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基於卷積神經網路影像識別之草藥辨識系統之設計

為了解決語言代碼zh的問題，作者洪任德 這樣論述：

中草藥種類繁多，自古來廣泛應在保健或治病，但誤用或用錯則會傷身，嚴重一點甚至致命；中草藥辨識對於中醫新手或是消費者而言非常重要。本研究利用機器學習建立類神經網路模型，協助草藥使用者辨識草藥種類，避免因誤用造成對身體健康的危害。本論文透過裝置鏡頭圖型擷取草藥影像，依照草藥種類進行分類並透過前置處理收錄草藥特徵建立資料集，提高識別特徵的成功率。本研究以Python語言為開發工具，以Tensorflow為骨幹，並使用Keras程式庫模組架設一個類神經網路模型的訓練平台。本研究使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)做圖型識別(Pattern Recog

nition)，建立中草藥的影像模型，使用相機接收影像圖片拍照儲存，再將儲存的圖檔的路徑，經由Keras程式庫建構神經網路訓練平台進行圖型識別的訓練，經由訓練後產生出模型，再與鏡頭結合做圖型的動態辨識進行偵測與識別鏡頭當下的藥草的類別，經由動態圖型偵測後的草藥影像資料會回傳與模型中的中草藥比對做出判斷後並告知使用者識別的草藥名稱並標示該草藥存放在藥櫃的位置等功能。使用者可以透過拍照將欲進行識別的圖檔輸入到中，系統將快速的進行判斷並告知使用者相關資訊。

俄羅斯文化中「善」與「惡」的概念 - 以民間故事女性形象為例

為了解決語言代碼zh的問題，作者孫菲菲 這樣論述：

隨著華語教學的熱潮全球日益普及，世界上許多國家開始與中國和台灣發展關係。中國與俄羅斯兩大國也不例外，雖說兩國間的文化、語言豐富多彩，各有著特色，不過還是缺乏對彼此的瞭解。台灣社會對於俄羅斯文化的熟悉尤其不足。因此本論文的主要目標是以俄羅斯人的角度向台灣的民眾介紹反映俄羅斯文化中由來已久被探討的世界大概念「善」與「惡」。因為民間文學是文化代碼與民間智慧、哲學之重要載體，因此本文將以阿法納西耶夫民間故事集為主，以童話故事中的女性形象為研究對象。為了達到研究目標，筆者需要回答接下來的研究問題：（1）俄羅斯文化中 「善」與「惡」 概念之重要成分與標準如何？ （2）俄羅斯民間故事的女性形象有什麽特別的

集體形象？ （3）俄羅斯民間故事的「瓦希麗莎」形象怎麽反映出 「善」概念？ （4）俄羅斯民間故事的「巴巴雅嘎」形象怎麽反映出 「惡」概念？（5）俄羅斯文化中的「善」是否有限，而「惡」是否為絕對的？俄羅斯民間故事的女性形象非常複雜，因此筆者把所有的女性形象其中分為個主要集體形象與民間概念，即是 「瓦希麗莎」和「巴巴雅嘎」，前者為 「善」的化身，後者為「邪惡」之代表。確定研究目標問題與對象之後，研究者按照俄羅斯哲學家 Solovyov V. S. 的 「善」與「惡」 理論，進行深入地文學分析。研究結果發現下列四則不同範疇：（1）俄羅斯民間故事研究範圍缺乏對女性形象的注意；（2）實現 「善」 的條件

為意識感和尖銳智慧；內在道德特質，道德發展；留下審美感的絕對美麗。 「邪惡」 的主要成分是跟死亡的聯想；自私以及其他與「善」相反的性格特質；故意加害為主要目標等。 （3）俄羅斯民間故事中 「瓦希麗莎」 和 「巴巴雅嘎」 夠清楚地表達 「善」與「惡」 的對抗，不過同一個形象中可見 「善」、「惡」 兩者重疊的現象。 （4）真正的俄羅斯女性同時能包含兩種形象的特色，不過她可以選擇當 「美麗的瓦希麗莎」 或者 「可怕的巴巴雅嘎」 。無論如何 「善」與「惡」 這 兩個概念密不可分且作為彼此存在的必要條件。