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淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 翁慶昌所指導 陳重嘉的 基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃 （2021），提出camera connect中文關鍵因素是什麼，來自於快速探索隨機樹、路徑規劃、機械手臂、機器人操作系統、運動規劃。

而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 黃英哲所指導 趙柔筑的 有效部署GPU資源以利大量深度學習運算 （2021），提出因為有 人工智慧、物聯網系統、系統效能、GPU資源、GPU多工處理的重點而找出了 camera connect中文的解答。

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GTA online 幫會:Pokjic Gang
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FAQ:
Q:係咪觀眾場
A: 是(多數)

Q:點一齊玩?
A: R6 加我好友RGBBQ (有時會爆fd list所以add唔到sor!!!) GTA就入左幫會再入幫會場!!!

Q:DISCORD點有牛歡喜身分組?
A: 你做左youtube會員(牛歡喜),之後係入我discord server之前connect youtube account 去 discord 度, 如果你已經入左server, quit左再connect再入番就得~~~

(C FU) Pc Spec:
CPU: AMD R9 3900X
GPU: ASUS RTX 2080 SUPER TURBR (WATER COOLED)
RAM: KLEVV 3600Mhz 32GB (4x8 GB)
M/B: ASROCK X570 TAICHI
CASE: ANTEC P120 CRYSTAL
FAN: PRIZM 120 ARGB
WATER COOLING: BARROW

Gaming Gear:
Mice: Logitech G502 Lightspeed
Keyboard: Logitech G913 Linear / Corsair K100
Headset: Logitech G Pro X Wireless / Apple Earpods
Mic: Razer SEIREN X / Elgato Wave 3
Chair: Zenox Nebula
Camera: Sony A6400
Recroding Software: Nividia Shadow Play
Live Stream Software: OBS studio
Video Editing Software: Vegas Pro

基於改進之快速探索隨機樹演算法的機械手臂的運動規劃

為了解決camera connect中文的問題，作者陳重嘉 這樣論述：

本論文提出一種改進的快速探索隨機樹演算法，並且將其應用於機械手臂的運動規劃中，讓機械手臂能夠在有障礙物的受限環境中更快速地完成物件取放任務。基於採樣的路徑規劃演算法是一種快速而有效的路徑規劃演算法。雖然常見的目標偏差採樣的快速探索隨機樹已經提升了路徑搜尋的效率，但該演算法仍然會花費大量時間在搜尋一些無效的區域。因此，本論文提出了一種可以提高路徑搜尋效率的採樣半徑限制機制，它使隨機樹能夠在每次探索環境時更有效地往目標區域接近，可以降低所提演算法的計算時間。此外，為了提升演算法對各種環境的適應性，本論文結合了一種節點計數機制來使演算法在一些複雜環境的不同區域能夠切換使用到一個適合的採樣方法，其可

避免演算法在目標方向上探索過多而無法有效地找到路徑 。從一些模擬實驗的比較數據可知，所提的演算法確實可以快速有效地找到路徑。此外，本論文將所提出的路徑規劃方法應用於機械手臂之物件取放。首先使用攝影機、六自由度機械手臂、和二指夾爪來搭建了一個實際的實驗環境，然後使用機器人操作系統來實現整個運動規劃，使六自由度機械手臂可以自主地使用二指夾爪來完成物件取放任務。從一些實際實驗的比較數據可知，本論文所提出之改進的快速探索隨機樹演算法確實可以在受限環境中快速找到一個避開障礙物的移動路徑，並且所實現之基於ROS的運動規劃系統也成功地完成所指定的物件取放任務。

有效部署GPU資源以利大量深度學習運算

為了解決camera connect中文的問題，作者趙柔筑 這樣論述：

為了改善傳統水產養殖的管理模式，利用人工智慧結合物聯網建立了水下自動辨識的監控系統。透過網路連接養殖池內的水下攝影機，再利用人工智慧在即時影像辨識的技術，讓系統自動去判斷水下的生物狀況，包含生物進食狀況、生物活動狀況。人工智慧的方法中，雖其運算量龐大，但因為其運算內容相似，因此可以透過加速平行運算的硬體GPU來加速運算的時間，提高同一時間內的辨識量。建立了完整的辨識系統後，有更多台需要辨識的攝影機時發現，辨識程式在使用辨識伺服器的運算資源的記憶體龐大，每一個辨識程式又只能處理一台攝影機的辨識，導致伺服器的運算資源的記憶體不足夠而無法同時處裡多部攝影機的辨識。這樣在協助更多場域養殖池的水下影像

管理上是一個困境。為了解決此問題，有兩個方向，一為減少辨識程式所使用的運算資源的記憶體，二為改良辨識程式使其有辦法辨識多部攝影機。第一個方法主要有限制程式運算資源的使用及模型剪枝的方法，不過在實驗結果中兩者雖能減少單一辨識資源的使用，不過在使用多組辨識程式的狀況時，其所節省的運算資源的記憶體沒有很多。此論文主要提倡第二種方法，改良辨識程式，使其有能力辨識多部攝影機。將透過三種方式：多路複用、平行處理、及整合多路複用及平行處理，來有效的部屬運算資源，使得伺服器能夠對更多的攝影機進行辨識，同時壓低辨識資源的使用。透過此論文介紹的方法，大幅改善了伺服器受到運算資源記憶體不足而無法對多部攝影機辨識的問

題。伺服器每秒辨識幀數要120幀時，原本將使用10GB的運算資源，透過平行處理的方法後，只需約4.2GB運算資源即可完成辨識。以同樣使用5GB的運算資源，原本只能辨識60幀，透過平行處理則可達到120幀。而多路複用方法可使系統辨識串流中，分配給不同的攝影機。因此此系統透過彈性的運用多路複用及平行處理，達到同樣運算資源下可以最少達到三倍的數量的攝影機辨識。

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