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國立政治大學 資訊科學系碩士在職專班 蔡子傑所指導 劉敏傑的 以輕便型手腕感測套之智慧型羽球揮拍動作辨識與評分系統 (2021),提出18650 電池關鍵因素是什麼,來自於智慧穿戴裝置、輕便型手腕感測套、深度學習、CNN、LSTM、羽毛球輔助訓練系統。

而第二篇論文國立聯合大學 環境與安全衛生工程學系碩士班 高振山、杜逸興所指導 黎亦書的 運動攝影機方形鋰離子電池熱失控之研究 (2021),提出因為有 鋰離子電池、熱失控的重點而找出了 18650 電池的解答。

最後網站電池規格比較表 - 錸特光電則補充:常聽到電池18650電池和21700電池代表著什麼意思? 電池還有分:平頭、凸點、保護版,文章裡都有簡單說明, 連同可重複充電的鋰電池優點也一併告訴您。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了18650 電池,大家也想知道這些:

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以輕便型手腕感測套之智慧型羽球揮拍動作辨識與評分系統

為了解決18650 電池的問題,作者劉敏傑 這樣論述:

近年來,許多ICT業者開始積極於物聯網產業尋找新藍海,其中智慧穿戴式裝置因具有解放雙手及隨時量測之優勢,並隨著Apple公司與各大廠爭相投入,整體產業邁入成長期。但他們大部將此應用於生理健康方面,較少針對特定的運動項目開發各式的專業應用裝置。為此,本論文希望設計輕便型穿戴裝置,針對羽毛球運動訓練過程,可即時傳回感測器的資料,搭配AI深度學習的技術,開發一套輔助訓練系統。本論文所建構的軟硬體系統均採用開放式架構來建置,增加了整個系統的開發彈性、相容性、以及可擴充性。使用輕便型手腕感測套,而不用嵌入在球拍內,增加方便性。所收集的感測器資料取自於校隊球員揮拍訓練,並針對揮拍擊球過程進行分析。首先,

我們建構斷拍演算法,以使能有效擷取球員每一次揮拍過程的數據;接著進行AI深度學習,以CNN(Convolutional Neural Networks)與LSTM(Long short-term memory)演算法,判別拍種預測,分別可得到高達96.74%以及97.83%的準確率。我們更進一步建構球員的等級預測模型,分別得到70.27%以及80.63%的結果。另外我們也初步建構單一揮拍評分模型,以供球員及教練評估該次揮拍的狀況。期許本研究提出之系統架構與方法只是一個開始,未來可讓更多穿戴裝置應用於其他專業運動訓練領域。

運動攝影機方形鋰離子電池熱失控之研究

為了解決18650 電池的問題,作者黎亦書 這樣論述:

近年來,隨著現今科技之快速發展,運動攝影機(Action Camera)在日常生活中應用十分廣闊,其原本設計初衷是用於記錄各種運動之影像,近年來也應用至多個領域,例如行車紀錄器、電視和網路節目之錄製等。運動攝影機之電力來源是來自相機內部之鋰離子電池,雖其電容量不大但在不正常使用情況下,仍有可能會引發火災爆炸之事故,不可忽視此安全性問題。本研究選用正副廠之三種不同方形運動攝影機鋰離子電池進行實驗,分別為 GoPro、KingMa 和 RuigPro,將電池分別充電至不同荷電狀態(25%SOC、50%SOC、75%SOC、100%SOC),透過本實驗室自製之密閉加熱測試儀進行電池熱失控實驗,並根

據其實驗中的初始放熱溫度(Tonset)、臨界溫度(Tcr)、最高溫度(Tmax)、最大壓力(Pmax)、最大升溫速率((dT/dt)max),在不同荷電狀態和不同電池廠牌之比較下,探討方形運動攝影機鋰離子電池熱失控反應之熱安定性和熱危害性。實驗結果得知,三種廠牌之方形運動攝影機鋰離子電池均有明顯之熱失控反應行為,GoPro 電池在不同荷電狀態下,其初始放熱溫度以及臨界溫度之表現,均比其他兩副廠(KingMa 和 RuigPro)優異。GoPro 電池在50%SOC時之升溫速率增長幅度較為緩慢,75%SOC 和 100%SOC 之最大升溫速率分別為 6900 oC/min 和 11880 oC

/min,其最高溫度和最大壓力在實驗過程中與其他兩個副廠電池相比,均表現出較低之數值。RuigPro電池在75%SOC 時之溫度和升溫速率快速增長,75%SOC 和 100%SOC 之最高溫度分別為647.0oC和812.1oC,最大升溫速率分別為5970oC/min和18120oC/min,使其電池危害性變嚴重。KingMa電池之最高溫度達到948.9oC,最大壓力達到3.3bar,最大升溫速率達到29820oC/min,KingMa電池熱失控反應是最為嚴重的。綜合上述實驗結果可得知,熱穩定性之排序為:GoPro>RuigPro>KingMa。