計算思維
計算思維不是一門學科，而是一種解決問題的方法，這種思維是將問題分解，並且利用所掌握的計算知識找出解決問題的辦法。無論你是學校的學生還是資深的職業人士，無論你進行科學探索，還是從事文學藝術創作，計算思維都能助你一臂之力。
針對一個問題，首先將問題拆解成許多的小問題（問題分析），接著找出問題彼此間的關聯性或規律性（模型構建），將問題簡化，最後針對這個問題提供一個完整的解決方案（演算法設計）。
當今IT技術已經融入到我們的生活當中，嵌入式技術及嵌入式AI深度嵌入物聯網、雲計算、大資料、可穿戴裝置、無人駕駛等領域。下面列舉幾個作者曾參與過的幾個實際案例，簡略剖析其架構和原理，以期能夠給大家帶來不一樣的體驗。
案例一：餐廚垃圾智慧回收處理系統
1.問題引入
廚餘垃圾含有的有機物和油脂經處理後可以變廢為寶，提高資源利用率，如廚餘垃圾中的廢棄食用油脂經加工可提煉出生物柴油，替代工業油脂，而食物殘餘則含有豐富的有機營養成分，經過合理處置後可作為製作動物飼料、有機肥料和沼氣能源的重要來源。因此對廚餘垃圾進行回收和加工處理，不僅能夠解決汙染問題，而且可實現資源迴圈利用。但由於餐飲企業分佈範圍廣且較為分散，運輸和處理過程缺乏統一管理，缺少可追溯的監管手段，廚餘垃圾的規模化和系統化的回收、運輸和處理成了制約資源化利用的瓶頸。
2.問題解析
設計一個廚餘垃圾智慧監測系統，對廚餘垃圾的產出、回收及運輸進行監控，可以實現廚餘垃圾的數字化管理，為資源化利用提供保障。
3.模型構建
案例二：基於物聯網的觀賞鳥養殖環境監測系統
1.問題引入
粗放式的人工養殖環境，常因人為失誤影響觀賞鳥的健康生長和高效率繁殖。
2.問題解析
透過智慧感知、智慧採集溫溼度、光照、噪聲等環境資料，利用影象識別、語音識別、大資料、物聯網、嵌入式技術等技術，對畜禽的生長生產的整個過程進行監控，實現畜禽的智慧化養殖、精細化養殖。
3.模型構建
4.例項驗證
案例三：糖尿病視網膜病變自動檢測
1.案例背景
糖尿病視網膜病變（Diabetic Retinopthy,DR）是一種由糖尿病引發的眼底視網膜併發症，是導致患者視力損害和失明的主要原因。大量研究表明，糖尿病視網膜病變患者越早發現越有利於治療，且在病變的不同階段的及時檢測有利於防治和控制病情。
2.問題解析
傳統的人工檢測對專業眼科醫生的數量和專業程度要求較高，當前醫患比例嚴重失衡下，導致病變診斷得不到及時反饋，出現漏診、誤診等問題，患者得不到及時治療，錯失治療最佳時機，最終造成眼部損傷甚至失明。基於人工智慧的機器學習演算法實現DR自動分類識別檢測系統。
3.模型構建
糖尿病視網膜病變分類檢測是基於深度學習演算法實現對糖尿病視網膜病變眼底圖片進行自動分類，演算法流程主要包括資料集、影象預處理、模型構建、模型訓練、模型評價等。
4.系統構建
基於B/S架構搭建糖尿病視網膜病變分級診斷系統，使使用者能夠在web端透過瀏覽器上傳患者眼底圖片進行自動判定眼底病變等級。
效果測試：
