智慧服務產品專題討論

第一次專題討論

智能化數位衣櫃APP：解決衣著選擇困難症與天氣變化下的衣物搭配挑戰」

研究背景：
現代生活中，人們常面臨衣著選擇的困擾，特別是當考慮天氣變化、季節和個人風格等多方面因素時。為解決這一問題，本研究旨在開發一款數位衣櫃APP，透過智能化的方式，協助用戶快速且有效地選擇合適的衣著，同時滿足天氣變化和個人風格的需求。

研究目標：

  1. 智能分類系基於機器學習的分類系統，將用戶的衣物資料標籤化，包括但不限於長袖、短袖、季節、顏色、風格等。

  2. 天氣關聯性模型： 整合天氣API，建立與用戶位置相關的天氣關聯性模型，以確定當日和未來天氣對衣物的最佳選擇。

  3. 個人化推薦系統： 設計基於用戶偏好和過去選擇的個人化推薦系統，提供更符合用戶風格的衣著建議。

  4. 使用者體驗優化： 分析用戶使用數位衣櫃APP的行為，優化界面設計和使用者體驗，以確保系統易於使用並滿足用戶期望。

  5. 效果評估： 進行實地測試，評估數位衣櫃APP對用戶解決衣著選擇困難症和應對天氣變化的實際效果。

  • 預期成果：
    透過智能分類和個人化推薦的數位衣櫃APP，用戶將能夠更輕鬆、迅速地挑選合適的衣著，同時克服天氣變化所帶來的搭配困擾，提升衣著選擇的便捷性和滿意度。

延伸:可與商家合作，推薦適合且喜愛的服裝進行廣告推播，

整合AI技術的產品描述優化策略對電商銷售預測的影響：以實用性商業應用為焦點

探討如何整合先進的AI技術，針對電商產品描述進行優化，以提高商品的吸引力和購買可能性。

研究目標：

  1. AI模型建構： 開發基於深度學習和自然語言處理的AI模型，用於生成具吸引力、情感表達豐富的電商產品描述。

  2. 分析消費者行為： 通過分析消費者的歷史購買數據和點擊行為，確定影響購買決策的關鍵因素，進而調整產品描述生成策略。

  3. 個性化推薦： 建立基於個別消費者偏好的個性化推薦系統，使產品描述更貼合不同用戶的需求。

  4. 效果評估： 在實際電商平台中實施AI優化的產品描述，並進行銷售預測效果評估，包括點擊率、轉換率和實際銷售數據的分析。

  5. 商業應用建議： 提供基於研究結果的實際商業應用建議，以協助電商平台更有效地運用AI技術提升銷售預測的精確性和效果。

預期成果：
透過整合AI技術的產品描述優化策略，預期本研究將為電商平台提供一套實用且有效的方法，以提高商品銷售預測的準確性，同時滿足消費者對個性化、吸引力強的產品描述的需求，進而推動電商行業的發展。

第二次專題討論

主題:我去哪裡玩
目標:結合景點資訊與拍照上傳的打卡機制並且可以結合社群媒體
類型:工具類型，旅遊規劃包含其資訊 營業時間 是否有門票 優惠項目 遊玩預估時間 客流量 天氣
動機:規劃在埔里的行程更加方便

例:假設10點開始遊玩下午6點結束，通過系統推薦10點有營業的景點或餐廳，下一個推薦點通過遊玩預估時間及營業時間進行重新推薦，以此類推到6點。

參考APP：
Funliday
Google Travel

參考論文：

以雲端系統建構東河鄉旅遊資訊平台服務模式

用google雲端運算資訊平台整合旅遊資訊，提升旅遊資訊服務,平台結合在地最新資訊、景點、飲食、住宿、交通創造出此平台

不同遊程規劃涉入程度對旅遊資訊來源選擇之影響

早期臺灣消費者在進行遊程規劃時，其實大多是由旅遊業者的套裝行程獲得所謂的旅遊資訊；但時至今日，消費者從事觀光旅遊前是想要規劃自己的遊程，可以想見，消費者會尋找更多的旅遊資訊來源作為參考。

大學生旅遊資訊行為分析

分享及張貼文章的資訊行為尤以年輕人為重要族群。網際網路雙向或多向的溝通特性，使得人們搜尋資訊的歷程由個人獨自擁有轉為資訊分享與交換（林珊如，2002）。旅遊者透過各種資訊分享的管道，將資訊予以他人，除了增加他人獲取資訊機會，亦使自身獲得成就感。
現今旅遊形式更加多元，為自主規劃、安排旅遊行程者提供更多樣之選擇。
使得旅遊者透過網路購買旅遊產品的需求增加，線上旅遊市場的使用量亦跟著成長

應用聊天機器人於旅遊資訊查詢探索性研究－ 以澎湖為例

隨著國民生活水準的提高，提升旅遊客量的同時，同步考慮如何提升旅遊品質，使得觀光產業創造更高的產業價值也是當前的重要課題。而巨量資料分 析和智慧系統服務平臺兩大 ICT 科技為能加快實現目標的應用科技。而聊天機 器人就是一種智慧系統服務平台之一，在這個智慧化的過程之中編碼和資料分類 為一大工程，本研究基於空間、時間、屬性三維分類，以及旅遊資訊五級分類確 定了 3 段 37 位代碼，試以澎湖為例以交通部觀光局公開資料進行編碼，以利後 續各樣智慧平台及巨量資料分析取用。

透過從社區提供的照片中挖掘人物屬性和旅行團體類型來進行旅行推薦

個人化旅遊推薦，並透過利用社區免費提供的照片來展示有前景的應用，有效地挖掘不同地點（或地標）的個人和團體旅行者的人口統計數據及其旅行路徑。還引入了機率貝葉斯學習框架，進一步實現了現場移動推薦。我們對從全球 19 個主要城市收集的超過 1000 萬張照片進行實驗，根據時空資訊對社區的畫像活動進行廣泛的調查。

影響旅遊類型app使用意圖因素之研究

結合使用者對旅遊產品購買意圖因素及影像行動應用科技使用意圖因素，以找出哪些因素會影響使用者對於旅遊類型app使用意圖，獲得相關因素後，預計可提供程式設計人員、旅遊業者有助益的建議、以期能設計出更方便、符合使用者需求之旅由類型app，一方面可提升該app能見度，另一方面，可讓旅客不論是在旅行前或是旅行途中皆能更加順利、增加旅行內容豐富性與旅途遊行程之彈性提升。

個性化旅遊套裝推薦

隨著商業、娛樂、旅遊和網路技術領域的聯繫變得更加緊密，新型商業數據可用於創意使用和形式分析。事實上，本文提供了一項利用線上旅遊資訊進行個人化旅遊套裝推薦的研究。這方面的一個關鍵挑戰是解決旅行數據的獨特特徵，它將旅行套餐與傳統的推薦項目區分開來。為此，我們首先分析旅遊套裝的特徵，並開發旅遊區季節主題（TAST）模型，該模型可以根據遊客和旅遊的內在特徵（即地點、旅遊季節）提取主題。風景。基於這個TAST模型，我們提出了個人化旅遊套裝推薦的雞尾酒方法。最後，我們根據真實的旅行套餐數據評估 TAST 模型和雞尾酒方法。實驗結果表明，TAST模型能夠有效捕捉旅行數據的獨特特徵，因此雞尾酒方法在旅行套餐推薦方面比傳統的推薦方法要有效得多。

旅遊推薦及快速旅程安排系統

R-tree 的資料結構將既有景點的分數來做安排，再藉由 The spatial Skyline Queries 來快速找出最符合使用者的景點，透過這些方法在搜尋的時間亦或是景點的精準度，都比市面上的產品來得更有優勢。

旅遊APP的發展分析
https://www.lunwendata.com/thesis/2018/129688.html
2023最新十大旅遊App推薦排行榜
https://tw.my-best.com/115111

02/14第三次專題討論

寵物保母與雇主的互動

https://fluv.com/tw
寵物褓姆 APP
聊天機器人之設計與實作：以提供寵物資訊為例
PetLife: 毛小孩生活智慧屋 專題期末報告
Beacon技術應用於智慧寵物協尋系統之開

自動生成3d建模圖

目的:屋子如何擺設，可以讓空間最大化
將平面圖轉為3D立體建模圖
透過3D圖 讓大家都能輕鬆理解並裝潢成自己理想的房子
平面視圖自動轉換立體模型之研究
以擴增實境為基礎的互動式3D建模系統

行程安排聊天機器人

  • 登入時輸入年齡 性別
  • 建立聊天機器人角色?
  • 根據使用者要求自動生成行程(景點、美食、住宿)

02/21第四次專題討論

  • 題目:智慧寵物攝影機:影像辨識寵物違規行為
  • 目的:利用AI機器人進行影像辨識，幫助主人監視自家寵物是否有影響到自家錢財之行為(?)，如發生違規行為時，會由AI發出主人事先預錄好警告自家毛小孩的錄音，以此減少主人花在自家毛小孩的時間
  • 小提議:可先製作一個GOOGLE表單，我們先選出幾個毛小孩違規行為為表單選項，再由受測者票選出前五個自家毛小孩最常做的違規行為，先進行那五個行為的影像訓練。

Tomofun怎麼辦到的？AI結合狗狗攝影機，打造最窩心的智能寵物保姆Furbo！

基於機器學習之動物飢餓語音偵測方法
使用資料來源:https://www.pond5.com/?ref=matt157&gad_source=1
做音訊切割p15
論文缺點:音訊擷取細節不夠 正確率75%

基於深度神經網路的寵物動作辨識及捕捉之研究與實作
p46 將影像資料縮放成適合神經網路模型進行辨識或偵測的解析度大小
論文缺點:包含動作類別不多 (準確度高

基於YOLO模型的寵物貓咪行為偵測系統

遠端語音監控製造系統
提到python套件jieba，用來做中文分詞，把一段句子拆分成有意義的詞語，進而方便解釋句子。
這篇論文我們可以參考的是以語音指令控制機器

結合影像辨識之顧客招呼系統研析
這篇論文我們可以參考的是根據什麼影像撥放出指定語音(但我還無法看到他的電子全文QQ)(沒關西~我找到後 也看不懂)

智能化寵物監測器系統與實務應用

問題一:單一隻寵物 貓/狗?
目前可做:判斷飢餓 心情 與寵物互動(預錄聲音)

貓:
突然發出唧唧聲 呼嚕聲──貓咪很開心
突然發出嚎叫聲或哀號──貓咪感到痛楚或不適
貓咪快速拍打尾巴–生氣
是否喝水

影像辨識

方法:yolo(163行)
1.辨識貓是否喝水

  • 喝水幾秒
  • 提醒貓咪喝水(頻率?
  • 紀錄喝水時刻表

2.是否翻找垃圾桶

  • 是否亂翻
  • 發出警告

3.是否搖尾巴

  • 主人安撫

使用深度學習於自動相機野生動物影像偵測與識別方法之研究
在野外，動物經常會被部分雜草或樹枝遮蔽，導致無法有效地使用深度學習的檢測方式識別動物

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