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另外網站– GunnersVille.com也說明：

國立清華大學 資訊工程學系 金仲達所指導 楊宛蒨的 論目標條件模仿學習的泛化 （2019），提出lianli關鍵因素是什麼，來自於目標條件模仿學習、泛化。

而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 廖文宏所指導 陳研佑的 以深度學習為基礎的睡意偵測技術 （2019），提出因為有 深度學習、電腦視覺、睡意偵測的重點而找出了 lianli的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了lianli，大家也想知道這些：

lianli進入發燒排行的影片

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DISCLAIMER: Previously im a MAC users. I never build a PC in my life. This is the 1st time i assamble everything by my ownself. If got any mistake please forgive me. If u like this video please SUBSCRIBE to my channel for more PC stuffs. Thanks Guys!!

~SPECS~
Casing: ASUS ROG STRIX HELIOS White Edition
Motherboard: ROG STRIX B550-A Gaming
Power Supply: ROG-STRIX-850G-White
CPU cooler: ROG STRIX LC 360 RGB
CPU: AMD RYZEN 9 5900X
GPU: ASROCK TAICHI RADEON RX6800 XT 16GB OC
WIFI: ASUS AX3000 Dual Band WIFI 6
STORAGE: SAMSUNG EVO 1TB 970 NVME
: GIGABYTE SSD 1TB X 2
RAM: CORSAIR VEANGEANCE PRO RGB 16G X 4 Custom DIY color
RGB strip: LIANLI STRIMER PLUS 24 PIN , TRIPLE 8 PIN, PHANTEX RGB Neon combo
RGB HUB: ID-COOLING HA-02C ARGB FAN HUB
Keyboard: ROG Strix Scope TKL GUNDAM EDITION
Mouse: ROG Strix Impact II GUNDAM EDITION
Pad: ROG Sheath GUNDAM EDITION
Headset: ROG DELTA GUNDAM EDITION
Headstand: ROG THRONE QI Dual USB GUNDAM EDITION
Light bar beside monitor: GOVEE Light bar AMAZON
GUNDAM back plate deco: Shopee custom made by 'crystal5224'

Official ASUS ROG MALAYSIA: https://rog.asus.com/my/
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論目標條件模仿學習的泛化

為了解決lianli的問題，作者楊宛蒨 這樣論述：

目標條件式機器學習嘗試根據給定的目標條件生成具有相同輸入的不同輸出的機器模型。這對於機器人技術特別有用，在機器人技術中，機器人使用不同的參數執行相同的任務。當前的條件模型主要關注離散目標條件，這些目標條件主要用作分類標準。研究離散目標條件可以如何很好地概括為連續值是很有趣的。在本文中，我們使用模仿學習來訓練具有離散目標條件的神經模型，然後使用訓練後的目標條件之間的條件值來測試模型。我們在具有5DoF機械手臂的模擬環境中進行實驗，該機械手臂實驗三個簡單的機器人任務，這些任務使用機械手臂的一個或兩個關節。實驗結果表明，訓練有素的機器人代理可以對目標條件值進行插值以完成任務，達到與線性回歸相似的效

果。但是，目標條件值的外推將在有限的值範圍內成功。

以深度學習為基礎的睡意偵測技術

為了解決lianli的問題，作者陳研佑 這樣論述：

汽車駕駛在開車的途中發生打瞌睡行為的話很容易造成車禍發生，可能會造成行人或是駕駛受傷甚至是死亡。為了避免因為駕駛的打瞌睡行為而發生車禍，我們設計了一套可以自動偵測開車的駕駛是否有打瞌睡行為的即時辨識系統，這套系統使用了電腦視覺技術以及影像處理相關的演算法來分析駕駛的臉部表情和動作資訊來判斷出是否有明顯睡意產生。此系統的處理流程可以分成主要兩個部分，其中一個是人臉偵測，另外一個是睡意辨識，為了有效的辨識駕駛的情況而先偵測並擷取臉部圖像，藉此來去除掉不必要的環境背景因素，在睡意辨識的部分我們則是提出了合併多種不同的深度學習模型的方法來分析駕駛的睡意狀況。而在這次的研究中所使用到的訓練和測試的睡意

資料集是由清華大學(NTHU)電腦視覺實驗室所提供的，其中我們所建立的睡意辨識模型在測試資料集上的辨識準確率可以達到87.34%，而本次的實驗結果也優於過去多數相關文獻的結果。

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