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另外網站Razer Synapse 內建軟體可觀察使用滑鼠和鍵盤的習慣也說明：Razer 雷蛇發表搭載全新軟體功能的Razer Synapse：資料統計與熱圖。這款創新軟體允許玩家蒐集滑鼠與鍵盤的資料，以追蹤並分享他們在遊戲中使用這些裝置的情形。

國立交通大學 應用藝術研究所 李建佑所指導 賈宇軒的 電競手機遊戲手把之設計實作 （2020），提出需使用razer synapse關鍵因素是什麼，來自於智慧型手機遊戲、遊戲手把、手持控制器、電競手機、人因工程。

而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 簡韶逸所指導 吳柏辰的 精準六自由度物體姿態之估測與追蹤 （2017），提出因為有 擴增實境、虛擬實境、六自由度、物體姿態、姿態估測、姿態追蹤的重點而找出了 需使用razer synapse的解答。

最後網站搜索结果_razer synapse有什么用 - 百度知道則補充：Synapse (雷蛇云驱动）是款云端软件，配合Razer的键鼠使用，可以把游戏配置文件、宏，已经鼠标等的设置参数 ... 如果将它与鼠标或键盘一起使用，则可能需要单独下载。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了需使用razer synapse，大家也想知道這些：

電競手機遊戲手把之設計實作

為了解決需使用razer synapse的問題，作者賈宇軒 這樣論述：

全球的行動遊戲（智慧型手機及平板電腦遊戲）市場持續地快速成長，並主要由智慧型手機遊戲引領，而智慧型手機規格的提升，使智慧型手機遊戲的視覺效果及遊戲機制也開始走向高度精緻與操作更複雜之趨勢，在此同時，遊戲也從休閒娛樂導向職業電競走向，因此產生了精準操作的高需求。綜合上述之市場、硬體及遊戲趨勢，加上觸控螢幕先天操控性的匱乏，讓許多品牌發展出綜合了智慧型手機與遊戲手把（遊戲控制器的一種，又稱遊戲手柄或遊戲搖桿等）的智慧型手機用整合式遊戲手把，但此類產品該如何在觸控螢幕與實體按鍵，虛與實兩種截然不同的操作介面下權衡，並在攜帶性考量下所產生的有限體積與零件選用中，帶給使用者優良的遊玩體驗，為本文欲探討

的核心議題。本論文採創作論文型式，與華碩電腦（Asus）旗下之高階電競品牌—Republic of Gamers（ROG）進行深度合作，透過實際的量產設計流程，設計出會量產的實體產品。在設計過程中以問卷及訪談測試為輔，對具前述之智慧型手機用整合式遊戲手把之遊戲經驗的玩家，及其他遊戲種類的重度遊戲玩家進行問卷調查與一對一深度訪談測試，讓受訪玩家在訪談測試中以不同的遊戲控制媒介去達成某項指定任務，來針對握感與回饋感等操作性與舒適性議題進行測試，以了解遊戲玩家使用遊戲手把之動機、習慣偏好，以及在觸控螢幕與實體按鍵交錯的操作介面中，虛與實哪一方為較重要的，並奠基在Republic of Gamers的

電競產品設計經驗及其上一代智慧型手機用整合式遊戲手把上，進行優化，設計出外觀輪廓因攜帶性考量而無如家用主機用一體式遊戲手把般有外擴握把，並具有複數模式且符合雲端串流遊戲遊玩情境的智慧型手機用整合式遊戲手把產品。最後藉設計經驗與所設計出的產品，歸納出此類產品之設計參考準則，同時整理出詳細的遊戲控制器與電子遊戲發展簡史相關資料，讓往後欲進行相關產品設計或研究的設計師，能藉本文了解遊戲手把類產品的發展脈絡，擁有基礎知識背景，作為設計上的參考，大幅減少設計時trial and error次數與時間，使設計師們能將時間與精力用在更細微的手感調整或更詳細的訪談等項目上。

精準六自由度物體姿態之估測與追蹤

為了解決需使用razer synapse的問題，作者吳柏辰 這樣論述：

本篇論文主要探討的問題是如何從已校準過的相機影像中穩定且可靠地計算出目標物體相對於拍攝相機的六自由度姿態，而此六自由度姿態是由三自由度的旋轉變量與三自由度的移動變量所組成。雖然目前文壇上已有許多研究人員提出不同種解決此類問題的演算法，但是由於各方在做演算法間的交互評比時所使用的測試影像序列資料往往不盡相同，甚至在大部分情況下接近真實情況的影像序列是缺乏的，導致目前無法得到不同類型的演算法在多種情況與條件下的客觀表現優劣分析。因此在本篇論文中，我們提出了一個同時具備彩色與深度影像序列的大規模之物體姿態追蹤基準資料庫，此資料庫不僅包含數種不同型態的平面與立體目標物外，也同時提供物體真實姿態值。此

外，我們也針對目前現有的演算法在此基準資料庫上做了完整的表現評估，也分析了現有演算法效能提升手段的可能切入點。即使多點投影演算法通常可以精準地計算出目標物體相對於拍攝相機的姿態，此種演算法本質上需要目標物本身有足夠的纹理表徵，並且其特徵點群能成功與相機影像中的特徵點群正確配對時才能順利計算出準確的物體姿態，這也是傳統特徵點演算法的主要缺陷之一。因此，我們設計了一個用來估測物體姿態的二步直接法，此演算法無論目標物的纹理表徵足與不足皆可穩定且精準地計算出其姿態。基於此演算法，我們發展了一套能即時以六自由度追蹤被動目標筆件的系統，此系統的準確度甚至可達亞毫米的水準，使其足以在混合實境的環境中書寫及作

畫。我們透過一系列在合成資料庫與真實資料庫上運行分析的實驗結果展現此系統在各種狀況下所成就的高效準確的姿態追蹤結果，其精準程度甚至可比由多台相機所組成的工業級動作捕捉系統。

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