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OCP：Java SE 11 Developer認證指南(下)API剖析運用篇

為了解決line api開發的問題，作者曾瑞君 這樣論述：

　　Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 　　雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －

物件導向設計篇 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 　　上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 　　下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 　　兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌

握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 　　Java SE 11認證最佳攻略 　　由初學邁向認證，從基礎進階達人 　　✪解析原廠文件，切合認證範圍！ 　　✪對照範例程式，迅速了解內容！ 　　✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ 　　✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ 　　✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ 　　✪適用1Z0-819認證考試

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基於LineBot技術與物聯網之自動餵食器機構設計與開發

為了解決line api開發的問題，作者鄭士楷 這樣論述：

隨著工業4.0與物聯網技術的到來，國內在智慧科技下有突破性的發展，但隨著社會福利發展及醫療技術的進步，老人年口日漸上升而新生兒比例持續下降，導致勞動人口逐年流失且增加了企業的人事成本，為了因應社會趨勢的變遷在傳統產業上不得做出改變。以往智慧工具及物聯網技術多用在科技業及智慧產線中，用來提升生產效率、減少人事成本及改善品質良率等，但投入在畜牧業的發展相對較少，因此在民國105年起政府推出農業4.0計畫，透過智能生產及遠端數據監控等服務，解決畜牧業人口外移、從業人員老化、勞動力不足及數據蒐集不易等問題，進而提高生產效率及產值。然而智慧製造及生產都需要龐大的技術資源及資金成本才能完成，如何在有限資

源下減少人事成本且又能符合經濟效應成為業者的一大挑戰，因此本研究朝向設備簡單、成本低廉且易操作之目的，開發一套基於LineBot技術與物聯網之自動餵食器機構設計與開發來達成生產4.0之目的。 本論文考量的使用對象都為中老年人，為了便利性及快速的操作軟體及設備，別於以往需要利用電腦或控制器等繁瑣程序，只需打開智慧型手機利用通訊軟體LINE的聊天機器人環境即可進行遠端操控，本論文架構主要分為三大方向，首先餵食機構硬體部份使用SOLIDWORK進行機構繪製、組裝設計並使用CNC進行零件加工及組裝；第二部分軟體方面使用Google雲端架設伺服器，利用Heroku平台將程式資訊進行發布，透過LINE平台

下達指令來完成一系列控制，最後整合硬體與軟體部分並使用Arduino開發版配搭配繼電器及電磁拉力器進行控制，達成遠端控制餵食機構之目的。

Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班：Flask最強應用(附210分鐘影音教學/範例程式)

為了解決line api開發的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

制霸5大超強聊天機器人 「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯、 線上旅館訂房」的人工智慧實戰攻略 　　LINE在全台擁有2,100萬個活躍用戶，使用者橫跨所有領域，深入每個年齡層，樹立不可撼動的地位。LINE Bot是近年來非常受到企業重視與愛用的服務，除了被動的客服答詢，還能主動推播行銷與活動資訊，為企業、社群或團體打造品牌形象，營造出使用者認同感與忠誠度。 　　書中使用當前最受歡迎的Python程式語言與Flask應用程式框架作為所有內容的技術主軸，從認識LINE Bot運作原理開始，經由LINE 2.0帳號申請、熟悉開發工具，最後再導入五個不同面向的重要專案，用Pytho

n全面學會LINE Bot的AI智慧機器人開發。 　　用最紅程式語言與應用框架打造最受歡迎聊天機器人 　　從環境建置、帳號申請、開發實作到商業實戰應用 　　緊扣每項技術的重要環節，由入門到精通！ 　　【LINE Bot開發設定與介面互動配置】 　　■LINE開發者帳號申請與圖文選單設定 　　■文字圖片與多媒體回應訊息、快速選單整合 　　■按鈕、確認與轉盤回應樣板訊息 　　■圖片地圖與日期時間選單應用 　　■運用彈性配置設計靈活的訊息樣式 　　■利用LIFF在LINE加入網頁應用程式 　　【Python與Flask合體超強智慧機器人】 　　■建置Python開發環境 　　■啟動Jupyte

r Notebook及建立檔案 　　■使用Flask打造Web API應用程式 　　■Messaging API運用與實作 　　■PostgreSQL資料庫建置與使用 　　■LUIS為LINE Bot加上會思考的智慧大腦，快速理解詢問內容 　　■QnAMaker利用機器學習訓練模型，快速建置問答資料庫 　　■HeroKu免費高效的應用程式雲端平台部署 　　✶「智慧客服機器人」實戰： 　　善用機器學習建立語意分析資料庫，開發專屬智慧客服系統。 　　✶「天氣匯率萬事通」實戰： 　　即時查詢氣象與當天匯率，隨時回覆相關資訊。 　　✶「發票對獎小幫手」實戰： 　　結合網路爬蟲收集數據，大幅提升處

理效率。 　　✶「多國語音翻譯機器人」實戰： 　　搭配雲端 API，開發多國語音翻譯機器人。 　　✶「線上旅館訂房管家」實戰： 　　結合電子商務應用，成為最佳虛擬助手。 　　書附超值學習資源：210分鐘關鍵影音教學/範例程式檔 　　*本書是使用Flask打造Web API應用程式，若想使用Django， 可參考另一本書《Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班》。  

應用聊天機器人與健康相關標準促進健康識能

為了解決line api開發的問題，作者吳宇婷 這樣論述：

現行許多醫療機構提供相同的衛教資訊給患有特定疾病的患者，但理想上 醫護人員應依據不同病人的特殊需求，給予合適的衛教資訊。因此，本研究以 患者為中心開發系統，統整患者的過去病史、生理數據等轉為標準格式，存放 到快速健康照護互通資源(FHIR) 伺服器。再利用文本向量(Doc2Vec)分析使用 者的數據及衛教資訊，以訓練推薦模型。接下來，將推薦模型結合 LINE 聊天 機器人，希望透過與患者的互動，推送適當的衛教文章給使用者，並利用使用 者特徵或點選的文章來推薦衛教文章，提供新的使用體驗，提升其健康識能及 預後。為達到這個目標，本研究建立一個衛教推薦系統，依據使用者的興趣或臨 床資訊來推薦文章給

使用者。並透過 LINE 聊天機器人來蒐集使用者資訊或行 為，再將蒐集的資訊以及衛教文章轉換為符合 FHIR 標準的資料，存放於 FHIR 伺服器。推薦模型是基於 Doc2Vec 的自然語言處理，並分別比較 PV-DM 以及 PV-DBOW 兩種模型結果，發現 PV-DBOW 的精準度較佳。所以將此預訓練模 型應用於聊天機器人，來推薦衛教文章給使用者。最後，使用系統易用性量表 System Usability Scale (SUS)來評估聊天機器 人的易用性，介面的友善度被 SUS 測試評為「好(good)」。未來，此平台可延 伸至更多的臨床數據以及使用者的瀏覽紀錄來提供合適的衛教訊息，或利用

標 準的臨床數據來進行機器學習。系統已模組化，若置換模型亦可延伸應用於其 他疾病的預測模型或個人化醫療服務，提供更精準以及個人化的推薦。