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超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值

為了解決ssd安裝的問題，作者陳致中,李文昌 這樣論述：

　　使用AI時代最火紅的Python語言 　　深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制 　　使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識 　　活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法 　　打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型

ssd安裝進入發燒排行的影片

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決ssd安裝的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。

開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決ssd安裝的問題，作者陳昭明 這樣論述：

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 　　★ 作者品質保證 ★ 　　經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ 　　～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 　　本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： 　　● CNN (卷積神經網路) 　　● YOLO (物件偵測) 　　● GAN (生成對抗網路) 　　● DeepFake (深

度偽造) 　　● OCR (光學文字辨識) 　　● ANPR (車牌辨識) 　　● ASR (自動語音辨識) 　　● BERT / Transformer 　　● 臉部辨識 　　● Knowledge Graph (知識圖譜) 　　● NLP (自然語言處理) 　　● ChatBot 　　● RL (強化學習) 　　● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 　　入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ 　　★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 　　★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 　　★摒棄長篇大

論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 　　★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 　　★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 　　★介紹 PyTorch 最新版本功能 　　★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow  

太陽能陣列於遮蔽狀況下之防逆及旁路二極體特性研究

為了解決ssd安裝的問題，作者黃傳翔 這樣論述：

太陽能發電系統在戶外時常發生遮蔽情形，若發生遮蔽狀況將導致輸出大幅降低，通常使用並聯旁路二極體加以改善。發生遮蔽狀況時也容易造成各串列之間輸出電流不平均的狀況，導致太陽能電池無法同時發電而成為負載，通常就會加裝防逆二極體以用於防止此情形發生，並將兩者相互配置以解決遮蔽作用。 本研究使用四塊太陽能板，接成串並聯或並串聯，在不同的遮蔽狀況下太陽能電池有無串聯防逆二極體或並聯旁路二極體，比較其對陣列輸出功率的影響。於先前研究文獻指出，有無串聯防逆二極體和並聯旁路二極體，皆會影響輸出特性。經本研究實測得出，在有遮蔽情況下，並串聯而且皆有安裝防逆及旁路二極體的接法輸出效益較好。