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這兩本書分別來自流行風 和流行風所出版 。
國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 陳志成所指導 王嘉誠的 衛星失效區域定位方法 （2021），提出papago導航app關鍵因素是什麼，來自於定位、導航、衛星失效區域、路層偵測、氣壓、磁指紋。
而第二篇論文逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 詹友慶的 基於GAN-LSTM之次世代車輛擴增實境導航系統研製 （2019），提出因為有 生成對抗網路、長短期記憶網路、擴增實境導航系統、虛擬導航路徑、逆透視投影、語義分割的重點而找出了 papago導航app的解答。
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Samsung GALAXY Note 3 完全進化
為了解決papago導航app 的問題，作者手機GoGo編輯部 這樣論述：
全球熱賣的GALAXY Note系列，以人性化的S Pen設計以及豐富的客製化Apps，讓大家重拾對手寫的熱情。現在，Samsung再接再厲推出後續機種GALAXY Note 3，不僅螢幕更大，升級為5.7吋，同時也讓隨機搭配的S Pen智慧筆更加精進，可以提供使用者更棒的書寫和操作體驗。此外，在S Pen應用方面，則是多了許多應用機制，像是增加了「感應快捷環 Air Command」功能，可以喚出快捷環執行：全能窗、全能搜、快速截圖、全能貼、快捷Memo等功能。另外，還備有「感應筆寫框 Hand Writing Input」、「感應快捷鈕 Air Button」等與S Pen相關
的操作，相較於GALAXY Nore II來說，看似又多了許多噱頭，想知道這些特殊的功能該怎麼使用和操作嗎？透過本書精闢的詳細介紹，保證你馬上成為GALAXY Note 3的終極達人！
衛星失效區域定位方法
為了解決papago導航app 的問題，作者王嘉誠 這樣論述：
Contents iList of Tables vList of Figures vi1 Introduction 12 Background and Related Works 32.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.2 Positioing in sheltered environ
ment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 Related Works . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2.2 Positioning in GNSS-denied environments . . . . . . . . . . . . . . . 122.2.3 M
agnetic field positioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2.4 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.3 Challenges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Preliminary experiment toward various impact fac
tor 183.1 Barometric impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.1 Preliminary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.1.2 Precision and accuracy of the air-pressure sensors in smartphones . . . 253.1.2.1 Static experiment . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . 263.1.2.2 Dynamic experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.3 Impact of Weather . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.1.4 Impact of driving environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.1 External temperature eff
ect . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.1.4.2 Internal temperature effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.1.4.3 Speed effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.1.4.4 Impact of surrounding vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . 373.1.5 Impact of air conditioning .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 383.1.6 The combination of all factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.2 Magnetic field impact factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1 Sensors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. 403.2.1.1 Orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1.2 Sensor drift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.1.3 Smartphones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413.2.2 Vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 433.2.2.1 Charging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.2.2.2 In-car electrical appliances . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.2.2.3 Vehicle types . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453.2.2.4 Nearby vehicles . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 463.2.3 Magnetic field variations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484 Proposed method in GNSS-denied environment 514.1 Proposed BARLD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.1.1 Database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . 524.1.2 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.1.3 Initial level determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1.4 Multi-upper levels within the range d1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.1.4.1 Connected ramps or roads
are not parallel . . . . . . . . . . 544.1.4.2 Ramps are parallel but with a height difference . . . . . . . . 544.2 Proposed MVP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2.2 Positioning
speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.2.3 Proposed MVP algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 584.2.4 Robustness to phone orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.2.5 Magnetic field map (ground truth) . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 604.2.5.1 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 614.2.5.2 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.2.6 INS-based positioning system . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635 Evaluation and Discussion 655.1 Road layer determination . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.1.1 Threshold (δ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 665.1.2 Sampling rate (R) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 685.1.3 Activation Range (d1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . 705.1.4 Large-scale Road test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 725.2 Road tests in different tunnels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 735.2.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73iii5.2.2 Lane determination . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 745.2.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755.2.4 Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 775.3 Large-scale real-road tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 775.3.1 Accuracy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.2 Lane determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 785.3.3 Positioning speed (delay) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 795.3.4 Car orientation variations . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.5 High speed and low sampling rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 815.3.6 Traffic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.3.7 Bridges and parking garages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 825.4 Dis
cussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.1 Road layer determination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.4.2 Positioning in sheltering environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . 846 Conclusion 86Bibliography 87
iPhone 3GS完全活用100%
為了解決papago導航app 的問題，作者手機GOGO編輯部 這樣論述：
基於GAN-LSTM之次世代車輛擴增實境導航系統研製
為了解決papago導航app 的問題，作者詹友慶 這樣論述：
目錄誌謝 i中文摘要 iiAbstract iv目錄 vi圖目錄 viii表目錄 x符號表 xi第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 國內外相關研究 41.3 研究貢獻 6第二章 系統架構與原理 102.1 系統架構 102.2 基於雲端電子地圖之路徑規劃與導航圖示資料蒐集 122.3逆透視投影法 142.3.1 相機模型 142.3.2 逆透視投影轉換 152.4樣本資料製作 19第三章 基於生成對抗網路之逆透視影像分割與虛擬導航路徑生成 213.1 生成器網路架構 213.1.1 改良式全捲積神經網路(EFCNs) 223.1
.2 擴增實境導航網路(AR Navigation-Nets) 243.1.4 長短期記憶網路 253.2 判別器網路架構 273.2.1 生成對抗網路 273.2.2 判別器網路架構 283.2.3 損失函數 29第四章 實驗結果與分析 314.1 逆透視投影結果 314.2 生成器網路之改良式全捲積神經網路預測結果 334.3 生成器網路之擴增實境導航網路預測結果 34第五章 結論與未來工作 405.1 結論 405.2 未來工作 405.3 著作發表 41參考文獻 42