canon eos r相機王的問題，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

Nikon D500數位單眼相機完全解析

為了解決canon eos r相機王的問題，作者CAPA特別編輯 這樣論述：

睽違近7年的DX（APS-C）規格DSLR王者，Nikon D500榮耀現身！ 　　※徹底解放新一代DX規格「旗艦機種」壓倒性的攝影力！ 　　※詳盡解說與剖析Nikon D500的「最佳化設定」以及各式「鏡頭的搭配訣竅」 　　※由日本攝影職人示範與分析各種主題的「實拍活用術」 　　※獨家收錄D500研發團隊的「深度專訪」 　　[重點規格] 　　更加進化與提昇的2088萬有效像素、100%觀景窗視野率、影像放大倍率等倍（1倍）、幾乎涵蓋整個取景範圍的153點自動對焦點（55點可自由選取）、嶄新的Multi-CAM 20000自動對焦系統（暗處對焦能力達到-4 EV）、支援AF微調整自動

設定、全新設計的反光鏡減震機制（減輕振動並縮短觀景窗影像消失時間）、電子前簾快門（徹底減輕快門釋放時的振動）、內建HDR與多重曝光拍攝功能、180000像素RGB測光感應器（提供更精確的場景判斷、人臉辨識以及3D Tracking連續自動對焦）、高達ISO 51200的常用感光度性能（可擴張到驚人的ISO 1640000）、EXPEED 5高速影像處理引擎、每秒10張的高速連拍（可持續連拍200張14bit無損壓縮的RAW檔）、20萬次的快門壽命、僅0.05秒的快門釋放時滯、4K UHD(3840×2160)短片拍攝（單段最長29分59秒）、提供外部（收音）麥克風與外部（監聽）耳機插槽、3.2

英吋翻揭式「觸控」液晶螢幕（解析度236萬像素、可視角170度、視野率100%）、搭載減輕閃爍（Anti-flicker）拍攝功能、堅固耐用的單體結構鎂合金「防塵防滴」機身、搭載與D5同級的機身按鈕發光功能以及便利的對焦點選擇桿、內建Wi-Fi與NFC以及能夠確保和智慧型裝置（手機、平板等）保持連線的超低耗電SnapBridge檔案「無線傳輸」功能、可確保相片保持水平的「雙區縮放」影像（放大）檢視功能、最多可同時遙控18盞外接式閃光燈、採用高速傳輸的XQD與SD（支援UHS-II）雙記憶卡插槽、USB 3.0高速傳輸介面插槽、單次充電可拍攝1240張相片的優異續航力（CIPA標準，採用與D81

0、D750、D7200相同的EN-EL15鋰電池）。 　　[王者證明] 　　從上述的重點規格中，相信您不難看出這台性能猛獸究竟有多麼優異與強大。從握起相機的那一刻，一種莫名的興奮期待感，那種油然而生的自信心，將幫助您創作出更多極致的作品！ 　　這樣的一份「信賴感」，正是旗艦機種所代表的意義。 　　眾多與全片幅旗艦機種D5所共享的技術與規格，便是D500最強力的「王者證明」。無論是迅速的對焦、超高速的連拍、毫不遲緩的反應力，更加進化且實際可用的高ISO領域表現，全都是為了呼應專為職業級水準所徹底打造的黃金規格！ 　　本書，將幫助各位在最短的時間內，學習如何透過各種優化設定與建議的鏡頭

搭配，完整釋放出D500應有的實力與表現，讓您不再因為器材的因素而阻礙了影像的創作，享受高自由度的攝影樂趣！

canon eos r相機王進入發燒排行的影片

以深度學習偵測植物病害之研究－以稻熱病為例

為了解決canon eos r相機王的問題，作者曾信維 這樣論述：

稻熱病作為水稻之主要病害之一，目前防治稻熱病之主要方法為抗病品種之栽培以及殺菌劑之施用，雖然前者具有較低之生產成本，且對於環境所造成之負擔也較低，然而過度依賴單一品種或是不當的施肥管理，將使其抗病性逐年下降。而殺菌劑之施用雖然較為有效，則需要注意施藥之劑量以及範圍，避免過度施藥所增加之生產成本及環境衝擊。傳統在執行稻熱病害的偵測時多以人力進行地面調查，無論是時間上或是金錢上都需要花費大量成本，對於病徵判斷之精確度亦有限。隨著機器學習技術之發展，如深度學習這類具有高學習力及高辨識力之技術，可以提供使用者一次性進行大量資料的訓練，且其”end-to-end”之特性使資料不須進行預處理，可以節省大

量時間成本，因此本研究欲使用深度學習之技術開發一套稻熱病病徵之影像辨識系統，先針對田野調查所拍攝之影像進行專家判釋，建立病害病徵之影像資料庫，並用其進行深度學習，建立稻熱病辨識之卷積神經網路模型。同時，本研究使用經紅外線改機之相機影像進行深度學習，探討此類資料對於稻熱病之判釋能力。本研究根據所蒐集之資料，將影像分為健康、稻熱病及胡麻葉枯病三個分類，並將可見光及紅外光影像分別進行深度學習之模型訓練。模型進行遷移學習以提升訓練效率，並使用DenseNet121作為模型架構。模型完成訓練後進行測試資料之預測，並以混淆矩陣進行辨識成果的展示，同時計算相關指標以進行成果精度評估。結果顯示利用可見光影像進

行訓練之分類模型精度可達0.98，紅外線影像之分類模型精度達0.94，可見光影像在病徵辨識上較有優勢，而透過紅外線改機所獲得之紅外線影像亦能取得不錯的辨識精度，顯示此類影像應用於病徵辨識之潛力。