Vector image png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

基於UWB人員定位技術提升智慧管理效能之研究

為了解決Vector image png的問題，作者葉珉辰 這樣論述：

隨著第四次工業革命後，許多領域與科技開始結合，人工智慧、5G開始進入到社會中，加上無線通信技術及網際快速發展，以及現在不斷開發室內空間，現今社會中迫切需要高精度和實質性的室內定位服務，如車間材料配送、智慧醫療、智慧家居、大賣場甚至是目前受歡迎的智慧工廠，所有都是室內空間，基於上述的需求，因此產生許多定位技術，從最一開始全球定位系統(GPS, Global Positioning System)，雖然不能應用在室內環境，但也為定位技術走出了第一步，之後陸續出現Wi-Fi、RFID(無線射頻)、藍牙、超聲波、紅外線以及ZigBee室內定位。這些定位技術都有各自的優勢，雖然可以滿足許多場域，但依照

目前情況下來看，現行的技術，只能應用在較簡單的場域，應用在較複雜的場域，因為穿透性，以及設備的干擾會造成定位精凖度偏差，無法實現高精度定位。超寬頻(UWB, Ultra-wideband)定位的出現，通過其獨特的脈衝訊號傳送加上由於頻寬較大，因此擁有較好的測距能力，定位精凖度可達公分等級，及具有一定的穿透能力，因此應用在智慧工廠上，是最好的選擇，最終我們也會透過測試不同場域，找出最適合安裝定位基站及放置定位卡片的位置，透過數據回傳至終端伺服器，可以第一時間觀察人員行為，是否有在安全場域，也會調整卡爾曼濾波器(Kalman filter)，過濾掉一些突然干擾的訊號，使連續座標出現在地圖上更加順暢

，通過反覆測試尋找最適合的數值，最終透過UWB定位技術提升智慧工廠的產能及效率。本論文，藉由比較人員放置定位卡片及基站設置的位置，經過一系列的嘗試，最終尋找出最適合智慧工廠室內定位的解決方案。關鍵字: 智慧工廠、室內定位系統、UWB、三角測量法

海量影像處理暨深度學習模型之雲端儲存機制

為了解決Vector image png的問題，作者沈子耀 這樣論述：

隨著科技日新月異與網際網路發展，海量資料成為近年來熱門議題，現有資料大部分皆為自由結構化，但關聯式資料庫在儲存此類型資料方面力有未逮，故為解決儲存問題，出現各種新型資料庫，如雲端資料庫等，此外，隨著資料量快速增長，使得深度學習領域蓬勃發展，其中「影像辨識」更成為產業中不可或缺之應用，因此，本研究探討影像、深度學習模型及訓練過程，以深度學習框架 Tensorflow 為儲存依據，為其設計資料綱要。本研究採用歸納法，總結各領域儲存之資料欄位，為影像儲存設計最終解決方案「影像儲存資料綱要」，共 12 個欄位，其中使用 Base64 序列化方法將影像儲存進資料庫，並使用隨機抽樣方法從資料庫中讀取影像

，計算其與原始影像之差異，此外，本研究為模型設計最終解決方案「深度學習模型與訓練過程資料綱要」，共 7 個欄位，其中使用 pickle 序列化方法將模型儲存進資料庫，為驗證儲存之模型與原始模型之差異，由儲存影像之資料庫中，隨機抽取 10 筆資料進行辨識，結果顯示，本研究資料庫儲存之影像與模型皆正確，同時，運用資料庫查詢語法進行檢索應用，如利用關鍵字、條件或複合檢索等方式查詢，可藉由資料庫儲存之深度學習模型，對應所儲存影像，找出符合條件之模型與資料集，以供後續影像辨識分析與探討，使資料能夠再利用，因此，透過本研究所設計之資料綱要，提供實務界儲存影像、深度學習模型與訓練過程儲存之參考做法。