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長庚大學 商管專業學院碩士學位學程在職專班資訊管理組 陳春賢所指導 李魁文的 使用者輔助之藥品辨識系統之開發 （2019），提出SQL zoo關鍵因素是什麼，來自於藥物辨識、藥品辨識、使用者輔助、形狀演算、形狀量化、量化演算、色彩演算、色彩量化。

而第二篇論文醒吾技術學院 資訊科技應用研究所 陳家堂、葉思明所指導 黃玉燕的 整合無線網路及藍芽通訊於短距離室內定位及其於導覽之應用 （2008），提出因為有 藍芽、導覽、定位的重點而找出了 SQL zoo的解答。

最後網站East new york freight tunnel. figure es-2 Latest local Colorado ...則補充：East new york freight tunnel. figure es-2 Latest local Colorado news from FOX31 Denver news and Colorado's Own Channel 2 10 ft For 150 years, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了SQL zoo，大家也想知道這些：

使用者輔助之藥品辨識系統之開發

為了解決SQL zoo的問題，作者李魁文 這樣論述：

本研究著重於藥品中的藥錠及膠囊辨識，以使用者輔助的模式來辨識藥品，架構為ASP.NET MVC網站，資料庫使用SQL SERVER 2017 EXPRESS，管理者可自行新增、修改、刪除藥品品項及相關資訊。使用時第一步上傳影像(硬幣、藥品置於白紙上)，第二步框出硬幣位置，第三步使用畫筆標記藥品區域，即可進行搜尋。一般影像辨識模型在藥品品項有異動時，整個模型就需重新訓練，而本研究僅用一張影像將該異動藥品之面積、形狀、色度建檔後即可使用，不需額外訓練模型。另外本研究以使用者輔助模式，標記藥品所在位置，用以取代影像分割，以往使用者需自行選擇藥品之色彩、形狀等資訊，以進行搜尋，本研究利用使用者標記之

藥品區域，同時計算藥品面積、形狀及色度，不僅降低人為選擇誤差，也減少搜尋時間，又有不錯的預測能力。其中本研究對於形狀的算法，是原創的形狀量化演算法，量化後除了呈現相似的藥品品項，也排除差異過大的品項，故本研究預測之結果較接近真實情況。本研究資料集共129個藥品，每個藥品訓練集1張、測試集1張、訓練集使用者藥品標記1張、測試集使用者藥品標記1張，每個藥品4張，共516張影像。最後合併模型第一名準確率93.8%(Top 1 Accuracy) 、前二名準確率98.4%(Top 2 Accuracy) 、前五名準確率100%(Top 5 Accuracy)。

整合無線網路及藍芽通訊於短距離室內定位及其於導覽之應用

為了解決SQL zoo的問題，作者黃玉燕 這樣論述：

本論文將設計一套即時導覽系統，可應用於博物館、美術館、校園、大型的倉庫或室外動物園等景點。整個系統利用藍芽的技術做為區域定位的功能，再透過Wi-Fi的技術與遠端資料伺服器做為即時資訊的連結。在系統的開發上使用 Microsoft Visual Studio C# 做為程式的開發語言，以SQL Server做為資料庫管理系統，而遠端資料伺服器是使用Microsoft Windows Server2003作業系統，並建構Web Service做為資料庫端及參觀者端的管道，在手持裝置上必需具備藍芽及Wi-Fi的功能。在某些景點的區域間距若很相近時，就會有藍芽訊號重疊的問題，因此本論文進一步利用金屬

屏蔽來衰減藍芽訊號的發射範圍，並對訊號發射做出方向性及縮小輻射範圍的量測。本系統對參觀者端提供的即時資訊功能可分為兩個部份，一是參觀者利用手持裝置就可即時獲得景點的資料，另一個則是參觀者也可利用手持裝置得到即時目前位置。對於管理者而言可利用來分析每個區域景點的人數流量及目前每個景點的人數，並可提供景點的資料修改容易快速，達成即時更新的功能。

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