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半自動英文的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷) 和史考特．拉奧的 咖啡教父史考特烘豆實作聖經：超過300種烘焙機實戰經驗；掌握燃氣與溫升率、降低不良比，熟豆更臻完美都 可以從中找到所需的評價。
另外網站半自动-翻译为英语-例句中文 - Reverso Context也說明：使用Reverso Context: 半自动的，在中文-英语情境中翻译"半自动"
這兩本書分別來自深智數位 和方言文化所出版 。
國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 （2021），提出半自動英文關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 圖文傳播學系碩士在職專班 周遵儒所指導 林昭伶的 花語之色彩意象應用於色彩建議與分析 （2021），提出因為有 色彩學、色彩心理學、色彩意象、色彩建議、人工智慧、深度學習的重點而找出了 半自動英文的解答。
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OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)
為了解決半自動英文 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy
知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式
分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識
人工智慧之刑法相關議題研究
為了解決半自動英文 的問題，作者邱云莉 這樣論述：
「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否
具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間
投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。
咖啡教父史考特烘豆實作聖經：超過300種烘焙機實戰經驗；掌握燃氣與溫升率、降低不良比，熟豆更臻完美
為了解決半自動英文 的問題，作者史考特．拉奧 這樣論述：
暢銷書《咖啡烘豆的科學》進階實作篇！ 咖啡教父史考特．拉奧鑽研6年實戰大作， 全球咖啡迷引頸期盼，最強烘豆聖經！ 【特別收錄】臺灣版專序＆訪談影片 ►每次進貨的生豆大小、形狀、含水率都不一樣，怎麼處理？ ►烘焙曲線和參數如何設定？入豆與下豆溫度各是多少？何時應該降火避免失敗？ ►烘豆時如何調節，最有利熟豆風味發展？如何有效提高烘焙成果的穩定度？ 烘豆，決定了一杯咖啡的品質與風味！ 更臻完善的烘豆技術，最能確保每顆咖啡熟豆的品質一致！ 咖啡教父史考特．拉奧暨暢銷書《咖啡烘豆的科學》之後，再次推出進階實作篇。 本書專為咖啡烘豆熟手所寫，因此定位為咖啡
烘豆的「實作聖經」。 熟悉咖啡烘豆技術者，都已知烘豆機的基本部位、常見專有名詞， 同時對發展期比例（DTR）與豆溫上升率曲線（ROR），有稍微模糊但不陌生的印象。 書中企圖提供一個「有效掌握咖啡烘豆發展」的系統概念，同時盡可能將瑕疵減至最低。 咖啡烘豆者若確實掌握此最佳實務的各項要領，再加上一點點的練習，就一定能成功。 這套系統已在作者數百位顧客身上順利運作，其中許多都是全球最受景仰的烘豆師； 秉持開放心態接受這套系統，並付出時間與努力，即可習得更臻完美的烘豆實作經驗。 ★超過300種烘豆機實測，咖啡教父實戰經驗大公開 烘豆無疑是一門藝術，烘焙過
程中的各種細微調整， 將決定熟豆品質，並影響咖啡風味。 本書是世界咖啡三大權威之一史考特．拉奧，繼《咖啡烘豆的科學》後， 潛心鑽研6年，實際操作、測試超過300種烘豆機（比前作多出3倍）， 並以數百份烘焙數據為基礎，經歷多次實驗、研究、品嘗與杯測， 又一次推出的集大成之作；提供每位咖啡烘豆熟手必備知識與關鍵技巧， 有效降低不良比，並維持熟豆品質一致。 史考特．拉奧說： 「此書是我的經驗結晶，希望在分享所學心得後，能對你們的烘豆技術有所助益。」 ★全面進階燃氣、控溫、氣流等知識與做法，在家烘出高品質咖啡豆 拉奧親自操作300台烘焙機，完善各種烘
豆機制與原理 本書共十九章，最初幾章討論烘豆所需的知識與硬體配件分析，並提出大師級的建議。 中間的章節則描述如何調整烘豆機、怎麼烘出穩定的成果，以及科學地分析烘焙曲線。 最後數章囊括許多進階概念，包括火力、烘焙曲線控制、熟豆品質管理及常見問答。 ►生豆處理：生豆的物理性質如何影響烘焙過程？尺寸、密度、含水率等又該怎麼看？ ►進階烘豆教學：重新校定鍋爐每分鐘轉數、氣流設定、瓦壓、調整燃燒器等。 ►參數設定：鍋次豆量、入豆溫度、烘焙時間怎麼拿捏？ ►曲線判讀：看懂烘豆過程中的發展期比例（DTR）與豆溫上升率曲線（ROR）等。 ►樣本測試：包含熟豆的外觀色澤、重量
逸失的判斷，以及烘豆完成後的杯測實作。 ►常見問答：數據曲線平滑、豆溫探針過粗、豆量差異過大、鍋間流程不一致怎麼辦？ 讀完這本書，便能習得大師級的烘豆經驗結晶， 有效降低不良比、提升風味、穩定品質，在家烘出最優質的咖啡熟豆。 本書特色 ◎世界咖啡三大權威史考特．拉奧烘豆實戰大作，全球咖啡迷引頸期盼，最強烘豆聖經！ ◎拉奧親自操作300台烘焙機，完善各種烘豆機制與原理，教你讀懂關鍵數據、圖表與曲線。 ◎大師級技法大公開，有效降低不良比、提升風味、穩定品質，在家烘出優質咖啡熟豆。 專業推薦 2020年外媒評鑑臺灣最佳咖啡館mojocoffee創辦兼主
理人、咖啡講師／陳俞嘉Scott 專文推薦 吳則霖／2020年世界最佳咖啡館Simple Kaffa共同創辦人、2016年世界咖啡師大賽冠軍 林東源／GABEE.創辦人、首屆世界咖啡大師比賽臺灣冠軍 劉邦禹／WCE世界咖啡杯測師大賽世界冠軍、WCE世界咖啡沖煮大賽臺灣冠軍 韓懷宗／《咖啡學》系列作者 專業推薦（按姓名首字筆畫排序）
花語之色彩意象應用於色彩建議與分析
為了解決半自動英文 的問題，作者林昭伶 這樣論述：
本研究所側重分析的焦點以日本學者小林重順建立色彩意象座標（Color Image Scale）與色彩意象詞彙資料庫（Color Image Word Database），讓情緒與色彩或色彩組合標準化、數值化，以奠定學理討論基礎，其利用語意差異法度量色彩及意象的關聯，與日本色彩與設計研究所（Nippon Color and Design Research Institute, NCD）合作開發色彩意象座標。透過自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術將一般口語化的表達轉換至專業的一個或多個設計參數的辨識，用於人工智慧（Artificial Intel
ligence, AI）深度學習（Deep Learning）訓練出符合大數據內容呈現趨勢優化的色彩建議的方法，提出具體建議。 透過設計3組實驗「多意象色彩調和演算法」、「色彩意象抽取演算法」、「花卉圖片重點色彩擷取」，進行提取3色色彩組合當作已知色，實作於「色彩建議演算法」輸出建議色，利用網路問卷調查分析滿意度，結果顯示色彩建議後的5色色彩組合的滿意度平均數都比4色色彩組合高。本研究的主題花語之色彩意象應用於色彩建議後的4色、5色色彩組合的滿意度平均數均達3分以上具有正面的評價。另外，本研究觀察審美度方程式M=O/C，花卉圖片重點色彩應用於色彩建議後的4色、5色色彩組合，都有100%符
合M>0.5，發現應是花的顏色色相大多較為相近，產生對應到的數值不會差太大的現象，在曼賽爾色彩系統中如果O與C的落差不夠大，計算得到的數據就不會差太大，進而發現當色彩色相都較為相近時只採用審美度來進行評量色彩調和度是不夠的。 花語被加以利用於色彩意象的表現，輔助設計半自動化色彩建議方法，產生具有代表性或獨特性的色票，未來得以應用於印刷與設計產業中，解決一般非專業人員色彩運用能力不足的困境。COVID-19疫情觸動數位轉型契機，迫切需要大量的資訊傳遞、搜尋與雲端儲存及大數據的使用。科技的進步讓科技推動模式逐漸由技術轉為需求導向（陳聖智，2021），色彩建議方法的效能與創新應用的可行性，導入
人工智慧概念，無須透過漫長歲月經驗累積養成，輔助更多有設計需求但能力不足的人，即時性設計因應少量多樣、個人化、個性化的趨勢設計潮流，亦是本研究主要課題以供後續相關研究與應用之參考。