系統介面 18圖 11：車牌辨識流程範例 19圖 12：車輛資料表 20圖 13：開關記錄資料表 20圖 14：FTP資料夾 21圖 15：標記車牌位置 22圖 16：車牌校正流程圖 24圖 17：車

牌辨識例外修正 25圖 18：車牌號碼標記 26圖 19：Web API運作流程示意圖 27圖 20：Web API 伺服器流程圖 28圖 21：Web API 伺服器網路連線通訊循序圖 29圖 22：Web API 伺服器介面 30圖 23：伺服器接收控制盒訊息-C#程式碼 32圖 24：透過網址欄開啟鐵捲門範例 33圖 25：利用Postman工具開啟鐵捲門範例 34圖 26：Line Notify通知 36圖 27：建立社區資料庫對應資料表-C#程式碼 37圖 28：透過控制盒編號取得社區名稱-C#程式碼 37圖 29：Arduino Mega 2560 示意圖

39圖 30：終端控制盒流程圖 40圖 31：終端控制盒網路流程圖 41圖 32：電源供應器 42圖 33：Arduino Mega 2560 42圖 34：W5100網路模組 43圖 35：指撥開關 43圖 36：綠色端子台及LED指示燈圖片 44圖 37：自製PCB版電路圖 45圖 38：四路繼電器模組 45圖 39：鐵捲門遙控器 46圖 40：延時開關模組 46圖 41：紅外線感測器 47圖 42：磁簧開關 47圖 43：接收伺服器訊息-Arduino程式碼 49圖 44：設定控制盒編號-Arduino程式碼 52圖 45：終端控制盒第一版 53圖 46

：終端控制盒第二版 53圖 47：W5100網路連線BUG 54圖 48：繼電器連接線路 55圖 49：控制鐵捲門開門-Arduino程式碼 55圖 50：控制盒連接紅外線感測器 56圖 51：控制盒連接磁簧開關 56圖 52：接收紅外線信號-Arduino程式碼 56圖 53：啟用多執行緒功能-Arduino程式碼 57圖 54：社區一架設環境 59圖 55：社區二架設環境 60圖 56：社區三架設環境 61圖 57：社區四架設環境 62圖 58：社區五架設環境 63圖 59：車牌辨識結果影像 65圖 60：伺服器可負載社區曲線圖 69圖 61：延時開關模組接線

圖 75圖 62：IP CAM參數設定 80