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國立勤益科技大學 電機工程系 白能勝所指導 黃偉哲的 適用於多人動態空間之視覺SLAM系統與人員智慧追蹤功能開發 （2021），提出RTX 2060關鍵因素是什麼，來自於邊緣運算、視覺系統、同時定位與地圖構建、語義分割、人員追蹤、決策樹。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣、陳育鑽所指導 余祐承的 控制機械手臂之研究 （2021），提出因為有 機械手臂、機器人作業系統ROS、OpenCV、深度學習、物件偵測、點雲的重點而找出了 RTX 2060的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了RTX 2060，大家也想知道這些：

RTX 2060進入發燒排行的影片

大家好，我是一介玩家長谷雄

從2017年開始都在經營這一個遊戲頻道。

從開始經營到現在一直在想要用甚麼方式經營這遊戲頻道，

但是一直沒有想法，所以一直以來都是以上傳遊戲的過程為主，

沒有評論，沒有談笑風生，就是一個很一般的遊戲影片。

所以跟許多遊戲頻道比較起來，缺乏樂趣。

但是還是有少部分的人希望能看到一般的遊戲影片，
了解遊戲本身的樂趣

所以我決定目前就將此台作為一個一般的遊戲紀錄頻道

向圖書館般提供用戶能觀看過去遊戲的內容。

皆さん、こんにちは、ハセオです。
２０１７年から始め、ゲームチャンネルをやっています。
始まってから今までずっとチャンネルの在り方を探り続けていましたが、今でも全く見当がつきません。ですから今までずっとゲームのビデオだけで、チャットなしに、ごく普通のゲームチャンネルです。ほかのチャンネルと比べて、楽しさが欠けている。しかし一部の人は逆にこのような普通のゲーム映像を堪能したいと希望しているので私はこのチャンネルをゲーム記録チャンネルとして図書館みたいにユーザーにゲームの内容を提供することにしました。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------經過兩年的成長

本頻道已經盡可能的提供最高畫質(目前最高畫質為4K-60FPS)的遊戲畫面給用戶

以下是我所使用的設備提供大家一個參考

遊戲主機：PS4-PRO、SWITCH

桌上型電腦規格
CPU：Intel® Core™ i7-8750H

主機板：ROG STRIX Z370-H GAMING

顯示卡：EVGA GeForce RTX 2060 XC BLACK GAMING

記憶體：KLEVV 科賦 BOLT DDR4 3000 16G x2

音效卡：Creative Sound Blasterx G5

擷取卡：AverMedia Live Gamer 4K GC573、GC553
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二年の成長に得て本チャンネルはできるだけ高画質

（現在は4K-60FPS）のゲーム映像を提供することができました。

以下は今私が使っている設備です。

ゲーム機：PS4-PRO、SWITCH

パソコンスペック

CPU：Intel® Core™ i7-8750H
マザーボード：ROG STRIX Z370-H GAMING
グラフィックカード：EVGA GeForce RTX 2060 XC BLACK GAMING
メモリー：KLEVV BOLT DDR4 3000 16G x2
サウンドカード：Creative Sound Blasterx G5
キャプチャー：AverMedia Live Gamer 4K GC573、GC553

適用於多人動態空間之視覺SLAM系統與人員智慧追蹤功能開發

為了解決RTX 2060的問題，作者黃偉哲 這樣論述：

搭載邊緣運算平台之視覺移動載具，當其處於多人動態環境下，所使用之同時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系統容易受到動態干擾因素而導致地圖建構不佳情形發生，以至於影響其地圖品質與定位功能。本論文乃欲針對此現象藉由資料預處理與過濾的方式進行研究加以改善。另外於多人環境中，本論文開發一套針對特定人員識別與追蹤的功能系統，人員的追蹤將給予移動載具辨識特定使用者之信息，以利進行跟隨或關注等服務性任務，並藉以提升移動載具於現實空間的實用性應用。本系統所運行之視覺SLAM將結合語義分割神經網路，實現動態物件過濾功能，並針對邊緣運算平台設

計一高效神經網路架構，使其具備實時運算能力。而對於多人環境需要進行身份的識別，本文大致分成三個步驟完成，首先採用YOLOv4 Tiny物件檢測或trt_pose姿態估測提取圖像中的人員邊界框，接續基於雙目相機之深度圖進行圖像座標與相機座標之轉換以獲取人員的三維空間信息，最後利用無味卡爾曼濾波器(Unscented Kalman Filter, UKF)、FaceNet或結合兩者的決策樹融合三種方式完成目標人員的識別或追蹤。經由實驗與測試，證實使用過濾功能的視覺SLAM系統，使載具在動態環境或跟隨人員時，皆能有效降低動態物件干擾並完成較高品質的靜態地圖建構，進而提供更好的定位能力以提升系統整體的

穩定度。本論文所使用的決策樹融合方式對人員之追蹤，經由實驗亦證實能有效改善UKF與FaceNet追蹤方法的各自的缺點，並在多人環境中提供更加完善與穩定的追蹤性能。最後實測整體系統亦能有效獲得實時運算於邊緣運算平台，完成實現真正的離線、獨立且即時作業的能力。

控制機械手臂之研究

為了解決RTX 2060的問題，作者余祐承 這樣論述：

機械手臂的開發，結合了電機、控制、機械和資訊等等相關領域知識。各廠商之間所使用的軟體和硬體各不相同。因此機械手臂在過去價格昂貴，並且專屬開發的硬體設備無法互相替換和開發軟體和人機介面不具有可移植性，因此不同廠商生產或不同型號的機械手臂，只能使用各自專屬的軟體平台來進行開發和生產。機器人作業系統ROS (Robot Operation System)的誕生，解決了過去在機器人軟體的痛點。ROS是專為機器人軟體所開發的一套作業系統架構，ROS是一套開源(open source)的軟體作業系統，結合了許多物件導向語言的函式庫，快速組織並搭建想要的功能，以達到快速開發，並在不改變主架構下來增加新的功

能。六軸機械手臂是工業界常用的工具，機器人作業系統搭配深度智慧相機，利用darknet做物件偵測，並搭配點雲(point cloud library)，推算物體的座標位置。此研究，可以讓機械手臂自動化，達成智慧工廠工程規劃，自動判別需要的物件，進行夾取等動作。

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