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C# ternary operator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
國立中興大學 化學工程學系所 郭文生所指導 林政余的 具有固有操作彈性的碳酸二乙酯反應蒸餾系統之進化設計策略 （2021），提出C# ternary operator關鍵因素是什麼，來自於碳酸二乙酯(DEC)、反應蒸餾、基因演算法、彈性指標。
而第二篇論文元智大學 機械工程學系 謝建興所指導 安艾尼的 AN AUTONOMOUS SYSTEM DEVELOPED WITH INTEGRATION OF SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING FOR DETECTION OF DEFECTS IN PRINTED CIRCUIT BOARD （2021），提出因為有 深度學習、印刷電路板、異常檢測、無監督 學習、學生-教師特徵金字塔匹配、卷積神經網絡、YOLO-v5的重點而找出了 C# ternary operator的解答。
C# ternary operator進入發燒排行的影片
เทคนิคการกำหนดค่าอย่างมีเงื่อนไขให้กับตัวแปรโดยใช้ conditional/ternary operator ?:
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具有固有操作彈性的碳酸二乙酯反應蒸餾系統之進化設計策略
為了解決C# ternary operator 的問題，作者林政余 這樣論述：
本研究以碳酸二甲酯(Dimethyl Carbonate, DMC)與乙醇反應生成碳酸二乙酯(Diethyl Carbonate, DEC)之反應蒸餾系統為目標，碳酸二乙酯是一種工業價值很高的綠色化學品，能取代許多較不環保的有機合成原料，其生成反應是一個二步驟反應 ，由於須考慮到各成分之濃度分佈，增加了在反應蒸餾設計上的複雜度，以往的反應蒸餾系統皆是使用順序迭代法，將設計變數逐一進行優化，對於反應蒸餾此種複雜性高且皆是作用於一個塔內的單元較不友善，因此本研究對於碳酸二乙酯反應蒸餾系統之設計方法重新進行考量，且加入了針對二步驟反應所設計的雙反應段反應蒸餾塔結構，作為一可能的設計方案，並利用基
因演算法(Genetic Algorithm, GA)來優化反應蒸餾系統，對該系統多個維度同時進行優化，透過Aspen Plus®與MATLAB®的連結，將整體製程，透過自動化的方式架設，而後以最小年度總成本(TAC)為目標函數，藉由基因演算法中淘汰機制，將最優秀之穩態設計留下，並且於設計中加入了穩態彈性指標(Steady-State Flexibility Index, FIs)方法分析，探討TAC與FIs之最佳設計配置，找出最適合之碳酸二乙酯之反應蒸餾系統之穩態製程，且希望藉由本研究之研究方法，在設計反應蒸餾製程上，能夠作為一個良好的參考資料，使在反應蒸餾程序設計上，能夠有更好的未來發展。
AN AUTONOMOUS SYSTEM DEVELOPED WITH INTEGRATION OF SUPERVISED AND UNSUPERVISED LEARNING FOR DETECTION OF DEFECTS IN PRINTED CIRCUIT BOARD
為了解決C# ternary operator 的問題，作者安艾尼 這樣論述：
背景：PCB 在日常電子產品中幾乎無處不在，不僅用於商業用途，也可用於國防和太空探索等敏感應用。在生產過程中，應對這些 PCB 進行檢查和質量驗證，以發現任何問題。大多數電子公司都專注於其商品的質量。一個電子設備（如 PCB）的製造或質量檢查過程中的微小誤差可能導致災難性的結果。已經使用了許多不同的方法和方法過去在質量檢查過程中發現PCB中的缺陷。結果，製造業務正在經歷一場巨大的變革，對象檢測方法如 YOLO-v5 成為包括電子行業在內的眾多行業的遊戲規則改變者。方法：我們設計了一個 2 級自主 PCB 缺陷檢測系統。最初，我們提供了一種新的無監督學習方法來檢測印刷電路中的缺陷使用學生-教師
特徵金字塔匹配作為預訓練圖像的板分類模型來學習沒有異常的圖像的分佈。這種無人監督學習方法以 3000 張好的圖像開始。第二階段，我們使用了YOLO-V5，這是最先進的算法，我們使用了 23,000 個有缺陷的 PCB 圖像。據我們所知，監督學習需要更多的數據，並且很難收集數據和檢測使用較少數據的缺陷。首先，知識被提取到一個學生網絡中與教師網絡相同的架構。這一一步轉移保留了盡可能多的關鍵線索盡可能。系統還添加了多尺度特徵匹配技術。一種混合來自特徵金字塔的多層次知識通過更好的監督流動，稱為分層特徵對齊，允許它被學生網絡接收，允許用於識別不同大小的異常。評分函數表示發生的異常。結果：正如我們開始使用
無監督學習方法一樣，我們已經部署了無監督方法的兩種模型。在第一個模型中，我們使用了 SGD學習率為 0.04 的優化器，對於無監督學習中的第二個模型，我們有使用學習率為 0.001 的 Adam 優化器。我們已經達到了平均準確度學習率為 0.04 的 SGD 優化器和 Adam 優化器分別為 94.63% 和 97.43%學習率為 0.001。在第一階段之後，我們進入第二階段，一個有監督的已經測試了 3 個模型的方法：小型、中型和大型。小的平均精度，中、大分別為 97.52%、99.16% 和 99.74%。結論：我們對無監督的 STPM 幾乎達到了 97.43% 的準確率學習和監督學習的 9
9.52%。將兩種算法結合在一起將它們作為兩階段自主 PCB 缺陷系統實施 我們開發了一個完全實施已部署在質量檢測環境中的自主系統。仍然，必須實施和執行持續集成和持續部署，這將引導我們進入一個連續形式的完全自治系統。未來，我們希望開發一種可以在行業中實施的連續形式的完全自主的方法在不遠的將來。