無法辨識的裝置的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

創意插畫聖經：從線條、色調、色彩到創意發想，路米斯繪畫技法大全（三版）

為了解決無法辨識的裝置的問題，作者安德魯‧路米斯 這樣論述：

★★★畫界讚譽：「從業餘繪者，跨越成為職業畫家，只差這一本書。」★★★ 7大繪畫觀念精進 ╳  60+組畫面元素剖析 ╳ 200餘張插畫範例 線條構成 ╳  色調布局 ╳ 色彩平衡 ╳  故事張力   「掌握基本」才能畫出與眾不同！ 無論是從基礎邁向卓越，或從業餘的繪畫愛好者轉為職業畫家， 如果你願意花時間研讀這本書， 路米斯都將引領你畫出不可避免的成功之作！   　　「我全部的繪畫技法和我畫的超級英雄，都應該歸功於路米斯的天才著作。」──美國漫畫大師亞力克斯‧羅斯（Alex Ross） 　　 　　《創意插畫聖經》是路米斯專為中高階習畫者量身打造的繪畫教學寶典。路米斯將從線條、色調、色彩出

發，告訴你如何成為一個「更好的」藝術家。包括如何更精進你的繪畫技巧、理解藝術決策背後的機制和科學，以及如何以有意義的方式理解光影。並進一步闡述，有了優異的繪畫技法基礎之後，又要怎麼為你的作品說一個好故事、擁有源源不斷的創意，以及最重要的是，形塑個人的風格與特色。對於插畫領域、動畫創作、中高階的繪畫愛好者而言，欲邁向卓越的藝術之路，本書絕對值得收藏！    　　★本書將帶來完整的繪畫知識，協助習畫者通往繪畫與創意的真理之門── 　　⊙竭盡所能創作，仍然平庸無趣，不知道問題出在哪？ 　　⊙照著相片畫，卻仍然畫不出真實感？ 　　⊙總是無法精準掌握構圖、人物如何互動、物件如何擺設？ 　　⊙光是描繪正確

場景就費盡心力，該如何善用場景為自己的畫面說個好故事加分？ 　　⊙把所有顏料都用上了，卻得不到想像中繽紛的效果？ 　　⊙找不到題材發揮，也沒有任何靈感時，不知如何求助？   　　對每個真心誠意想在藝術之路上發光發熱的人而言， 　　絕對是一本不容錯過的超級習畫經典。   　　線條｜畫家用看得到的線條畫出形體輪廓，用看不見的線條構圖，並吸引你的視線。 　　色調｜利用色調完成構圖，簡化細節突顯主題。不只讓畫作呈現立體感，更為主題帶來栩栩如生。 　　色彩｜好的配色讓畫作傳達正確氣氛。將色彩分成三組，利用色彩調性編排配色，平衡光影布局。 　　說故事｜插畫是為了畫出活生生的感受，活用你擅長的一切技能，構思

畫作中的情感與生活。 　　創意發想｜本書提供「問卷」解決創意發想的問題；並整理14種人性情感訴求，為靈感提供路徑。   　　【本書適用】 　　????插畫愛好者 ????中高階習畫者 ????商業藝術設計 ????視覺領域相關 ????動畫創作 ????現代CG ????全方位繪畫基本功 ????形塑個人風格 ????詮釋出畫面以外的情感 ????輕鬆產生源源不絕的創意   本書特色   　　✎全書七大篇章，200餘張插畫範例，多元且豐富地展示「好插畫」所需要的一切技法。 　　✎敘述清楚易懂。圖文搭配教學，就像路米斯在旁親自指導，從繪畫原理到技法應用，一本搞定！ 　　✎不只技法，路米斯更大方分

享心法，一一解答畫家在各個階段的創作瓶頸。 　　✎創作不只需要技法，靈感更為重要。路米斯將告訴你如何在腸思枯竭時，用「方法」為自己找到題材與意象。

無法辨識的裝置進入發燒排行的影片

ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現

為了解決無法辨識的裝置的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

現行的人體姿態辨識方法相當多樣，其中，多數使用RGB相機拍攝高解析度的圖像來取得人體特徵後進行骨幹評估，然而彩色圖像在人體姿態辨識容易受到燈光、環境所影響，導致無法準確的獲得關節點骨架，此外，彩色圖像的相機無法運用於具有隱私之場域，如：醫院、照護中心的廁所或浴室等。目前有許多研究為了達到去特徵化的人體姿態辨識，使用射頻訊號收發器、毫米波雷達等感測器進行人體姿態辨識，然而，這些方法雜訊過高與解析度不足，導致關節點骨架準確度低。本論文提出一種基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術，稱為「ThermalPose」，可準確的辨識與追蹤人體關節與骨幹。ThermalPose包含兩個部分:骨幹辨識技術與動作

辨識演算法，骨幹辨識技術以熱像感測器、AI邊緣運算裝置與自蒐集熱影像資料集進行人體姿態辨識；而動作辨識演算法的目標是辨識日常生活中的動作，如:走路、跑步、坐地與彎腰。由實驗結果可證明，ThermalPose可在無RGB相機的情況下有效的使用熱影像辨識人體姿勢，因此可用於低光源與具有個人隱私環境的無人化應用。

圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python

為了解決無法辨識的裝置的問題，作者松田雄馬,露木宏志,千葉彌平 這樣論述：

　　搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 　　本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 　　透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程 　　本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 　　了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程 　　第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解

決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 　　透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 　　第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 　　「這是我買過最實用的書」 　　「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 　

　「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」  

融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統

為了解決無法辨識的裝置的問題，作者鄭和軒 這樣論述：

由於近年來人們對於定位的重視，全球定位系統（Global Positioning System, GPS）已被廣泛使用於我們生活中的應用，卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確，因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題，傳統的方法是以訊號強度為基礎如：藍牙、Wi-Fi、ZigBee，通過三邊測量估算裝置位置，然而，基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾，導致環境中的訊號分佈變動性大，產生高定位誤差，而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位，卻無法得到設備資訊以識別人員身份，為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的

高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位，第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度，並以機器學習方法進行粗精度定位預測，接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面，並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標，再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置，最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配，完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾，因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度，減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度，Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺，並分

析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法，並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差，結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差，也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺，達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。