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부모 반응 예시부모 유형경향 또는 의도“오, 그거 말하는 거야? 사자네! 사자는 으르렁~ 이렇게 해!”E즉각적으로 크게 반응하고 대화를 확장“응, 그건 사자야＂I차분하고 간단히 반응“사자는 정글에 살지. 정글에는 또 어떤 동물들이 있을까?”“사자가 힘이 세다는 건 무슨 뜻일까?”N가리킨 사물을 계기로 의미/상상을 확장“그건 사자야. 갈기가 있지?”“코끼리야. 코가 길어.”S구체적이고 시야에 표현된 사물 설명에 집중“사자는 고기를 먹는 동물이야.”“코끼리의 코는 물건을 집어 올리는 도구야.”T정보/특징 중심으로 설명“사자 무섭게 보이지? 하지만 책 속 사자는 우리랑 놀 수 있어.”“코끼리 귀여워. 네가 좋아하는 동물이네.”F감정/정서적 연결 중심“사자, 코끼리, 기린 차례대로 이름 말해보자.”“오늘은 동물..

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[목차]Python CodeArduino Code* 소스 코드 : OTA264V011_Pyduino260408W.zip[Python]# pip3 install Flask flask-sqlalchemy apscheduler waitress requests python-dotenv --break-system-packagesimport osfrom flask import Flask, request, jsonify, render_template, send_file, redirect, url_for, sessionfrom werkzeug.utils import secure_filenamefrom models import db, Device, Firmware, OtaTask, AutoRule, CompileJobf..

링크 : https://ota64.bilientsvc.orghttps://ota64.bilientsvc.org https://ota64.bilientsvc.org/login ota64.bilientsvc.org

[해결 과제]항목세부 내용목적분류(Classification)ü스팸 메일 탐지, 고객 이탈 예측, 질병 유무 판단 등•범주(Yes or No) 예측회귀(Regression)ü주가 예측, 매출 예측, 에너지 소비량 예측 등•연속값 예측순위(Ranking)ü추천 시스템, 검색 엔진 결과 정리•중요도/우선순위 계산

시대 상황세부 내용전략화학/약학 기반의화장품 포뮬러 발전ü19세기말~20세기 초 화장품에는 피부에 해로운 납, 수은, 비소 등이 사용되기도 함.ü1900년대 초 합성 화학(특히 유기화학, 합성 향료, 합성 색소) 발전으로 안전성이 높고 안정적인 화장품 성분이 등장ü보존제(파라핀 등)와 유화제의 발달로 인해 크림, 로션, 파운데이션 같은 형태가 안정적으로 대량 생산 가능해짐.è＇안전하고 세련된 크림/세럼 제형＇을 활용해 고급 화장품을 차별화대량생산/포장 기술의 발전ü1920~1930년대에 유리병, 금속 튜브, 나중에는 플라스틱 용기 기술이 발전하여 위생적이고 휴대가 간편한 패키징이 가능해짐.ü대량 충전/소분 기계의 도입으로 균일한 품질과 가격 경쟁력을 갖춘 제품 생산이 가능해짐.è 세련된 포장과 시각적 고..

부모 반응 예시부모 유형경향 또는 의도“귀엽게 말했네! 다시 한 번 해볼까?”“오, 그건 이렇게 말하는 거야~ 같이 해보자.”E즉각적으로 반응하며 크게 격려하거나 수정 시도“응, 잘했어. 이건 이렇게 발음해.”“괜찮아, 조금만 연습하면 돼.”I차분하고 조용히 반응“그 단어를 잘 말하면 다른 어도 쉽게 할 수 있지.”“비슷한 단어도 해볼까?”N발음을 계기로 다른 단어/개념으로 확장 시도“이건 ‘사과＇야. 사~과.”“입 모양 이렇게 해 봐.”S지금 발음한 구체적 단어에만 집중“그건 조금 틀렸어. ‘바.나.나＇라고 해봐.”“입을 이렇게 벌리면 더 정확해.”T교정 중심“와, 네가 그 단어를 하려는 게 너무 기특해!”“괜찮아, 조금씩 하면 잘 될거야!”F성취와 노력에 초점, 위로/칭찬 중심“오늘은 이 단어를 연습..

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항목세부 내용비고1이미지/비디오 획득•카메라, 스캐너 등 다양한 센서를 이용한 수집•2전처리•모델 훈련에 적합하도록 데이터 처리•노이즈 제거, 해상도 조정, 명암비 개선, 크기 조정 등•3특징 추출•의미 있는 특징(모서리, 윤곽선, 질감, 색상 분포 등) 추출•CNN 등장 이후 자동 추출 가능해짐.•4모델 학습•추출된 특징을 사용하여 이미지 내의 패턴을 인식하고 분류하거나 탐지하는 딥러닝 모델(주로 CNN 기반)을 학습시킴.•대량의 레이블링(정답)된 데이터 필요•5예측 및 해석•새로운 이미지나 비디오가 주어졌을 때, 학습된 패턴을 바탕으로 객체 인식, 위치 파악, 상황 해석 등 수행•