雲端上傳的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

AIoT智慧物聯網應用實習 - 使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷．加值

為了解決雲端上傳的問題，作者羅啟維 這樣論述：

　　1.利用ESP32-CAM開發板拍照並進行人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作。附完整範例，不需要事先訓練，也不需要了解辨識演算法，就能完成辨識。   　　2.搭配不需使用信用卡註冊的物聯網網站，並使用手機門號、LINE帳戶與Google帳號，即可免費取得本書操作所需的物聯網金鑰。   　　3.搭配LINE Bot，即可用蘋果或安卓手機進行遠端拍照、控制接點、人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作，辨識結果可直接傳回手機。

雲端上傳進入發燒排行的影片

機器人輔助英語朗讀錯誤診斷與矯正系統

為了解決雲端上傳的問題，作者陳建潭 這樣論述：

誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 ix表目錄 xi第一章 緒論 11.1 研究動機 11.2 研究目的 3第二章 文獻研討 42.1 機器人輔助語言學習 ( RALL ) 42.2 人機交互 ( Human-Robot Interaction，HRI ) 52.3 語言診斷(Language Diagnosis) 7第三章 系統實作 93.1 系統架構 93.2 系統功能 113.2.1 系統流程 113.2.2 診斷功能 123.2.3 矯正功能 153.3 系統工具 163.3.1 機器人 163.3.2 教材 173.

3.3 Google Cloud 服務 213.3.3.1. Google Cloud的語音轉文字系統(Speech to Text, STT) 213.3.3.2. Google自然語言(Google Natural Language API) 223.3.4 字詞錯誤率(Word Error Rate, WER)與正確率(Correct Rate, CR) 253.4 錯誤分類系統 263.5 伺服器模組 293.5.1 Server與機器人接收與傳遞訊息模組 303.5.2 雲端上傳模組 303.5.3 語音辨識模組 303.5.4 錯誤分類模組 303.5.5 資

料儲存模組 303.6 機器人模組 313.6.1 帳戶及進度控制模組 323.6.2 訊息傳遞模組 323.6.3 互動模組 323.6.4 錄音模組 323.6.5 錯誤分類模組 323.7 Google Cloud 33第四章 實驗程序 344.1 實驗設計 344.1.1 實驗目的及問題 364.1.2 實驗參與者 374.2 實驗流程 384.3 實驗資料蒐集 394.3.1 前測、後測以及延遲後測 394.3.2 系統接受度與動機問卷調查 40第五章 實驗結果 415.1 學習成效 415.1.1 整體的學習成效 425.1.2 高分組與低分組

的學習成效 435.2 殘留成效 445.2.1 整體的殘留成效 445.2.2 高分組與低分組的殘留成效 455.3 保留成效 465.3.1 整體的保留成效 465.3.2 高分組與低分組的保留成效 475.4 對於新文章的處理能力 485.4.1 整體的處理能力 485.4.2 高分組與低分組的處理能力 495.5 錯誤種類的進步與趨勢 505.5.1 第七課錯誤進步情況 535.5.2 新文章的進步情況 555.6 動機問卷調查 575.7 系統接受度調查 58第六章 討論 596.1 實驗結果分析與討論 596.1.1 使用本系統後，學生們英語口語朗

讀能力是否有提升?以及高分組與低分組的能力提升是否有差別? 596.1.2 使用本系統後，學生們在經過一個月後殘留成效與延遲效果是否仍維持? 以及高分組與低分組的殘留成效與延遲效果是否有差別? 606.1.3 使用本系統後，學生們對處理新的文章的能力是否有提升? 以及高分組與低分組的處理能力是否有差別? 616.1.4 使用本系統後，學生們英語口語錯誤有哪些減少? 以及高分組與低分組的錯誤種類的進步是否有差別? 616.1.5 使用本系統後，學生們學習英語口語能力動機為何? 626.1.6 使用本系統後，學生們的系統接受度之調查。 626.2 系統與實驗程序可能問題分析與改進 6

36.2.1 系統方面 636.2.2 實驗程序方面 63第七章 結論及未來研究 657.1 討論 657.2 結論 677.3 未來研究 68參考文獻 69附錄A 系統接受度問卷 73附錄B 學習動機問卷 75

聯邦學習實戰

為了解決雲端上傳的問題，作者楊強 這樣論述：

資料孤島和隱私保護已經成為制約人工智慧發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在資料不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智慧領域備受關注的熱點。 本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。 全書由五部分共19 章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python 和FATE 進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python 代碼實現，部分案例採用FATE 實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級

知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。 本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。  

即時回饋及行動應用系統之開發: 以銀髮族體適能檢測為例

為了解決雲端上傳的問題，作者蘇宥名 這樣論述：

研究背景:預估至2026年，將有超過20％的老年人口使台灣成為“超高齡”社會。維持長者體能可以增加其健康餘命並改善生活品質。銀髮族體適能檢測是衡量老年人體能的常用工具。但是在銀髮族體適能檢測完成後，尤其是在樣本數量大的研究中，往往在後勤資料輸入與檢查、數據分析及提供回饋的過程曠日廢時。而行動設備在數據收集與資料分析的應用於已開發國家變得越來越普遍，並且相對於傳統的紙本記錄方式，在數據收集質量和效率方面可能更具優勢。因此，即時回饋及行動應用系統工具之開發對高齡產業有其必要性。研究目的：開發用於銀髮族體適能檢測的即時可視化回饋手機應用程序（App），並驗證其可行性、可靠性和有效性。研究方法和設計

：我們設計了一套用於銀髮族體適能檢測的應用程序，該應用程序具有以下4個主要功能：1)數據輸入；2)初步計算並與常模進行比對；3)實時可視化回饋；和4)數據儲存和雲端上傳。手機端系統是由Basic 4 android（B4A v5.80）開發。數據儲存和管理系統由Excel Visual Basic Application（Excel VBA 2017）開發。系統有效性則經由組間/組內驗證進行評估。可行性測試將由手機施測者和銀髮受測者使用5分李克特式量表進行評估。研究結果與結論：系統在四大主要功能:數值輸入、初步運算、實時可視化回饋、和資料上傳方面確實達到100%的有效性。在20個使用者中(10

位手機施測者和10位銀髮族受測者)，手機施測者的平均滿意度為4.07±0.75（滿分5分），而10位銀髮族受測者的平均滿意度為4.45±0.64（滿分5分）。本研究顯示研究對象對我們的系統和服務架構表現出非常正向的態度。他們認為該服務模型具有很高的潛力，可以滿足其期望和需求。