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Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決Google 數位 工具的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

Google 數位 工具進入發燒排行的影片

探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例

為了解決Google 數位 工具的問題，作者蘇于珊 這樣論述：

近幾年，受到疫情的影響使得數位學習在教學領域上的應用愈來愈普遍，數位學習運用在醫學領域相關課程的學門逐漸受到重視。醫院放射科的超音波技術非常重視實作經驗及影像辨認，一向使用師徒制的方式來進行教學，每位實習生所遇到的病灶量與質有差異，且學習過程缺少了反思和探索。因此本研究運用融入認知師徒制之數位學習來進行上腹部超音波病灶之教學，以到醫院實習的醫放系22位實習生為研究對象，希望能藉此提升實習生辨認超音波病灶的學習成效、並探討其學習滿意度及自主學習行為。結果發現運用數位學習上腹部超音波的方式確實能夠提升實習生辨認超音波病灶的學習成效，且整體學習滿意度頗佳，自主學習能力也有提升學習滿意度及自主學習之

間具有顯著相關，且學生的自主學習能力與專題報告也呈現顯著正相關。建議臨床教師推動數位學習融入超音波實習課程，可採用同步線上課程和非同步線上課程的搭配方式及利用線上討論和通訊軟體提供互動活動，未來研究可融入自主學習策略於教學探討對學生自主學習行為和能力的幫助。

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決Google 數位 工具的問題，作者殷汶杰 這樣論述：

　　★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本 　　★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略！   　　【Video Makers 經常遇到的困難】： 　　「常常到處找工具網站，整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」 　　「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」 　　「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」 　　「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」   　　►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星！ 　　FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔，你沒有看錯，一行指令就可以搞定上面所有的工作！連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg，因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南！   　　Ch01-06 影音技術的基礎知識 　　講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介   　　Ch07-09 命令列工具 FFmpeg／FFprobe／FFplay 的使用方法 　　解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法，就能在實際工作中有效提升工作效率！   　　Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法／封裝與解封裝／媒體資訊編輯 　　實際的企業影音 project 中，通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能，因此該部分內容具有較強的實踐意義，推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼，由筆者精心改編，穩定性高，且更易於理解。   本書特色   　　►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發，邁向影音開發達人之路！ 　　● 從原理說起，讓你先對影音資料有最完整的認識 　　● 了解組成影音的像素／顏色／位元深寬度／解析度／H.264／H.265 　　● MP3／AAC／FLV／MP4／AVI／MPEG…等數不完的格式分析介紹  　　● 串流媒體網路原理詳解：ISO → TCP/IP → Str

eaming 　　● 了解組成影音的取樣率／波長／頻率／位元數／音色 　　● FFplay／FFprobe／FFmpeg：一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼 　　● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹  　　● NGINX 的 RTMP／HLS／HTTP-FLV 串流媒體伺服器 　　● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例 　　● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣 　　● 範例 code 超值下載：deepmind.com.tw

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決Google 數位 工具的問題，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。