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App Inventor 2與IoT物聯網應用完美結合含雲端資料庫Firebase- 附MOSME行動學習一點通：診斷.加值

為了解決空氣品質 顏色的問題，作者李春雄 這樣論述：

　　1.全國第一本不需硬體設備可以實作「物聯網」課程的教科書。 　　2.全國第一本利用 App Inventor 2 結合「物聯網」課程的教科書。 　　3.全國第一本利用 App Inventor 2 結合「雲端資料庫」的教科書。 　　☼ MOSME 行動學習一點通功能： 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上閱讀詳解、自我練習，增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 　　♦ 診斷： 可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　♦ 加值： 附素材、程式範例檔、課後習題（解答）、再加碼一個專題製作題目、附錄

參考資料，透過 MOSME 行動學習一點通使用。  

空氣品質 顏色進入發燒排行的影片

高雄雞冠山植物解說資源之研究

為了解決空氣品質 顏色的問題，作者林雅雯 這樣論述：

高雄市燕巢區雞冠山上部為石灰岩，經侵蝕作用過後形成陡峭地貌，因而得名雞冠山。該地植物資源豐富，但是植物調查及相關資料甚少，因此於2020年11月至2022年3月進行調查，採用沿步道紀錄途中植物，再以Checklister軟體、2017臺灣維管束植物紅皮書名錄建立植物資源資料庫，並規劃與評估植物解說路線及製作植物解說資料，以供當地導覽人員之解說參考或有關單位相關之應用，進而達到環境教育目的。研究調查共記錄224種植物，其中民生植物計有179種，果樹計有44種，救荒植物計有83種，藥用植物計有172種，具有生態意義之植物計有141種，顯示本區可做為解說教育之植物資源相當豐富；而稀有植物8種與特有

植物16種，亦表示保護本區植物的重要性。規劃的3條路線，分別為路線1金山道院登山步道、路線2麒麟尾登山步道及路線3陳家古厝登山步道，各路線時間皆控制在130~139分鐘，且各路線皆有規劃稀有及特有種植物可著重解說，以加強被解說者的生態教育觀念。於每個解說點中選出共計56種的代表植物，並融入解說點特色做重點說明，而這56種植物於應用上，計有47種為民生植物、16種為果樹、25種為救荒植物、42種為藥用植物、50種是具有生態意義之植物、4種為稀有植物、6種為特有植物，並且發現到有30種植物的種子傳播機制，是以鳥類做為傳播者，由此可見本研究區誘鳥樹種頗多，使得植物種類多樣化，進而造就生態資源之豐富度

。

療癒收納!有小孩也能過的質感生活：一目了然的清爽收納，打造安全舒適的幸福空間

為了解決空氣品質 顏色的問題，作者Baby-mo編輯部 這樣論述：

20位收納達人，室內設計師、IG網紅、家飾專家的生活提案， 讓你重新擁抱一個乾淨舒適的家！ 　　✦一次解決媽媽最想知道的收納煩惱！ 　　Q1.小孩的用品到底需要多少？空間多大才夠？ 　　A：以收納空間多大，來決定要擁有多少小孩用品。 　　每個家庭所需的量都不同，因此沒有「小孩用品收納空間應占屋子的多少百分比」的規則。只是，如果增加小孩用品的收納空間，就得減少某個部分等，這類調整是必需的。請思考哪些東西才是必要的與房間可存放的量。 　　Q2.怎樣才能讓屋子可快速整理好？ 　　A：採行隱藏式收納法，盡量不要放東西在地板上。 　　每天拿刷子迅速打掃小地方，總之，地上就是不要放東西。盡量減少東

西，徹底做到將東西收在衣櫃或抽屜裡的隱藏式收納。 　　Q3.如何有效利用空間？ 　　A：不要拼命裝飾，而要有效利用牆壁。 　　將圖畫或擺飾裝飾在牆上，使空間變深、變廣後，屋內的整體印象也會改變。居家小物類可放在「靠牆的家具」上，採用展示出來的收納法。隨著季節變遷或節慶祭儀的不同，更換裝飾品，氛圍也會有所不同。 　　Q4.如何教出會收拾的孩子？ 　　A:讓他感覺像在遊戲，就會開心地收拾。 　　玩具玩完後，可以跟孩子說：「我們送玩具回家吧！」然後像在玩遊戲一樣，將玩具放進收納箱中，他們就會開心地收拾。當孩子收拾完畢後，要大大稱讚他，讓孩子實際感受到「變乾淨」是一件會讓心情變好的事。 　　✦小

孩物品，怎麼收納最有效？ 　　尿布、寶寶照護品不外露又要好拿 　　‧收在無蓋籃子中，一步驟就能取出，也方便帶著走。 　　‧客廳只放一日份的尿布，存貨就隱藏起來，或拆掉包裝收在收納容器。 　　‧若收在櫃子裡，因為是最常使用的寶寶用品，最好放在上層抽屜。 　　‧收在時髦耐用的法國製牛皮紙袋，或媽媽的編織包裡。 　　嬰兒服這樣收最聰明 　　‧嬰兒的服飾、配件因太零碎細小，很容易找不到，適合採展示式收納，以一目了然。 　　‧若收在抽屜裡，建議放入隔板或分格收納盒，將嬰兒服分類收納，隔層可貼上標籤寫上名稱。 　　‧因為體積小，也適合壓縮收在媽媽的化妝包裡。 　　不知不覺暴增的玩具 　　‧統一收進箱子

或籃子，快速方便。玩具只買箱子裝得下的量。 　　‧最好選用孩子容易拿進拿出且容量大的收納容器，無蓋籃可用布蓋起來。 　　‧若玩具數量很多，適合依大小來分類收納。 　　‧適合採隱藏式收納，收納容器要選擇顏色單一的。 　　繪本收納有訣竅 　　要放在較低位置，孩子要取出或幫忙收拾都較輕鬆。 　　‧可愛的繪本適合採展示式收納，可效仿圖書館或書店，放在木質書架或雜誌架上。 　　‧拆掉書衣另外收起，可免遺失或弄破。書本收入透明文件盒，更容易保持清潔。 　　✦善用風水，替自己跟寶寶帶來好運吧！ 　　注意嬰兒床的位置 　　‧避開設備管線，遠離牆壁 　 　　乾淨的水與綠意，能培養出好孩子！ 　　‧吸取植物的

能量，就能變沉穩 　　「舊衣服很吉利」，可善加利用 　　‧小孩的衣服會帶來「好運」 　　「在西方擺上黃色」，財運會 UP UP！ 　　‧可裝飾黃色布偶之類的物品 　　寶寶也會為父母帶來好運 　　‧會增加遇到好房子的可能性 本書特色 　　✦20位收納達人的收納技巧大公開！ 　　✦媽媽最頭痛的寶寶物品、玩具、繪本收拾妙方全收錄！ 　　✦教你打造舒適又安全的寶寶專屬空間

AQDC-CNN：雙通道卷積神經網路模型應用於圖片空氣品質檢測

為了解決空氣品質 顏色的問題，作者姜智勝 這樣論述：

　　在現代快速工業化的影響之下，全球的空氣品質快速劣化，這使得人們開始關注空氣汙染相關議題。空氣污染會對人類造成傷害，可能會引起呼吸系統疾病、心血管疾病和肺癌等疾病。近幾年，卷積神經網路在許多電腦視覺的應用中例如影像分類和影像迴歸應用上的準度和速度都有卓越的表現，因此，許多研究開始專注於利用卷積神經網路直接預測圖片中的懸浮微粒濃度(PM2.5)。雖然有許多相關的研究已經達到很高的準確率，但是準確率能可以進一步地提高，而且先前的研究都是只對懸浮微粒濃度值的預測或是對空氣品質的分類，而對圖片預測空氣品質分類的研究只能應用於固定的PM2.5 濃度分類規則，因為這些研究在訓練模型時空氣品質的分類已經

固定。　　因此，本篇論文提出一個用於圖片空氣品質估計的雙通道卷積神經網路模型取名為AQDC-CNN，用於預測圖片中的PM2.5 濃度。本篇論文提出的空氣品質預測系統可以應用於不同的空氣品質分類規則，因為系統中的AQDC-CNN 會先預測出圖片中的PM2.5 濃度，接著系統會根據AQDC-CNN 預測出的PM2.5 濃度值對圖片進行空氣品質的分類。AQDC-CNN 的輸入為原始圖片與對應的飽和度圖。原始圖中有最複雜的顏色資訊可以表現出場景中更為豐富的資訊。飽和度圖則可以反映出原始圖片中顏色的強度，因為在空氣染的影響下，圖片會受到霧霾的影響，這會導致圖片中的色彩強度會隨著空氣污染的嚴重程度而遞減，

飽和度圖可以幫助AQDC-CNN 更準確的預測圖片中的PM2.5 濃度。本篇論文提出的AQDC-CNN 是由一個ResNet50 和一個VGG16 組成，原始圖片會輸入到ResNet50，而飽和度圖會輸入到VGG16，兩個卷積神經網路模型會同時被訓練，圖片特徵被卷積神經網路提取後會被連接在一起，接著隨機使一半的特徵點為零，再輸入到一層有一百個神經元的全連接層學習，最後透過一個單一神經元的全連接層預測圖片中的PM2.5 濃度值。　　AQDC-CNN 在北京圖片資料中的均方根誤差(RMSE) 達到38.05μg/m3，R-Square 達到0.7110，分類的準確度達到62.12%，Macro F

1 Score 達到0.5056。在上海圖片資料中的均方根誤差達到25.65μg/m3，R-Square 達到0.2962，分類的準確度達到49.11%。　　在北京資料集中，AQDC-CNN 的的均方根誤差相較於Chakma et al. 提出的單通道網路的架構降低了35.60%，相較於Ma et al. 提出的雙通道網路架構降低了26.60%，但相較於Rijal et al. 提出的整合學習模型高出7.33%，這個方法為目前的State-of-the-art。分類的準確度相較於Chakma et al. 提出的單通道網路的架構提高了18.18%，相較於Ma et al. 提出的雙通道網路架構

提高了9.09%，但相較於Rijal et al. 提出的整合學習模型降低了1.52%，這個方法為目前的State-of-the-art。　　在上海資料集中，AQDC-CNN 的的均方根誤差相較於Chakma et al. 提出的單通道網路的架構降低了38.27%，相較於Ma et al. 提出的雙通道網路架構降低了14.67%，相較於Rijal et al. 提出的整合學習模型降低了26.55%，這個方法為目前的State-of-the-art。分類的準確度相較於Chakma et al. 提出的單通道網路的架構提高了30.70%，相較於Ma et al. 提出的雙通道網路架構提高了4.35

%，相較於Rijal et al. 提出的整合學習模型提高了12.03%，這個方法為目前的State-of-the-art。