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逢甲人工智慧技術與應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包
逢甲人工智慧技術與應用的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德寫的 Arduino程式教學(RFID模組篇) 和曹永忠,黃朝恭,謝宏欽,許智誠,蔡英德的 整合風向、風速、溫溼度於環控平台(氣象物聯網)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。
世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 吳聲昌所指導 戴成煜的 導入智慧建築之實務研究 （2022），提出逢甲人工智慧技術與應用關鍵因素是什麼，來自於智慧建築、物聯網、社區管理。
而第二篇論文國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出因為有 自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取的重點而找出了 逢甲人工智慧技術與應用的解答。
Arduino程式教學(RFID模組篇)
為了解決逢甲人工智慧技術與應用 的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。
導入智慧建築之實務研究
為了解決逢甲人工智慧技術與應用 的問題，作者戴成煜 這樣論述：
現代人對於科技要求越來越進步，逐漸地也想發展到人的週遭事物方面，而除了智慧型手機外，就是居住環境方面，為了求方便及科技並存，開始發展出智慧建築這項名詞，主要是結合科技、住家、環保等各條件所產生。本研究目的主要是了解建築業者如何將科技導入房屋內，做整合性的服務，並且知道目前智慧建築業者所面臨到的現況與如何去改善。本研究透過質性訪談方式，訪問相關建築背景之負責人來做出探討，探討業界的專家是如何看待智慧建築，以及相關的想法。從研究訪談結果得知，智慧建築業者對於結合物聯網科技，讓使用者可以更加便利，另外智慧建築系統導入社區管理應用與在政策的鼓勵或限制都是會影響的關鍵因素。
整合風向、風速、溫溼度於環控平台(氣象物聯網)
為了解決逢甲人工智慧技術與應用 的問題，作者曹永忠,黃朝恭,謝宏欽,許智誠,蔡英德 這樣論述：
這幾年來，社會群眾的環境意識覺醒，對環境的污染與監控，也普遍提高，然而空汙直接影響居民的健康，在群眾自我覺醒的運動中，自造者結合的自造者運動(Maker Movement)，影響了許多科技人士，運用感測科技與資訊科技的力量，結合臉書社群的號召，影響了全民空汙偵測的運動，筆者也是加入的先鋒者之一，筆者發現，目前空汙偵測，仍缺少二項資訊，那就是風向與風速等參考資訊，如果這兩項資訊可以加入在環境監控的資訊之中，那在空汙資訊的大數據分析之中，將會將空汙的汙染軌跡數位化，對整個社會，將產生更大的效用。 清水吳厝國小 校長黃朝恭 先生，校址位於台中國際機場邊，也是清水的偏鄉學校
，在2017年12月28日啟用逢甲大學校友會捐贈給吳厝國小的「逢甲牛罵頭小書屋」，逢甲大學校友會總會長施鵬賢表示，知識就是力量，希望孩童能從小培養閱讀習慣。 逢甲牛罵頭小書屋出生的緣起，由於逢甲大學建築系在校園發起建築公益活動回饋社會，「逢甲建築小書屋」的想法浮現雛型：到偏鄉部落及有需要的地方為小朋友們蓋書屋，深信「知識就是力量」！「深耕50前瞻100」公益活動，目標偏鄉地區100座小書屋，臺中市清水區鰲峰山上的偏鄉小校，何其有幸能成為逢甲小書屋NO.6-牛罵頭小書屋。 為了能夠讓逢甲小書屋NO.6-牛罵頭小書屋發揮更大的社會公益與學子安全，在第一本書：Ameb
a風力監控系統開發(氣象物聯網)中，筆者為逢甲小書屋NO.6-牛罵頭小書屋建立了完整的氣象監測的基礎建設，之後筆者與清水吳厝國小校長黃朝恭先生在第二本書：風向、風速、溫溼度整合系統開發(氣象物聯網)中，偕同開發出風向、風速、溫溼度整合系統，所有的人都可以透過網際網路與手機，可以隨時監看風向、風速、溫溼度等氣象資訊，在本書：整合風向、風速、溫溼度於環控平台(氣象物聯網)中，謝宏欽總經理，為美商律美(Lumex) 台灣分公司總經理加入了作者群中，為本書挹注了動態顯示科技技術，讓感測控制器、雲端平台與顯示技術整合並存，讓氣象資訊傳播與分享提升更高的一個層次。筆者相信這樣的整合系統對於學子的健康與社區
健康深感重要，鑑於如此，筆者將整個系統開發、建置、安裝與設定等經驗，分享餘本書內容，相信有心的讀者，詳細閱讀之，定會有所受益。
一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型
為了解決逢甲人工智慧技術與應用 的問題，作者洪郁翔 這樣論述：
本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple
K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（
Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。