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Access 2010 Runtime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
國立臺北科技大學 電機工程系 李俊賢所指導 鄭偉辰的 應用於動態環境下之視覺同步定位與地圖構建研究 （2021），提出Access 2010 Runtime關鍵因素是什麼，來自於vSLAM、RTAB-Map、動態環境、物件檢測、輕量化模型、連通元件。
而第二篇論文國立臺北大學 電機資訊學院博士班 陳永源所指導 呂昆龍的 以錯誤注入與可靠度模型為基礎之安全攸關系統設計、分析與評估方法 （2021），提出因為有 安全攸關系統、錯誤注入、可靠度模型、容錯設計、弱點分析、量化安全性評估的重點而找出了 Access 2010 Runtime的解答。
除了Access 2010 Runtime，大家也想知道這些：
應用於動態環境下之視覺同步定位與地圖構建研究
為了解決Access 2010 Runtime 的問題，作者鄭偉辰 這樣論述：
同步定位與地圖構建 (simultaneous localization and mapping, SLAM)在近年來取得了顯著的表現，但這些成果大多都是基於靜態環境的假設，但這樣的假設很難應用於實際環境中，像是在空間裡若出現移動中的人或物體，都有可能影響運動軌跡估測的穩定性及地圖構建的可靠性。現有研究中引入深度學習或光流法等方式來過濾環境中的動態物體來解決此問題。但由於兩種方法都有其各自的缺點，無法適應實際環境中的各種情況。雖然也有研究同時將兩種方法整合至vSLAM (vision-based SLAM) 系統中，但相對整體系統架構就會變得較為龐大且複雜，在運算時間上花費較久，也占用較多的
系統內存資源。由於本文的目標為將系統部署至移動式機器人上於室內環境運行，因此若將深度學習模型及光流法同時整合至系統中，可能使嵌入式設備無法負擔龐大的運算量，難以達到即時運作的需求。因此本研究要改善的問題即為在設備運算能力有限的情況下，使用視覺傳感器搭配深度學習模型，過濾每一幀畫面中的人及手持物體的特徵，以提升vSLAM在動態環境下的表現。本文提出之系統採用NanoDet輕量化物件檢測架構做為動態特徵檢測模型，並加入語義遮罩校正機制來分割畫面中屬於動態物體的區塊，最後將無動態特徵之影像資訊結合Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-Map)，進行相機的運
動軌跡估測，以及全域點雲地圖的構建。本研究在動態特徵分割的部分，使用NanoDet物件檢測模型取代該領域常見的圖像分割網路，可以進一步提升動態特徵檢測的速度。本文使用之NanoDet檢測模型於ROS平台運算速度可達49.75 FPS。與YolactEdge相比，在精度與速度之間也取得了更好的平衡。就遮罩校正的結果來看，本文使用的方法可以對整張影像做處理，不受邊界框以及模型辨識類別的限制，可以解決模型無法辨識其他被動物體的問題，進而將畫面上移動中的像素點資訊完整分割。利用TUM資料庫評估系統的運動軌跡時，在絕對軌跡誤差 (absolute trajectory error, ATE) 及相對位姿
誤差 (relative pose error, RPE) 皆優於原本的RTAB-Map。與Mask Fusion相比，同樣都是基於動態環境下做改善，誤差雖然差距不大，但在實際環境中有被動物體位移的情況下，本文的建圖結果透過SSIM指標評估結構相似性可達0.48，優於RTAB-Map及Mask Fusion。整體系統的運行速度也提升了將近23 %，達到更即時的運作表現。
以錯誤注入與可靠度模型為基礎之安全攸關系統設計、分析與評估方法
為了解決Access 2010 Runtime 的問題，作者呂昆龍 這樣論述：
本論文針對安全攸關車用電子系統提出一套有效整合錯誤注入及可靠度模型的安全性分析、評估與設計的方法論。主要貢獻在於對不同系統設計層級：單晶片系統、分散嵌入式系統以及車電系統各自提出符合其設計考量點的弱點分析、安全性評估及容錯設計方法。首先針對單晶片系統開發出基於錯誤注入的關鍵元件風險等級評估方法及安全機制自動化設計演算法；接下來針對以FlexRay為通訊基礎的車電系統提出整合貝式網路及馬可夫鏈的混和式可靠度評估模型，並以此模型為核心設計出一套有效的高可靠度FlexRay車電系統設計方法，並提出一套以錯誤注入為主的FlexRay通訊系統可靠度驗證技術；最後針對車用電子系統開發一套符合ISO-26
262安全性等級的弱點分析及容錯設計整合型方法，以及一套整合模組化錯誤注入及錯誤樹分析的系統可靠度評估方法。此方法論的主要優勢在於符合國際安全性規範- ISO 26262的要求，並善加利用弱點分析的結果來制定安全機制設計方針，有效降低額外投入的硬體成本。