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另外網站RGB色彩辨識應用於農藥殘留及番茄成熟度檢測之研究也說明：本研究利用RGB色彩辨識建立農藥殘留檢測系統以及番茄成熟度，農藥殘留檢測系統用樹莓派開發板再搭配乙醯膽鹼酯酶(Acetylcholinesterase)檢測法，檢測試劑由吾酶土生物 ...
這兩本書分別來自上奇資訊 和深石所出版 。
國立雲林科技大學 機械工程系 吳英正所指導 李建賦的 以機器學習進行人臉偵測之研究 （2021），提出rgb顏色關鍵因素是什麼，來自於機器學習、物件偵測、特徵提取、二元分類。
而第二篇論文東海大學 資訊管理學系 姜自強所指導 黃郁翔的 應用機器學習模型於食物設計之色彩辨識預測消費者偏好實務研究 （2021），提出因為有 食物設計、機器學習、K-means、色彩辨識、邏輯迴歸的重點而找出了 rgb顏色的解答。
最後網站Photoshop的RGB色彩模式，大家都以為眼睛壞掉 - 名偵探小確幸則補充：Photoshop的RGB色彩模式這邊先隨便開啟一張圖片，這邊先說明一下RGB的色彩，就是你在電腦螢幕上面看到的顏色，另外印刷的顏色是用CMYK，這兩個顏色的組合是不一樣的喔 ...
After Effects Expression全面解剖：由淺入深極速上手AE頂層技術(極薦版)
為了解決rgb顏色 的問題，作者白乃遠,趙國松,陳冠鵬,黃文興 這樣論述：
觀念UP／技術UP／應用UP 表達式是增強AE動畫效果的最佳工具 上手表達式簡化作業讓製作更有效率 After Effects表達式（AE Expressions）是一段段使用Extendscript或Javascript等語言，操控AE圖層屬性（例如scale、position、rotation）的程式碼；當您在一個屬性上編寫表達式時，就可在該屬性與其它圖層、時間和表達式控制器Expression Controllers（可在Effects & Presets視窗中找到）間建立關係；此外，AE本身也有內建Pick-Whip（關聯器）功能，讓使用者在定義關係時就能夠
自動產生程式碼。 表達式最有價值的地方，就在於您無需精通程式語言與編碼也可以開始使用，大多數的情況下，只需要用一個簡單的表達式運算子，就能夠讓AE運轉出巨大的效果與預期的工作內容。 本書是一本直接以After Effects表達式教學為主體的教材，詳細介紹AE Expressions的基本知識與編寫技巧，讓讀者更能快速掌握AE表達式的基本編寫與使用，並能採取更有效率及具邏輯性的方式運用After Effects。
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switch颶風多功能無線手把（NS PC 安卓 iOS通用/四種顏色：黑 紅 藍 白）
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XBOX一代主機的HDMI輸出線 (色差訊號)
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PS / PS2都可共用的HDMI輸出線 (RGB訊號)
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任天堂三合一HDMI線 (SFC.N64.GAMECUBE都能用) (S訊號)
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Dreamcast的HDMI輸出線 (VGA訊號)
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迷你機手把接收器
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Xbox360的HDMI輸出線 (色差訊號)
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美國Hyperkin超級任天堂SNES相容機（HDMI輸出,可使用燒錄卡玩）https://shopee.tw/Hyperkin%E8%B6%85%E7%B4%9A%E4%BB%BB%E5%A4%A9%E5%A0%82%E7%9B%B8%E5%AE%B9%E6%A9%9F%EF%BC%88%E5%9C%98%E8%B3%BC%E5%84%AA%E6%83%A0%E4%B8%AD%EF%BC%89-i.130189889.9938684317
美國Hyperkin 世嘉5代《MEGA DRIVE》HDMI相容機 (預購中)
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任天堂N64無線手把接收器
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以機器學習進行人臉偵測之研究
為了解決rgb顏色 的問題，作者李建賦 這樣論述：
人工智慧在這十幾年蓬勃發展，生活周遭食、衣、住、行都可以看見人工智慧的身影，而深度學習更是全球熱議的話題。 物件偵測技術在深度學習中扮演了重要的角色，像是汽車業的自動駕駛，自動駕駛最忌諱的交通違規，如闖紅燈、擦撞鄰近的車輛，甚至是與行人發生事故，因此物件偵測就能得知行人的位置，以及鄰近車輛的距離位置，預防上述的交通事故。 人臉特徵眾多且複雜，因此不可能有百分之百相同特徵的人臉同時存在不同的人身上，所以人臉識別也運用在許多的生活中，如蘋果手機的 Face ID，公司的人臉打卡機…等。人臉偵測是人臉識別的第一步，本研究想以基礎的影像特徵提取，與二元分類器進行人臉偵測，因此利用
方向梯度直方圖與支持向量機來做人臉偵測的研究。 人臉偵測的方式有很多種，其中最厲害的是以深度學習的方式。如YOLOv3，YOLOv3之所以強大是因為它擁有6,000多萬個參數量，這意味著它是一個非常複雜的Model，在本研究中希望以最簡單的方法進行人臉偵測，例如Dlib及OpenCV等。Dlib是以特徵提取（HOG）搭配二元分類器（SVM）的機器學習方式，與本研究選擇的方法一致因此以Dlib當作標準，並與本研究製作的Model相互比較好壞。
After Effects Expression全面解剖：由淺入深極速上手AE頂層技術
為了解決rgb顏色 的問題，作者白乃遠,趙國松,陳冠鵬,黃文興 這樣論述：
After Effects表達式（AE Expressions）是一段段使用Extendscript或Javascript等語言，操控AE圖層屬性（例如scale、position、rotation）的程式碼；當您在一個屬性上編寫表達式時，就可在該屬性與其它圖層、時間和表達式控制器Expression Controllers（可在Effects & Presets視窗中找到）間建立關係；此外，AE本身也有內建Pick-Whip（關聯器）功能，讓使用者在定義關係時就能夠自動產生程式碼。 表達式最有價值的地方，就在於您無需精通程式語言與編碼也可以開始使用，大多數的情況下，只
需要用一個簡單的表達式運算子，就能夠讓AE運轉出巨大的效果與預期的工作內容。 本書是一本直接以After Effects表達式教學為主體的教材，詳細介紹AE Expressions的基本知識與編寫技巧，讓讀者更能快速掌握AE表達式的基本編寫與使用，並能採取更有效率及具邏輯性的方式運用After Effects。 書附光碟內容 DVD／範例資源暨影音教學 本書特色 觀念UP／技術UP／應用UP 表達式是增強AE動畫效果的最佳工具 上手表達式簡化作業讓製作更有效率
應用機器學習模型於食物設計之色彩辨識預測消費者偏好實務研究
為了解決rgb顏色 的問題，作者黃郁翔 這樣論述：
食物設計是自1997年開始自設計界萌芽的新興領域，米蘭工業設計學院(Scuola Politecnica di Design)在2015年正式推出食物設計碩士學位(Master in Food Design)。人類知覺體驗的相關探討涵蓋了視、嗅、聽、觸、味等知覺的體驗，長期以來一直受到各領域專家學者所關注，這當中又以視覺的色彩體驗引發最多的研究與探索。本研究使用網路爬蟲技術爬取Google Map上之台中美食圖片進行圖片色彩分析，並透過機器學習之K-means集群分析演算法來辨識每張圖片前三大比例之RGB色彩，透過RGB色彩來歸類劃分出10大HSV之色彩，並使用機器學習之邏輯斯迴歸(Logi
stic regression)、XGBoost、隨機森林(Random forest)、決策樹(Decision tree)、Lightgbm，來預測店家之Google Map上的評價為幾顆星，在測試資料集之準確分別為：邏輯迴歸：70.6%、決策樹：59.0%、隨機森林：69.6%、XGBoost：70.1%、LightGBM：70.1%，準確度最高之模型為邏輯迴歸，其準確度為70.6%，次高之模型為LightGBM與XGBoost，其準確度為70.1%。