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汽油噴射引擎 最新版(第四版) 附MOSME行動學習一點通

為了解決汽車感知器英文的問題，作者謝其政 這樣論述：

　　1.本書從汽車發展史出發，揭櫫汽車發展沿革與人類文明之密切關係。隨著科技進步，電子控制噴射引擎已成汽油車的主流。本書除引擎本體、冷卻、潤滑系統外，均以噴射引擎之理論架構為基礎，詳實闡述。   　　2.本書參酌國內主要車款之修護手冊編撰而成，配合精美插圖、電路圖之導引，深入淺出的說明，可達事半功倍之學習效果。   　　3.各款修護手冊所揭專有名詞、單位制度品類繁多，本書配合中、英文名詞對照，力求統一。單位亦統一使用SI公制標準單位，與世界潮流接軌。   　　4.各章章首安排學習目標，提供課前掌握學習重點；節末編排隨堂練習，供即時評量；章末均有綜合測驗，適合循序複習。

自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新

為了解決汽車感知器英文的問題，作者HodLipson 這樣論述：

  從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 　　近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 　　從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務

，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 　　自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 　　作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 　　當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那

一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 　　►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的

用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） 　　►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） 　　►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人

工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） 　　►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） 　　►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來

五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） 　　►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）  

以超參數調校優化卷積神經網路提升手寫數字辨識準確率之研究

為了解決汽車感知器英文的問題，作者黃品禎 這樣論述：

自2016年AlphaGo擊敗頂尖職業棋士後，深度學習的技術引起全球大量關注，近年來深度學習的運用於各個領域快速發展，例如：語言分析、影像辨識、文字辨識、故障預測等，其中影像辨識為被運用最廣泛的一項功能。影像辨識的應用包括汽車車牌辨識、手寫數字辨識、產品檢測、醫療診斷等等。近年來手寫辨識被廣泛運用，例如：各類文件的簽署、圖片中的手寫字符轉換成文字等運用，手寫辨識的準確率也需要有所提升。在手寫數字辨識的研究中，MNIST手寫數字圖片數據集常被用於訓練各種圖像處理系統以及深度學習領域的訓練與測試。近幾年的文獻中，有許多學者使用MNIST進行辨識分析，其模型運作時間耗費兩小時至七天的時間，以及辨識

準確率大多落在92%至95%之間，少數準確率達到99%以上，但並不穩定，其中原因是學者們未對超參數做進一步的調校。因為MNIST數據集中均為二維單色的數字圖片，屬於複雜性較低的圖片庫，然而其準確率並無提升，本研究目的在於將辨識的常態準確率提升至99%以上，以利後續其他影像辨識準確率的相關研究做為參考。卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是專門為處理二維圖像而設計的類神經網路類型，本研究透過建構CNN模型對MNIST數據集進行辨識和分類，並評估訓練模型的準確率，以達到提升手寫數字辨識的準確率的目的。MNIST數據集中共有60,000筆訓練資料與10

,000筆測試資料，本研究將60,000筆訓練資料投入CNN模型中訓練，透過田口方法調校超參數建構CNN模型，再利用10,000筆測試資料評估模型的準確率，並建立混淆矩陣（Confusion Matrix）觀察模型演算法的結果。本研究分別建構一次與二次卷積運算的網路架構，搭配不同的超參數配置，對MNIST數據集中的圖片進行辨識。研究結果顯示CNN模型於二次卷積計算的網路結構下能夠達到99%以上的辨識準確率，二次卷積計算的網路結構運算的時間大約花費30分鐘，為一次卷積計算網路結構的兩倍，但是與其他學者的研究相較之下，大幅縮短了模型運作的時間。