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國立暨南國際大學 電機工程學系 李佩君、許孟烈所指導 裴重恩的 應用於衛星上的視訊壓縮方法及特殊事件之 智能影像辨識 （2021），提出sai下載2022關鍵因素是什麼，來自於視訊壓縮、物件辨識、土石流定位、水域和洪水區域辨識、深度學 習、衛星、邊緣計算、低功耗。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理學系碩士在職專班 廖則竣所指導 石玉玲的 精神科病人不接受出院後視訊服藥關懷之相關因素探討 （2021），提出因為有 精神疾病、病識感、服藥不遵從、融合方法研究的重點而找出了 sai下載2022的解答。
應用於衛星上的視訊壓縮方法及特殊事件之 智能影像辨識
為了解決sai下載2022 的問題，作者裴重恩 這樣論述：
為了設計應用於衛星自然災害物體識別的前沿應用，本論文提出了適用於衛星邊緣運算之視訊壓縮演算法(SAT-video)，提出的視訊壓縮演算法符合低資源使用量及低功耗的特性，在FPGA發展平台測試結果，提出的方法在畫面品質及壓縮率需求下符合衛星通訊下載頻寬限制和衛星任務。為達到衛星影像中滑坡定位和預測土石流的目，本論文提出深度學習模型結合CNN和Hue–Bi-dimensional empirical mode decomposition (H-BEMD)圖像變換在不同光照條件下準確地定位滑坡位置，分類土石流過程中的準確率高達96%。另外，本論文提出極簡影像分割模型使用多頻譜衛星影像來辨識水域和洪
水區域。該模型提出了一種新的複合(compound)損失函數，專注於水域和洪水區域。結合以上三項提出的技術，本論文部署一套以人工智能應用來辨識地球表面的自然物體，並提供基於遙測影像的分析和基本警告。
精神科病人不接受出院後視訊服藥關懷之相關因素探討
為了解決sai下載2022 的問題，作者石玉玲 這樣論述：
精神疾病是需要長期服藥的慢性疾病，抗精神病藥物是精神疾病患者穩定症狀重要的治療，患者對於藥物不遵醫囑問題造成治療成效的阻礙，精神疾病患者於急性住院治療穩定回歸社區後，因不遵從醫囑服藥造成疾病再發作導致病患功能退化、再住院風險及醫療照顧成本增加，同時影響病人生活品質並且衝擊其家庭、社會及社區形成照護負荷甚至危及社會治安等問題，如何增進精神疾病患者服藥遵從行為是精神醫療人員共同關注且努力的問題，醫護人員期待透過住院期間與病人與家屬建立良好治療關係，提供出院後LINE視訊服藥關懷，期望提升病人獲得更多支持的情況下，增進服藥遵從度。本研究探討精神科病人不接受出院後視訊服藥關懷之相關因素探討，以科技接
受模式 TAM 擴充理論、服藥遵從因素及透過質性訪談結果建構出多面向的研究模型。本研究採用融合方法研究(Mixed Methods Research)，透過文獻參考設計開放式訪談大綱進行訪談，訪談後進行內容摘要、分類、編碼、概念化，收集受訪者更賦予意義觀點，結合文獻彙整問卷內容:藥物副作用、服藥不遵從、病識感、主觀規範、知覺易用性、知覺有用性、隱私顧慮、時間衝突、不使用意圖及基本資料，以南部某區域教學醫院精神科住院治療後出院之病人為訪談對象。研究結果共完成200份問卷資料整理並採用Smart PLS3.0軟體作為分析工具，採用結構方程模式進行信度、效度、因素分析與估算模型的整體解釋力，本研究模
型SRMR:0.050配適度良好，數據分析結果顯示藥物副作用及病識感對服藥不遵從有顯著差異；病識感、主觀規範、知覺易用性、知覺有用性、隱私顧慮對不使用意圖均有顯著差異；服藥不遵從及時間衝突對不使用意圖無顯著差異。期待本研究擬定之研究推論、假說及研究分析結果，能了解更多精神疾病患者的需求，提供精神醫療照護之參考。