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在深度學習領域中，常會聽見CNN、RNN...，
到底什麼是CNN？
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CNN，是Convolutional Neural Networks，
稱為卷積神經網路，是深度學習領域的發展主力，
它也被稱為 CNNs 或 ConvNets，
電腦視覺這領域，是因為CNN的關係，
在近幾年有許多重大進展，
在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度。
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它是一個很直觀的演算法，
概念跟人類以眼睛去辨識有模擬相似之處。
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基本概念可分為四個部分，
1、填白 padding
2、步長 stride
3、池化 pooling
4、卷積 convolution
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CNN的基本概念、結構組成、應用👇
https://blog.tibame.com/?p=19072
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2009年，檨仔林埤（Suāinn-á-nâ，芒果林的意思）成為高雄第一個有 #水質淨化功能的溼地，2011年還獲得「全球卓越建設獎」環境復育類最高榮譽獎，不過高雄人卻很少知道這個濕地，
所以，我服務處團隊在今年世界地球日前，跟在地的 #鼎強里長、 #綠十字社區發展協會 合作，辦了一場親子的水域生態導覽解說以及解謎遊戲，讓附近居民參與植樹活動，一起用社區共同參與的精神，來維護檨仔林埤濕地。
檨仔林埤是曹公圳支流，上游是仁武八卦寮（曹公新圳、獅龍溪匯流後進入檨仔林埤），早期是一個被大量棄置廢棄物的窪地，在地人常反映上游流下不明液體造成惡臭，後來市府決定在此做整治，透過礫石的孔隙排列過濾、沉水式污水槽以及連續緩坡及簡易跌水設計，達成水流曝氣的淨水功能，全程都是物理淨化；
不過可惜的是，這個濕地雖然強調水質淨化功能，並沒有進行連續監測，也不曉得實際淨化情況如何？
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我跟大學機電系的同學提到這件事，剛好他是高雄軟體社群的社區協力計畫推手，就發想是否可以透過民間社群力量，來協助水質淨化的監測？不過，因為水質淨化的感測器成本不低，於是就試想：
是否可能透過濕地水表懸浮物的監測，來先初步建立影像辨識的異物判讀，如果有突然出現的 #不明懸浮物，就可以第一時間 #連結到社區的line群，然後提醒社區志工或是水利局要盡快來處理。
我跟同學的概念是：先讓社區有自主監測的基本概念，後續的工作就比較容易進行，所以樹木成長或是周圍植栽的生態監測，也是考慮的項目之一。
上週，實地會同水利局、養工處到現場會勘，如果要架設監測攝影機的電源、以及網路傳輸可行性，希望在未來，檨仔林埤的環境維護工作，除了政府部門外，也可以有更多的民間社區參與！
除了濕地淨化功能，檨仔林埤也是很好的環境教育場域，希望未來可以結合社區、環保局及水利局，一起來推動成為高雄水質淨化及環境教育的示範社區！
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