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gopro密錄器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SalimIsmail寫的 指數型組織：企業在績效、速度、成本上勝出10倍的關鍵 可以從中找到所需的評價。
國立聯合大學 環境與安全衛生工程學系碩士班 高振山、杜逸興所指導 黎亦書的 運動攝影機方形鋰離子電池熱失控之研究 （2021），提出gopro密錄器關鍵因素是什麼，來自於鋰離子電池、熱失控。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 陳聰毅、陳昭和所指導 郭益宏的 基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究 （2021），提出因為有 影像去模糊、運動模糊、深度學習、區域性模糊、固定式攝影機的重點而找出了 gopro密錄器的解答。
指數型組織：企業在績效、速度、成本上勝出10倍的關鍵
為了解決gopro密錄器 的問題，作者SalimIsmail 這樣論述：
【業界熱烈好評，組織學必讀新趨勢】★《彭博社》2015年最佳商業書籍 ★《財星》雜誌2015年五大商業書籍★亞馬遜書店組織學類百大暢銷書籍 ★Frost & Sullivan顧問公司2014年「成長、創新與領導」年度最佳書籍★聯合利華（Unilever）高階主管必讀書籍★高階主管讀書會（C-Suite Book Club）搶眼選書 ★全球最大商業書摘網站getAbstract強烈推薦 ★Goodreads書評網700人5星推薦★亞馬遜讀者超過200人5星推薦★Google與NASA合辦、全球最聰明大學「奇點大學」指定用書【在加速化的年代，你的
組織需要轉變為「指數型組織」】歡迎來到指數時代，在這個加速化的年代中，你要如何掌控這一切？你要如何吸引人才，建立起一家在速度、專業和創新能力上都能與指數時代相配合的企業呢？答案是要建立「指數型組織」！指數型組織是指一個組織在使用了新型槓桿化加速技術後，其影響力或產出比同行有不成比例的巨大——至少必須十倍大。Google、Amazon、阿里巴巴、蘋果、特斯拉、GE……無論是新創、網路業或傳統產業，它們的業績都能夠創造指數型爆發，其中的祕密就是指數型組織！當數位科技以指數型曲線加速變革，企業必須跳脫傳統線性發展思維，成為可以充分擴張、快速發展而且具有智慧的組織，才能在加速創新與競爭的時代成為贏家！
【打造指數型組織的十一個關鍵】為了理解何謂指數型組織，作者指出技術進步的幅度是以指數方式成長，資訊變得越來越多、越來越快，為了適應變革快速的時代，指數型組織的概念從而產生，這種組織有著以下六種外部屬性：●宏大變革目標：組織秉持的更崇高、更有抱負的目標●隨需求聘僱的員工：利用基本組織以外的人員●社群與群眾：挖掘一大群充滿熱情、願意貢獻時間和專業技術的愛好者●演算法：收集資料，並加以組織、應用與揭露公開●槓桿資產：租賃、共用或利用資產，而非擁有資產●參與：以遊戲化、激勵競賽的方式，製造外部網路效應但急速擴張的組織內部有可能出現盲點或斷裂，因此指數型組織同時也應具備以下五種內部屬性：●介面：以系統化
和自動化的方式，將來自外部屬性的產出加以篩選和處理●儀表板：衡量和管理組織的新方法，裡面包含人都人能取用且必要的公司和員工衡量標準●實驗：有勇氣執行精實創業方法，對假設進行測試，並且不斷嘗試已受控制的風險●自治：以輕量級的「目標和關鍵成果」方法，取代傳統由上而下的管理方式●社交技術：由七個關鍵部分組成，創造透明度和連結性，最重要的是降低組織的資訊延遲【所有企業都能成為指數型組織，也必須如此靠攏】指數型組織模式並不是只適用於創新事業或是新創公司，它其實也可以運用在既存的中型、大型公司，促使其達到指數型成長。儘管解決方案視各公司的狀況而異，沒有放諸四海皆準的範本，但本書檢驗了許多公司的轉型案例，包
括：TED、GitHub、GoPro、可口可樂、海爾、小米、英國衛報、奇異、亞馬遜……等知名公司。最終，無論是微型、中型、還是大型企業，在這個變革快速資訊爆炸的年代中，要不是往指數型企業靠攏，就是被指數型企業挑戰，而公司的選擇，就足以決定它們的存亡。【本書特色】1. 論述完整清晰，以明確的流程步驟，說明指數型組織的關鍵屬性與建立方式2. 眾多現實案例剖析，無論產業新舊、規模大小或人數多寡，都有足以參考的轉型範本3. 符合加速時代的組織管理完整新論述，擘畫出瞬息萬變、資訊變化迅速的年代所需要的組織新模型。【專業推薦】★聯合利華執行長 保羅．波曼★暢銷書《富足》作者 彼得．戴曼迪斯★Google工
程總監 雷蒙德．庫茲威爾★台灣首位「奇點大學」畢業生、臺北科技大學互動設計系助理教授 葛如鈞
gopro密錄器進入發燒排行的影片
默默地也五萬訂閱了，我自認不是非常勤勞上片的YouTuber，原本也覺得跟觀眾互動沒什麼必要，畢竟攝影做影片本來就是我的愛好。隨著觀眾越來越多，看影片的你們給我許多回應，這個頻道才會變成現在這個樣子，我對觀眾的責任感也日漸增加，我想是時候回饋你們了。
我在社群發了問卷，看有沒有人對毛巾的一切有興趣，沒想到問題數量遠遠超過我的預想（害我得分上下兩集）。捲起袖子，有問必答，就來吧！
我喜歡用相機紀錄人生的一切，器材旅人毛巾的 YouTube 頻道今後也請多多指教。
❤️毛巾五萬訂閱ＱＡ特輯
感情篇：https://youtu.be/n3oWXj1aPvs
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運動攝影機方形鋰離子電池熱失控之研究
為了解決gopro密錄器 的問題，作者黎亦書 這樣論述：
近年來，隨著現今科技之快速發展，運動攝影機(Action Camera)在日常生活中應用十分廣闊，其原本設計初衷是用於記錄各種運動之影像，近年來也應用至多個領域，例如行車紀錄器、電視和網路節目之錄製等。運動攝影機之電力來源是來自相機內部之鋰離子電池，雖其電容量不大但在不正常使用情況下，仍有可能會引發火災爆炸之事故，不可忽視此安全性問題。本研究選用正副廠之三種不同方形運動攝影機鋰離子電池進行實驗，分別為 GoPro、KingMa 和 RuigPro，將電池分別充電至不同荷電狀態(25%SOC、50%SOC、75%SOC、100%SOC)，透過本實驗室自製之密閉加熱測試儀進行電池熱失控實驗，並根
據其實驗中的初始放熱溫度(Tonset)、臨界溫度(Tcr)、最高溫度(Tmax)、最大壓力(Pmax)、最大升溫速率((dT/dt)max)，在不同荷電狀態和不同電池廠牌之比較下，探討方形運動攝影機鋰離子電池熱失控反應之熱安定性和熱危害性。實驗結果得知，三種廠牌之方形運動攝影機鋰離子電池均有明顯之熱失控反應行為，GoPro 電池在不同荷電狀態下，其初始放熱溫度以及臨界溫度之表現，均比其他兩副廠(KingMa 和 RuigPro)優異。GoPro 電池在50%SOC時之升溫速率增長幅度較為緩慢，75%SOC 和 100%SOC 之最大升溫速率分別為 6900 oC/min 和 11880 oC
/min，其最高溫度和最大壓力在實驗過程中與其他兩個副廠電池相比，均表現出較低之數值。RuigPro電池在75%SOC 時之溫度和升溫速率快速增長，75%SOC 和 100%SOC 之最高溫度分別為647.0oC和812.1oC，最大升溫速率分別為5970oC/min和18120oC/min，使其電池危害性變嚴重。KingMa電池之最高溫度達到948.9oC，最大壓力達到3.3bar，最大升溫速率達到29820oC/min，KingMa電池熱失控反應是最為嚴重的。綜合上述實驗結果可得知，熱穩定性之排序為:GoPro>RuigPro>KingMa。
基於深度學習之日夜移動車牌去模糊影像方法之研究
為了解決gopro密錄器 的問題，作者郭益宏 這樣論述：
目錄摘要 IABSTRACT III致謝 V目錄 VI圖目錄 IX表目錄 XIV第一章、 緒論 11.1 研究動機 11.2 系統架構與流程 41.3 論文大綱 5第二章、 相關習知技術與知識 62.1 影像退化模型( Image Degradation Model) 62.2 深度學習( Deep Learning) 72.3 卷積神經網路( Convolutional Neural Network) 92.3.1. 卷積層( Convolutional Layer) 92.3.2. 池化層( Pooling Layer) 132.3.3
. 激勵函數( Activation Function) 142.3.4. 全連接層( Fully Connected Layer) 172.4 神經網路特徵傳遞方法 182.4.1 殘差網路( Residual Network) 192.4.2 密集連接網路( Densely Connected Networks) 212.4.3 特徵傳遞網路總結 232.5 CNN的注意力機制 242.5.1. 通道注意力( Channel Attention) 242.5.2. 空間注意力( Spatial Attention) 282.5.3. 混合注意力( Mi
xed Attention) 32第三章、 相關文獻探討與介紹 363.1 單張影像運動模糊復原相關文獻 363.1.1 直線運動模糊畫面之復原方法 383.1.2 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 423.1.3 Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 473.1.4 DeblurGAN-v2：Deblurring(Orders-of-Magnitude)F
aster and Better 533.2 視訊影像運動模糊復原相關文獻 563.2.1 Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras 563.2.2 Triple-Adjacent-Frame Generative Network for Blind Video Motion Deblurring 60第四章、 本系統與方法 664.1 模糊影像合成資料集 684.2 資料前處理 724.2.1 影像角度旋轉 724.2.2 色彩變換 744.2.3 隨機亂數裁切 754.3 影像區域分割模組 764.
4 單張影像去模糊神經網路模組 784.4.1 殘差塊(ResBlock) 834.4.2 密集注意力(Dense Attention Block) 844.4.3 通道注意力(Channel Attention) 864.4.4 空間注意力(Spatial Attention) 904.4.5 損失函數(Loss Function) 94第五章、 實驗結果 965.1 實驗設備與環境 965.2 實驗結果與分析 975.2.1 主觀結果評估與比較 985.2.2 客觀結果評估與比較 1115.2.3 整體性比較 116第六章、 結論與未來方向
1186.1 結論 1186.2 未來方向 119參考文獻 120 圖目錄圖 1.1.1 日間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 1.1.2 夜間快速移動車輛模糊影像復原:(A)模糊車輛影像(左大圖)、模糊車牌區域(右小圖);(B)復原車輛影像(左大圖)、復原車牌區域(右小圖) 2圖 2.1.1 影像退化模型 6圖 2.2.1 淺層神經網路 7圖 2.2.2 深層神經網路 8圖 2.2.3 神經元 8圖 2.3.1 卷積神經網路 9圖 2.3.2 卷積運算過程
10圖 2.3.3 多個FILTER卷積示意圖 10圖 2.3.4 跨步卷積STRIDE=1 11圖 2.3.5 跨步卷積STRIDE=2 11圖 2.3.6 填充像素 12圖 2.3.7 最大值池化 13圖 2.3.8 平均值池化 14圖 2.3.9 SIGMOID函數 15圖 2.3.10 TANH函數 16圖 2.3.11 RELU函數 16圖 2.3.12 全連接層-二維向量轉換一維向量 17圖 2.4.1 模型退化問題 19圖 2.4.2 原始神經網路塊(A)殘差塊架構(B) 20圖 2.4.3 有無加入 RESNET 解決模型退化問題差異 20圖 2.4.
4 密集連接示意圖 21圖 2.4.5 RESNET與DENSENET測試比較結果 23圖 2.5.1 SENET 的通道注意力層架構 25圖 2.5.2 左邊為原始RESNET架構 右邊為加入SENET的RESNET架構 27圖 2.5.3 左邊為原始INCEPTION架構 右邊為加入SENET的INCEPTION架構 27圖 2.5.4 SENET 測試結果 28圖 2.5.5 SENET訓練曲線 28圖 2.5.6 DANET模型架構圖 29圖 2.5.7 位置注意力(POSITION ATTENTION)模型 30圖 2.5.8 通道注意力(CHANNEL ATTEN
TION)模型 31圖 2.5.9 CITYSCAPES測試集測試數據 32圖 2.5.10 CBAM架構 33圖 2.5.11 CBAM 通道注意力層 34圖 2.5.12 CBAM 的空間注意力層 34圖 2.5.13 文獻 [16]比較結果圖 35圖 3.1.1 等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.2 非等速模糊影像之倒頻譜 38圖 3.1.3 文獻 [24]方法流程圖 38圖 3.1.4 (A)等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖;(B)非等速運動模糊影像與其傅立葉轉換頻譜圖 39圖 3.1.5 軌跡偏移示意圖 40圖 3.1.6 PSF 估計流程圖 40圖
3.1.7 文獻 [24]等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.8 文獻 [24]非等速運動模糊復原結果 41圖 3.1.9 文獻 [25]多尺度模型架構圖 42圖 3.1.10 文獻 [25](A)原始殘差塊、(B)改進後的殘差塊 44圖 3.1.11 文獻 [25]GOPRO資料集(A)真實世界清晰影像、(B)傳統方法BLUR KERNEL合成、(C)文獻 [25]通過平均清晰幀合成模糊影像 44圖 3.1.12 文獻 [18]比較數據 46圖 3.1.13 文獻 [26]與相關文獻比較 47圖 3.1.14 文獻 [26]網路架構圖 48圖 3.1.15 文獻 [26]編
/解碼器架構 49圖 3.1.16 文獻 [19]DMPHN不同層級輸出結果 51圖 3.1.17 文獻 [26]客觀評估結果比較 51圖 3.1.18 (A)文獻 [19]中所提到的網路架構、(B)實際上程式碼網路架構 52圖 3.1.19 文獻 [27]與相關文獻比較 53圖 3.1.20 文獻 [27]網路架構圖 54圖 3.1.21 合成的模糊圖像的視覺比較，無插值(A,C)和有插值(B,D) 55圖 3.1.22 文獻 [27]客觀評估結果比較 55圖 3.2.1 文獻 [31]提取相鄰幀之間特徵 57圖 3.2.2 文獻 [31]網路架構 58圖 3.2.3 文
獻 [31]DBN網路詳細規格 58圖 3.2.4 文獻 [31]與其他方法比較 59圖 3.2.5 文獻 [32]提出的架構 61圖 3.2.6 文獻 [32]粗糙去模糊網路架構 62圖 3.2.7 文獻 [32]合併子網路 62圖 3.2.8 文獻 [32]精細去模糊網路架構 63圖 3.2.9 文獻 [32]與其他相關文獻比較之數據 65圖 3.2.10 文獻 [32]與其他相關文獻方法去模糊結果 65圖4.1 系統流程圖 67圖 4.1.1 模糊影像合成方法示意圖(天橋-正面角度) 69圖 4.1.2 模糊影像合成方法示意圖(道路-側面角度) 69圖 4.1.3
不同張數模糊長度(天橋-正面角度) 70圖 4.1.4 不同張數模糊長度(道路-側面角度) 71圖 4.2.1 影像角度旋轉(正、側面角度) 73圖 4.2.2 影像RGB轉換成HSV(正、側面角度) 74圖 4.2.3 隨機亂數區域裁剪(正、測面角度) 75圖 4.3.1 影像區域分割(正、側面角度) 77圖 4.4.1 單張影像去模糊神經網路 79圖 4.4.2 RESBLOCK 83圖 4.4.3 DENSE ATTENTION BLOCK 84圖 4.4.4 通道注意力運算過程 87圖 4.4.5 最大值池化計算方式 87圖 4.4.6 平均值池化計算方式 88
圖 4.4.7 特徵權重計算方法 89圖 4.4.8 將兩種特徵圖進行通道串接 90圖 4.4.9 空間注意力運算過程 91 表目錄表格 1 單張影像去模糊神經網路詳細內容 79表格 2 DENSE ATTENTION BLOCK詳細內容(以下稱作DAB) 85表格 3 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(正面) 92表格 4 有無加入通道注意力和空間注意力比較結果(側面) 93表格 5 清晰影像合成模糊 99表格 6 真實模糊 99表格 7 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間雨天) 99表格 8 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 101表格
9 天橋一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 102表格 10 路口一所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(日間) 103表格 11 路口二所拍攝的清晰影像合成模糊復原比較(夜間) 104表格 12 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間雨天) 105表格 13 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(日間陰天) 106表格 14 天橋一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 107表格 15 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(日間) 108表格 16 路口一所拍攝的真實模糊復原比較(夜間雨天) 109表格 17 路口二所拍攝的真實模糊復原比較(夜間) 110表格 18 表格7測試影像之客觀
評估結果(天橋一日間雨天) 111表格 19 表格8測試影像之客觀評估結果(天橋一日間) 111表格 20 表格9測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 112表格 21 表格10測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 112表格 22 表格11測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 112表格 23 表格12測試影像之客觀評估結果(天橋一日間雨天) 113表格 24 表格13測試影像之客觀評估結果(天橋一日間陰天) 113表格 25 表格14測試影像之客觀評估結果(天橋一夜間) 114表格 26 表格15測試影像之客觀評估結果(路口一日間) 114表格 27 表格16測試影像之客
觀評估結果(路口一夜間雨天) 115表格 28 表格17測試影像之客觀評估結果(路口二夜間) 115表格 29 各個方法的處理方式與優缺點比較 117