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這兩本書分別來自 和所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余英豪所指導 徐雋航的 基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統 （2021），提出Heavy Rain關鍵因素是什麼，來自於車輛辨識、語意之輪廓表示法、類神經網路、車距檢測。
而第二篇論文國立嘉義大學 農學院農學碩士在職專班 詹明勳所指導 陳立儒的 結構土壤對台南公園肯氏南洋杉生物力學效應之研究 （2021），提出因為有 結構土壤、土壤氣體交換、水分滲透、定期平均生長量、葉面積指數、活冠比、徑向彎曲應力、縱向壓縮強度的重點而找出了 Heavy Rain的解答。
最後網站PS4《暴雨》中文奖杯列表 - PSN中文站則補充：HEAVY RAIN ™. 白1 金2 银4 铜50 总57. #1 HEAVY RAIN™ 大師 56 Tips. 解除遊戲所有獎盃的封鎖。 1.00% 极为珍贵. #2 生日快樂 24 Tips.
Hard Luck and Heavy Rain: Life and Death in Southeast Texas
為了解決Heavy Rain 的問題，作者Russo, Joseph C. 這樣論述：
Heavy Rain進入發燒排行的影片
ビスケットを細かく潰したタルトにチーズ生地を流しました。
フレッシュなメロンをトッピングすると豪華で美味しいタルトになります。
◆動画に登場している「羊毛フェルト」は【Midodri Hattori Needlefelting】さんとのコラボです。
https://www.instagram.com/midorihattori
【ingredients】(Tart type 18cm bottom removal type)
(bottom)
156g biscuit
50g Melted unsalted butter
(Cheese cream)
100g Mascarpone
30g Granulated sugar
150g heavy cream(47%)
(topping)
1 Melon
5 blueberry
3 spearmint
【材料】(タルト型 18cm 底取れ式)
(ボトム)
チョイスビスケット 18枚(156g)
溶かし無塩バター 50g
(チーズクリーム)
マスカルポーネ 100g
グラニュー糖 30g
生クリーム(47%) 150g
(トッピング)
メロン 1個
ブルーベリー 5個
スペアミント 3枚
【作り方】
(ボトム)
①ビスケットはフードカッターで細かく潰して、溶かし無塩バターを加えて型に敷いて、コップなどで押し固めて冷蔵庫で約30分冷やします。
※フードカッターでなくてもめん棒で細かくくだいたら大丈夫です。
(チーズクリーム)
②ボウルにマスカルポーネ、グラニュー糖、生クリームを加えてハンドミキサーでしっかりと泡立てて絞り袋でタルトに絞って冷蔵庫で冷やします。(メロンを切る間の時間)
(トッピング)
③くり抜いたメロンをタルトに並べてブルーベリーとスペアミントを乗せます。
◆ここで使用したケーキ型です。
【パール金属 食べきりスイーツ ふっ素加工タルト焼型 18cm 底取れ式 (D-1954)】
https://a.r10.to/hw7ETB
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▼HiroMaru CooK TV 注目動画▼
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How to make chocolate mousse cake 【Made with gelatin】なめらかチョコレートムースケーキ【簡単♪ゼラチンで作る天使の食感】
https://youtu.be/8toX8ZjCDVA
お店のふわふわパンケーキ【ホットケーキミックスで簡単♪】Fluffy thick pancake
https://youtu.be/cmAEu9gZQE0
How To Make No-Bake Cheesecake食べきりサイズの濃厚レアチーズケーキ【簡単♪初めてでも成功率99.9%】
https://youtu.be/xg-NsG17znQ
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◆違うケーキ型で作りたいときは
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12cm丸型を15cm丸型に→1.5倍
12cm丸型を18cm丸型に→2.2倍
12cm丸型を21cm丸型に→3.1倍
15cm丸型を12cm丸型に→0.64倍
15cm丸型を18cm丸型に→1.44倍
15cm丸型を21cm丸型に→2倍
12cm(4.7inch)→15cm(6inch) =×1.5
12cm(4.7inch)→18cm(7inch) =×2.2
12cm(4.7inch)→21cm(8.2inch)=×3
15cm(6inch)→18cm(7inch) =×1.5
15cm(6inch)→21cm8.2(inch)=×2.2
15cm(6inch)→12cm(4.7inch) = ×0.67
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ひろまるおすすめグッズ
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We will have delicious rain all over the world ♪ Sweets maker HiroMaru ♪
世界中に美味しいの雨を降らせます♪スイーツメーカーひろまるです♪
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基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統
為了解決Heavy Rain 的問題，作者徐雋航 這樣論述：
鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影
像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC
R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況
發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。
Hard Luck and Heavy Rain: Life and Death in Southeast Texas
為了解決Heavy Rain 的問題，作者Russo, Joseph C. 這樣論述：
結構土壤對台南公園肯氏南洋杉生物力學效應之研究
為了解決Heavy Rain 的問題，作者陳立儒 這樣論述：
臺南市的公園綠地面積不足，可以提供休閒活動空間有限，台南公園面積廣大且位於市中心，不論是平時或假日期間，來此從事休閒活動的遊客非常多，不論是球場、遊戲場，甚至林下空間都成為高密度休閒活動的場所，使得公園林下空間的土壤面臨嚴重夯實的課題，許多樹木因此倒伏枯死，2015年(台南公園百年慶前夕) 樹木保護團體為了保護公園內樹木，而與休閒活動的民眾產生衝突，形成對立，為改善此現象，因此運用結構土壤改良林下被夯實的土壤，希望能夠利用結構土壤 (Structural soil) 的特性，繼續提供遊客高頻度、高密度的休閒活動之外，同時又能改善都市林的生長環境，降低樹木枯死率，發揮都市林功能。本研究以台南公
園內3處肯氏南洋杉 (Araucaria cunninghamii Sweet.) 林分地為主(嚴重夯實區、高高夯實區及中-低高夯實區)，2016年以前，嚴重夯實區的土壤因遊客高頻度及高密度休閒活動及踩踏，導致夯實嚴重，影響土壤氣體交換及水分入滲的能力，使得胸高直徑定期平均生長量減緩，徑向彎曲應力下降，倒伏枯死率高於其他樣區，2016年利用結構土壤改良表層土壤，冀望藉此改善林分樹木生長之生物學，以及樹木根系、樹幹結構穩定之力學機能。2021年(嚴重夯實區結構土壤鋪設4年後)針對3處樣區進行調查，嚴重夯實區的林下空間仍持續高頻率、高密度的休閒活動，結果顯示嚴重夯實區土壤水分滲透率及氣體交換均呈現
顯著提升，胸高直徑定期平均生長量(P.A.I.)、葉面積指數(L.A.I.)及活冠比(L.C.R.)明顯優於高夯實區及中-低高夯實區；力學強度(徑向彎曲應力)亦較2016年以前顯著提升。嚴重夯實區的樹木在解除生長逆境後，生長量及力學強度逐漸提升，顯示過去因生長逆境所產生較低生長量及力學強度已逐漸回復，預估未來嚴重夯實區較高的枯死率可以得到改善。