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Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決mac外接麥克風的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

mac外接麥克風進入發燒排行的影片

架構於ZigBee協定的生物環境無線感測網路監控系統

為了解決mac外接麥克風的問題，作者林詠勝 這樣論述：

本研究中，利用了基於ZigBee協定的無線感測網路做為感測系統，使用了moteiv公司的TmoteSky作為感測節點，搭配上不同的感測器，架構了一個可以在生物環境做為監控使用的系統。在研究中，利用了TinyOS系統為主要的韌體部分，根據其規範的nesc語言來撰寫相關程式應用，更採用了SP及最短路徑法來做為節點間跳接傳輸的實現。形成一整個無線感測網。並且使用了內建於TmoteSky的光量感測器及溫濕度感測器，做為環境數據的擷取，也搭配了擁有6種感測器的SBT80感測模組，根據其中的加速度計、磁力計以及麥克風，希望能應用於居家看護系統。同時也外接上了ECH20含水率感測器，可以量測土壤的含水率，

建構了一套可以應用於多方面的生物環境系統。在外部溝通軟體程式上，採用了運用面廣大的java程式，其主要原因在TinyOS系統提供了相關API套件，並且可以利用JAVA程式在不同作業系統下執行，整體外部程式架構包含了及時抓取數據、即時網路拓樸、以及資料庫數據傳輸及匯至歷史數據，更提供了緊急簡訊及相關的臨界值自動控制設定，同時也利用了PHP及MYSQL、Apache建立了一個網頁伺服器，提供了動態得更新資料，方便其他瀏覽者可以瀏覽並搜尋相關的系統數據資訊。