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國立臺灣師範大學 國際時尚高階管理碩士在職專班 王千睿所指導 嚴子貿的 時尚亞洲策展商務平台機制 （2020），提出RAM Plus 缺點關鍵因素是什麼，來自於創意思考、音樂產業、時尚產業、品牌商務、MICE（策展）、數位內容行銷、大數據、人工智能互聯網商務、時尚亞洲智能化策展商務。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 何前程所指導 黃偉綸的 拉格朗日最佳化光達式與視角式視覺伺服技術及其自動上架搬運車應用 （2020），提出因為有 視角式視覺伺服、光達式視覺伺服、拉格朗日最佳化、自動上架對位、自動搬運車的重點而找出了 RAM Plus 缺點的解答。
RAM Plus 缺點進入發燒排行的影片
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拍攝/寫稿/後製 : 老吳
字幕 ： Zed
主打功能Features:
✅ Up to Qualcomm® Snapdragon™ 865 Plus
✅ Stunning 144Hz AMOLED display
✅ 6000 mAh battery
✅ Enhanced X mode
✅ AirTrigger 3
手機性能規格Specs:
✅ Up to Qualcomm® Snapdragon™ 865 Plus
✅ 6.59" (2340 x 1080) AMOLED 10-bit HDR display
✅ 144 Hz / 1 ms display / 270ms touch sampling rate
✅ Up to 16GB LPDDR5 RAM
✅ Up to 512GB UFS 3.1 ROM
✅ Qualcomm® Adreno™ 650
✅ Triple cameras'; Sony® IMX686 64MP image sensor
✅ 6000 mAh, with QuickCharge 4.0
✅ Dual front-facing speakers with Dirac HD Sound
✅ Includes AeroActive Cooler & Aero Case worth RM399
✅ 1 Year Local Warranty
✅ From RM2,999
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00:00 - 開頭
01:21 - 正式開箱
03:57 - Spec性能規格
05:46 - AirTriggers3 新功能
08:50 - Benchmark
09:13 - 相機測試
12:44 - 溫度測試
13:53 - 優點缺點
18:23 - 手機配件
時尚亞洲策展商務平台機制
為了解決RAM Plus 缺點 的問題，作者嚴子貿 這樣論述：
人工智能 (AI) 和物聯網 (IoT) 在許多面向改變了社會的最新趨勢技術，不僅是產、官、學界制定的策略性計劃。新冠肺炎的居家隔離、安全社交距離等生活方式，已經催生了全球關切的最大需求公約數 - 環境保護、國際慈善事業、數位化視聽娛樂、在線教育以及日常維生用品供應的智能商務。但諷刺的是，全球工業4.0、智慧城市、提高生產效率以及各種緊急狀況下的生存解決方案，卻也是加速地球成為無法逆轉、逼近生態臨界點以及各國家、種族之間衝突不斷的罪魁禍首。在激烈的氣候變遷，物種滅絕以及病毒侵襲環境下，地球即將成為人類無法居住的星球，亞洲將首當其衝，且問題更嚴重。本技術論文，是研究員秉持當初報考面試時就設定的
目標，以其國內、外音樂產業與國際策展經驗為基礎，創辦「時尚亞洲商務 - 智能化策展平台」(以下簡稱時尚亞洲商務或本案商務)；經過GF-EMBA四校教授與業師的聯合課程洗禮，以具備更高的視野及指標技術、藝術結合理念，修整上線。以亞洲為世界中心、本地與國際文化創意並重理念，其特色是以成立高規格科技視覺影音節目製作中心，每年度辦理能號召環保、社會公益主題的演唱會或甄選獎項、並置入智能化MICE機制，進行育才培訓、商務加速器等策展活動，提供註冊會員各種高品質，支持環保、社會公益回饋機制的商品與服務。本研究案商務以創意思考結合內容行銷的理念，以數位內容行銷方式，透過高指標活動的影音圖文分享，由終端用戶選
擇並決定參與、分享各種辦理的高指標活動，同時能在更高指標隱私權維護下，透過智能化管理，取得最喜愛、個性化、優惠或免費的專屬商品與服務，並且由終端會員決定資料存取及分潤對象。本案研究員認為，最具樂趣與值得品味的娛樂生活，應該以最高價值的回饋機制，提供所有參與的個人或品牌。這個價值不僅是利益，而是匯聚支持環保國際慈善公益成員單位或個人、以最高指標藝術與技術資源的商務，建構一個支持產、官、學政策，地球生態永續經營的優質產業鏈。這就是本論文研究、探索的重要使命，願景和目標。
拉格朗日最佳化光達式與視角式視覺伺服技術及其自動上架搬運車應用
為了解決RAM Plus 缺點 的問題，作者黃偉綸 這樣論述：
摘要 iABSTRACT ii目錄 iv表目錄 vi圖目錄 vii第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機與目的 31.3 論文架構 6第二章 傳統視覺伺服方法 72.1影像式視覺伺服方法(Image-Based Visual Servoing, IBVS) 72.2視角式視覺伺服方法(Pose-Based Visual Servoing, PBVS) 92.3傳統視覺伺服方法優缺點分析 11第三章 拉格朗日最佳化光達式與視角式視覺伺服技術 123.1方法比較 133.2 光達式視覺伺服方法(LiDAR-Based Visual Servoing,
LBVS) 143.3 拉格朗日最佳化方法(Lagrangian Optimization) 153.4 拉格朗日最佳化光達式與視角式視覺伺服技術(Lagrangian-optimized LBVS and PBVS) 16第四章 實驗分析 174.1 實驗平台 174.2 實驗架構 184.3 實驗結果 194.4 實驗結果分析 24第五章 光達式與視角式視覺伺服技術及其自動上架搬運車應用 255.1 實作動機 255.2 硬體架構 265.3 軟硬體系統架構 295.4 開放原始碼函式庫 305.4.1機器人作業系統(Robot Operating System,
ROS) 305.4.2 開放圖形庫OpenGL 315.4.3 電腦視覺資料庫OpenCV 315.4.4 Eigen函式庫 325.4.5 ARToolKit函式庫 325.4.6 ar_track_alvar開源專案 325.5 光達式與視角式視覺伺服技術及其自動上架搬運車應用方法流程圖 325.6光達式與視角式視覺伺服技術及其自動上架搬運車應用成果展示 35第六章 結論與未來展望 39參考文獻 40