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國立中興大學 電機工程學系所 范志鵬所指導 姜迪的 基於3D深度資訊的2D即時手勢辨識與骨架模型追蹤技術 （2015），提出筆電i7 8g ssd關鍵因素是什麼，來自於手勢辨識、深度資訊、骨架模型、電腦視覺。
而第二篇論文大同大學 工程管理碩士在職專班 藍天雄所指導 吳佳翃的 消費者選擇混合式筆記型電腦之關鍵因素研究 （2014），提出因為有 SWOT分析法、混合式筆記型電腦、層級分析法的重點而找出了 筆電i7 8g ssd的解答。
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基於3D深度資訊的2D即時手勢辨識與骨架模型追蹤技術
為了解決筆電i7 8g ssd 的問題，作者姜迪 這樣論述：
近期搭載著虛擬實境與擴增實境的風潮，將穿戴式裝置推入高峰，因此本論文提出基於3D深度資訊的2D低複雜度手勢辨識與骨架追蹤系統。本系統可適用於正手與反手兩種拍攝角度，對於距離也可因應情境設定一定範圍之容忍度，同時透過具有紅外線功能的深度相機，無使用色彩資訊，因此白天與夜間皆可適用。本系統之演算法以3D資訊轉2D影像為基礎，故也適用於正手與反手兩種辨識模式。本論文提出之即時手勢辨識系統，其應用情境有兩種，第一種是使用頭戴式裝置，攝影機可由眼部朝向手部的方向拍攝，再將偵測到的手掌區域進行手勢辨識；第二種是使用類筆電相關裝置，可將攝影機架設在電腦螢幕位置朝向使用者方向拍攝，同樣可將偵測到的手掌區域進
行辨識。本系統首先利用深度相機取得深度資訊之影像，再依不同情境需求，設定該邊界範圍，即可得到特定距離範圍內的手掌，克服複雜背景去除上的困難；接著將偵測到的手掌區域深度影像，轉為平面影像，開始搜尋輪廓與輪廓上的特徵。再利用幾何關係得到輪廓的各種特徵後，即可對常用手勢進行辨識；若辨識之手掌為一般靜態手勢或固定的動態手勢，凸點特徵可達到此目的；但若為特殊靜態手勢或非固定之動態手勢，則需更多特徵輔助判斷，也因此需要建立精簡的骨架模型，方可追蹤指節等細部動作。本論文的實驗結果分為三種情況，分別為靜態手勢:一般狀況辨識、靜態手勢:特殊狀況辨識、與動態手勢辨識。本論文使用四核心的個人電腦(Intel® Co
re™ i7-4720, 2.6GHz, 8GB RAM)進行軟體實作，平均運算處理速度可達每秒15張以上畫面，動態手勢辨識之正確率可達96%以上。
消費者選擇混合式筆記型電腦之關鍵因素研究
為了解決筆電i7 8g ssd 的問題，作者吳佳翃 這樣論述：
混合式筆記型電腦的設計理念，為具有平板的可攜式與傳統筆記型電腦功能的考量性產品，但面臨技術上的改變與產品週期的縮短，使得新產品的開發設計顯得格外重要。所以，探討消費者對於混合式筆記型電腦的選擇因素，在整個筆記型電腦的產業上是值得探討的議題。本研究主要探討消費者在購買混合式筆記型電腦的關鍵因素，方法中應用SWOT評析產生消費性問題的構面選項，再依德菲法做專家訪談的共同意見，統整出混合式筆記型電腦在市場上發展之重要因素。其次，運用德菲法問卷回饋收取消費者之意見，結合層級分析法的分析樣本，歸納相關指標準則權重，整理出消費者對於選擇混合式筆記型電腦的關鍵因素。研究發現，消費者對於選擇混合式筆記型電腦
的重視程度，可分為產品功能、規格、價值與行銷構面，其中以產品功能的高畫質觸控螢幕與多模式選擇為最高權重的因素選項，原因在於混合式筆記型電腦以多模式變化作為差異化的新產品趨勢，並在使用上仍以筆記型電腦的功能規格做為基本考量。本文研究流程與結果，綜合使用者及專家的共同意見，為建置決策帶來客觀的評估意見，可提供於業界做為創新與改善的參考依據，期望能走出屬於產業上的嶄新市場。