後生可畏
近年教育局全面推行STEM教育，不少學校更引進各種設備建構 MakerSpace（創客空間）環境，鼓勵學生多鑽研及實踐。創客項目往往源自生活經驗及觀察，解決困難，有中學生團隊研發出判斷柏金遜症病徵的快速測試裝置，準確度高達九成。
學生團隊須為每個手勢輸入至少50張圖片，方便裝置辨識。
一連三日的「學與教博覽2019」今日揭幕，二十多所中小展示學生的創客成果。中華基督教會燕京書院共展示三個與影像辨識應用有關的裝置，當中的「機械臂控制家居電器裝置」系統使用了Google AIY Vision Kit，配合TensorFlow訓練，能辨識使用者的不同手勢，從而控制家居電器開關。創作團隊指，創作概念源自有同學的家人是行動不便的傷健人士，故希望為他設計出一個即使坐在輪椅上展示手勢，都能操控家居電器開關或抓住物件的裝置，團隊稱由構思到完成整個裝置花了約三個月時間。
「學與教博覽2019」今日揭幕，多所中小展示學生的創客成果。
燕京書院學生團隊又針對柏金遜症常被誤以為年紀大或退化引起的問題，研發出「柏金遜症快速測試裝置」，利用OpenCV與Python程序，辨認長者手繪的線條圖案，讓偵測器快速判斷長者是否有柏金遜症的病徵。
負責項目的李家明老師指，裝置雖未能代表醫護人員準確判斷柏金遜症病徵，但能快速提前判斷長者是否有柏金遜症的先兆，讓長者及早求醫，減低醫療成本，他指團隊已搜集到大量真正柏金遜症患者的手繪線條圖案，並輸進裝置中，目前裝置辨識準確度已高達九成，期望下一步能與志願機構合作，搜集更多真實數據讓裝置能更進一步偵測出已有柏金遜症症狀的長者的嚴重程度，及早為他們作出最適當治療。
「智能垃圾分類回收系統」透過手機拍下影像辨識，協助用家自動分類垃圾。
香港垃圾分類尚未全面普及，因此燕京書院創作團隊就特設了「智能垃圾分類回收系統」，利用AppInventor編寫手機應用程式，配合Microsoft的Image Recognizer API，辨識回收垃圾的類型。裝置用法簡單，用家只須將垃圾放在裝置上，並以手機拍下照片，再傳送到Microsoft的分類平台上，數秒後裝置就能自動將垃圾按分類轉到不同角度，並放進相應的回收箱中。
「智能藥劑師」分為大型派藥機（左）及手機應用程式兩部分。
公立醫院藥房經常大排長龍，取藥需時，樂善堂梁銶鋸學校（分校）四名小學生合力研發的「智能藥劑師」裝置，幫助普通病患者透過掃瞄診紙上的QR code快速取藥，全程毋須人手配藥，減省急症室人手。裝置中的手機應用程式更連接醫管局公營醫院的急症室輪候時間，讓市民預先查閱。
負責項目的梁培恩老師表示，很高興學生能將日常生活中所觀察到的現象，透過不斷改良，最後製成這個「智能藥劑師」裝置，她稱該裝置更獲教育局舉辦的「智慧城市專題研習計畫18-19年」傑出獎。