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另外網站Asus ROG Strix G10DK Gaming Desktop (Ryzen 7) [RTX 3060]也說明：With ASUS have again proved why they are so popular. Check out our bargain prices online at JB Hi-Fi.

中原大學 機械工程研究所 陳冠宇所指導 曾彥璋的 發展基於ResNet50咖啡豆之圓豆及一般豆分類系統 （2020），提出asus rog strix關鍵因素是什麼，來自於咖啡豆、神經網路。

而第二篇論文國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 彭昭暐所指導 陳裕文的 機器學習應用於車用影像與雷達融合技術開發 （2018），提出因為有 多感測器融合、深度學習、物件辨識、多物件追蹤卡爾曼濾波器、多物件追蹤粒子濾波器、車道線偵測的重點而找出了 asus rog strix的解答。

最後網站ASUS ROG Strix G15 (2021) Gaming Laptop, 15.6" 300Hz IPS ...則補充：Focused firepower streamlines and elevates the core Windows 10 gaming experience in the ROG Strix G15. With up to a powerful AMD Ryzen™ 9 5900HX CPU and GeForce ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了asus rog strix，大家也想知道這些：

asus rog strix進入發燒排行的影片

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Orgin

發展基於ResNet50咖啡豆之圓豆及一般豆分類系統

為了解決asus rog strix的問題，作者曾彥璋 這樣論述：

近年來各式連鎖咖啡店在臺灣一間一間地開，臺灣人的咖啡消耗量年年創新高，你是否也有每天喝咖啡的習慣呢？隨著人們對咖啡的品質愈來愈注重，因此想要喝到一杯好喝的咖啡，必須從生咖啡豆開始嚴格把關，以往都是由咖啡農經過大量人力篩選掉瑕疵的咖啡豆後，賣到咖啡店再由老闆進行第二次的篩選，生咖啡豆可分成圓豆與平豆，對於圓豆的產量相當稀少，圓豆因為外型關係容易烘培均勻、香味極為濃厚且養分含量多，所以市面上的圓豆比平豆價值高出許多。本研究利用人工智慧深度學習技術，利用Tensorflow為基底的高階語言Keras套件來建立深度學習的類神經網路架構，以ResNet-50訓練模型為基礎給予權重來抓取圓豆與平豆的特徵

，再利用這些特徵來進行神經網路訓練，將其生咖啡豆分類成圓豆與平豆，經測試分析後生咖啡豆的辨識準確率到達96%以上。

機器學習應用於車用影像與雷達融合技術開發

為了解決asus rog strix的問題，作者陳裕文 這樣論述：

本論文透過毫米波雷達與車載魚眼攝影機開發一套感測器融合技術，由於影像並沒有物體的距離、速度資訊，而雷達無法辨別出物體的種類，透過感測器互補的特性建構出一套演算法能夠辨識以及偵測物體的真實運動情況。本論文可以補償單一感測器失效情形，提高本車於行駛中的車道上物體感測能力，用以適時的提醒駕駛人注意道路上的物體達到防止碰撞，本論文依據兩個警示指標：碰撞時間與侵占時間，用以判定是否提醒駕駛。 本論文是採用並聯式感測器融合的架構進行開發。雷達系統由於本身的雜訊較大，經由聚類、粒子濾波器追蹤以及反射強度等進行資料點過濾。影像辨識系統則以深度學習網路架構YOLO演算法進行物件的識別，其中物件總類包含：汽車

、機車、自行車和行人四類，為了避免物體因運動時的光線變化所干擾使得物件無法被正確的偵測到，本論文使用卡爾曼濾波器輔助物體的追蹤。多感測器的融合是利用輻狀基底類神經網路學習雷達座標與影像座標之間的轉換關係，並將雷達資訊投影到影像座標系上，與影像物件偵測結果進行關係匹配。由於雷達的雜訊較大，故會將雷達在影像上的投影點透過車道線進行範圍限制以避免雷達誤報。 為了驗證演算法的工作效能以及適用環境，測試場景分為四種不同天候之市區道路，包含日間、夜間、日間雨天和夜間雨天。為了彌補影像在於夜間和雨天容易受到光線和雨滴折射的影響導致物體偵測失效的情形，雷達系統可以有效的將物體資訊回授到影像上進行物體偵測的補

償。

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