運算思維與App Inventor2程式設計 - 含GTC全民科技力認證（App Inventor2 -結構化與模組化程式設計、演算法程式設計、互動程式設計）- 最新版 - 附MOSME行動學習一點通：診斷．評量．影音．加值 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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簡良諭

圖書標籤:

• 運算思維
• App Inventor2
• 程式設計
• GTC全民科技力認證
• 結構化程式設計
• 模組化程式設計
• 演算法程式設計
• 互動程式設計
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好的，這是一本關於《智慧城市規劃與實踐：新世代物聯網、大數據與AI驅動的城市治理》的圖書簡介： --- 《智慧城市規劃與實踐：新世代物聯網、大數據與AI驅動的城市治理》 ISBN 978-986-374-621-8 作者： [虛構作者姓名，例如：陳誌明、林慧玲] 齣版社： [虛構齣版社名稱，例如：科技未來齣版社] --- 內容簡介 在二十一世紀的浪潮下，城市正經歷一場前所未有的深刻變革。這本書旨在全麵、係統地探討智慧城市的規劃、建構、營運與治理，聚焦於如何有效整閤物聯網（IoT）、大數據分析（Big Data Analytics）與人工智慧（AI）三大核心技術，以實現更高效能、更具永續性、更以人為本的現代化城市管理體係。 本書內容深入淺齣，從理論基礎到實際案例分析，為城市規劃者、政府決策者、技術開發人員以及對未來城市發展感興趣的讀者，提供瞭一份兼具前瞻性與實用性的指導手冊。 第一部分：智慧城市的基礎與藍圖 本部分著重於確立智慧城市的理論框架與發展脈絡，解析推動城市智慧化的關鍵驅動力。 第一章：智慧城市的定義、演進與必要性 探討智慧城市的歷史發展階段，從早期的電子化政府（E-Government）過渡到當前基於數據驅動的智慧生態係統。分析全球主要城市麵臨的挑戰（如交通擁堵、能源效率、公共安全、環境汙染），闡述智慧技術如何成為解決這些「城市病」的根本途徑。討論智慧城市的衡量標準與評估指標體係（KPIs）。 第二章：關鍵技術基石：物聯網（IoT）的廣域部署 深入解析智慧城市感測器網路的架構。內容涵蓋不同層級的物聯網組件：從邊緣設備（Sensors, Actuators）到網路傳輸協議（如LPWAN, 5G, NB-IoT），再到雲端數據彙集平颱。重點分析工業級物聯網（IIoT）在基礎設施監控中的應用，以及確保數據採集安全與隱私的初步策略。 第三章：數據的價值鏈：大數據架構與治理 講解從海量、異質的城市數據中提取價值的流程。涵蓋數據採集（來自交通流量、公用事業、社群媒體等）、數據清洗與標準化、數據湖（Data Lake）的建立與管理。著重於數據治理的原則，確保數據的準確性、一緻性與閤規性，為後續的分析建模打下堅實基礎。 第二部分：核心應用領域的深度整閤 本章節是本書的核心，詳細闡述如何將前述技術整閤到城市運營的關鍵垂直領域，實現效率與服務品質的飛躍。 第四章：智慧交通與流動性管理 探討如何利用實時交通數據優化城市路網。內容包括：自適應式交通號誌控製係統（Adaptive Traffic Control）、公共交通優化（路線規劃與需求預測）、停車位管理係統，以及無人載具（Autonomous Vehicles, AVs）在未來城市交通網絡中的集成挑戰與機遇。分析數據驅動的事故預警與快速響應機製。 第五章：永續能源與環境監測 聚焦於綠色城市與韌性城市建設。深入分析智慧電網（Smart Grids）的運作原理，包括能源需求響應（Demand Response）、分散式發電監控。環境監測部分探討空氣品質（PM2.5, 臭氧）、水資源管理（漏損檢測、水質監控）中傳感器網絡的部署與數據分析模型，以支持氣候變遷調適策略。 第六章：公共安全與應急響應 探討利用AI與數據分析提升城市安全等級。內容涵蓋：高解析度影像分析（如異常行為檢測）、預測性警務（Predictive Policing）的倫理考量與實施細節、災害預警係統（地震、洪水）的整閤，以及在重大事件中數據平臺如何支持跨部門的快速協同決策。 第七章：智慧公用事業與基礎設施韌性 針對城市生命線的維護。闡述橋樑、隧道、管線等關鍵基礎設施的狀態監測（Structural Health Monitoring, SHM）技術，如何運用振動感測與機器學習來預測設備故障，從被動維護轉嚮預測性維護（Predictive Maintenance），延長資產壽命，降低營運成本。 第三部分：人工智慧在城市決策中的角色 本部分著重於探討如何超越單純的數據監控，真正運用AI的力量來優化城市管理決策。 第八章：機器學習模型在城市預測中的應用 詳述不同機器學習模型（迴歸、分類、時間序列分析）如何應用於需求預測，例如：電力負載預測、特定區域犯罪率預測、公共衛生事件的傳播建模。強調模型選擇、訓練數據集的質量，以及如何評估預測模型的實際效益。 第九章：深度學習與空間資訊分析 探討捲積神經網絡（CNN）在處理衛星影像、無人機空拍圖中的應用，用於城市地貌變化監測、違章建築識別與綠覆率評估。引入圖神經網路（GNN）在分析複雜的城市網路結構（如通勤路徑、社會網絡）中的潛力。 第十章：從數據到行動：AI驅動的決策支援係統（DSS） 分析如何構建一個能將複雜分析結果轉化為清晰、可執行的政府指令的平臺。討論決策支援中的可解釋性AI（Explainable AI, XAI）的重要性，確保決策過程的透明度與問責製，尤其在涉及民生權益的決策中。 第四部分：規劃、治理與未來挑戰 最後一部分迴歸到宏觀的規劃層麵，討論實施智慧城市項目時不可或缺的軟性要素與倫理框架。 第十一章：智慧城市規劃的策略與實施框架 探討城市規劃的「自下而上」與「自上而下」的整閤方法。分析成功的智慧城市項目（如新加坡、巴塞隆納的經驗）所採用的治理模式、公私夥伴關係（PPP）的建立，以及如何製定清晰的技術路線圖與分階段實施計畫。 第十二章：隱私、安全與數位包容 深入探討在高度數據化的環境下，市民的數據隱私權保護（如GDPR/地區性法規的對應）。討論網路安全（Cybersecurity）在保護城市關鍵基礎設施免受攻擊方麵的策略。同時，強調數位包容性（Digital Inclusion），確保技術發展不會加劇社會階層間的數位鴻溝。 第十三章：展望未來：超感知城市與永續發展目標（SDGs） 總結未來技術趨勢，如數位孿生（Digital Twin）技術如何為城市提供沉浸式模擬與測試環境。論述智慧城市建設如何直接貢獻於聯閤國永續發展目標（SDGs），構建一個真正具備韌性、公平與繁榮的未來城市樣貌。 --- 本書特色： 架構完整： 涵蓋理論基石、技術整閤、應用實踐到治理倫理的完整知識體係。 技術前沿： 緊密追蹤5G、邊緣運算（Edge Computing）與最新的AI模型在城市管理中的實戰應用。 案例豐富： 穿插來自全球不同發展階段城市的實施案例分析，提供具體的操作參考。 跨學科視角： 融閤瞭資訊工程、城市規劃、公共行政與社會學的多維度視角。 適用對象： 城市規劃與交通工程專業學生及研究人員。 政府部門（建設局、資訊局、交通局）的決策與技術人員。 物聯網、大數據與AI技術的解決方案供應商。 所有關心城市未來發展方嚮的專業人士與公民。

评分☆☆☆☆☆

這本厚實的書擺在桌上，光是封麵上的「運算思維與App Inventor2程式設計」幾個大字，就讓我感受到一股紮實的學習氣息。我本來對App Inventor這個平颱就很有興趣，想說它或許是個不錯的入門工具，但一直找不到一本能把「思維」和「實作」結閤得這麼緊密的教材。市麵上的App Inventor書籍，有時候太偏重基礎操作，講到演算法的部分就顯得蜻蜓點水，或者反過來，一堆理論卻跟實際拖拉元件的介麵脫節。這本書的結構看起來很不一樣，它似乎是想先把運算思維的骨架打好，然後再教你怎麼用視覺化的積木去實現那些結構化、模組化的概念。我個人比較擔心的是，這麼多麵嚮——從結構化到演算法再到互動設計——會不會讓內容顯得過於龐雜，讓初學者消化不良。不過，書名後麵那個「GTC全民科技力認證」的標示，倒是讓我覺得這套教材的深度和廣度是有一定標準的，應該不隻是教你做齣一個簡單的小遊戲，而是真的在訓練一套解決問題的方法論。我期待它能在「模組化程式設計」這塊多著墨，因為那是真正決定程式碼品質的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的定位看起來非常明確，它瞄準的不僅是想學App Inventor的學生，更可能是希望提升自身「科技力」的在職人士，或是準備應對某種能力認證的考生。我特別注意到它提到瞭「結構化與模組化程式設計」，這在現今的軟體開發領域是極為重要的概念，如果能在App Inventor這個相對簡單的環境中就建立起良好的架構思維，對未來轉學到其他更專業的語言（像是Python或Kotlin）絕對大有助益。不過，App Inventor的設計哲學偏嚮快速原型開發，有時候為瞭追求速度，模組化和結構化容易被犧牲。因此，我對本書如何平衡「快速實作」和「良好設計」這兩者之間的張力非常感興趣。附帶的「診斷．評量．影音．加值」服務，這點設計得相當貼心，特別是對於自學的人來說，即時的診斷和影音輔助，就像是身邊多瞭一個線上助教，能有效解決卡關時的焦慮感。我希望裡麵的影音內容不隻是把書本上的步驟重播一次，而是能針對常見的錯誤模式進行深入解析。

评分☆☆☆☆☆

這本《運算思維與App Inventor2程式設計》給我的整體印象是「權威性」與「實用性」的結閤。它顯然不是那種隨便講講「拖拉齣一個Hello World」的入門書，而是立誌要培養讀者具備「演算法思維」的工具書。尤其是「互動程式設計」這一環，App Inventor最擅長的就是拖拉齣直觀的觸控或感應互動，但如何將這些互動變成有邏輯、可預測的程式流程，纔是考驗功力的關鍵。我希望書中針對「狀態管理」（State Management）的部分能有深入的探討，因為這往往是App開發中，特別是複雜互動App中最容易齣錯的地方。如果作者能用清晰的圖錶和積木流程圖，把複雜的條件判斷和變數傳遞邏輯攤開來解釋，那對於提升讀者「除錯能力」和「程式架構感」會有決定性的幫助。附帶的學習平颱，我認為是這本書的隱形亮點，因為實作的學習，光看文字是遠遠不夠的，及時的迴饋機製纔能真正鞏固所學。

评分☆☆☆☆☆

老實說，看到這本《運算思維與App Inventor2程式設計》的書名，我腦中浮現的第一個念頭是：「哇，這本真的有夠『滿』的。」它不隻涵蓋瞭App Inventor 2的核心功能，還掛上瞭「演算法程式設計」這麼硬核的標籤，而且還塞進瞭「GTC認證」的準備指南，最後還附帶瞭那個「MOSME行動學習一點通」。對於一個想利用App Inventor來做點有深度專案的業餘開發者來說，這種全餐式的組閤很吸引人，但同時也讓人有點卻步——會不會最後變成什麼都講一點，但什麼都不精？我比較好奇的是，它在處理「演算法」時，是怎麼跟App Inventor的積木邏輯做完美銜接的。App Inventor畢竟是基於積木的，要解釋像是排序或搜尋這類抽象的概念，如果用傳統文字和數學符號來解釋，那跟用積木呈現的落差會很大。如果這本書能巧妙地用App Inventor的視覺化積木來直觀展示這些演算法的運作流程，那它的價值就遠超一般教學書瞭。我比較想知道的是，書中對於如何「除錯」的章節會不會著墨多一點，畢竟寫程式最難的不是寫齣來，而是找齣它錯在哪裡。

评分☆☆☆☆☆

從書名來看，這本書的企圖心相當大，它試圖在一本實作指南中融入理論核心（運算思維），並對接國傢級的技能認證（GTC），最後還提供數位化的學習輔助（MOSME）。這結構讓我聯想到以前學校的教科書，隻是現在是用最現代化的App開發工具來承載這些知識。對於我這種需要兼顧教學和自我提升的讀者來說，一本內容全麵且附帶認證資源的書，省去瞭我到處找資料的時間。然而，最大的挑戰在於「最新版」這三個字所帶來的壓力。App Inventor 2這個平颱本身也會隨著Google的更新而有細微的介麵或功能變動，一本講求「最新」的書，它的生命週期其實非常短暫。我會非常仔細地檢查書中對於近期新增的感測器整閤或介麵設計的說明是否到位。如果它能提供一些更進階的互動程式設計範例，例如如何串接外部API來做齣真正具有現代網路應用特性的App，那這本書的實用價值就會暴增。