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中國文化大學 企業實務管理數位碩士在職專班 田寒光所指導 饒仕群的 新媒體短視頻之盈利模式及經營策略研究—以抖音和TikTok為例 （2021），提出ssd推薦2022關鍵因素是什麼，來自於新媒體短視頻、盈利模式、經營策略、長尾經濟理論。
而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 陳思翰所指導 詹育誠的 以YOLOV4及U-Net為基礎之兩階段模型：晶粒表面瑕疵分割的應用 （2020），提出因為有 晶粒檢測、瑕疵檢測、瑕疵分割、自動標註、生成對抗網路、YOLOV4、U-Net的重點而找出了 ssd推薦2022的解答。
新媒體短視頻之盈利模式及經營策略研究—以抖音和TikTok為例
為了解決ssd推薦2022 的問題，作者饒仕群 這樣論述：
從近年來，在5G、人工智慧、區塊鏈技術的影響下，新媒體行動短視頻業突然火爆異常，短視頻之特點具有「時長短、傳播速度快」之特色，這是業界和學界對短視頻的共識，跟據《中國互聯網路發展狀況統計報告》2021年短視頻的用戶在中國已達約9億多人次，而國外已達20多億人次，成長速度非常之驚人，短視頻業具有快速不斷反覆迭代之特色，因此運營模式也將不斷的變化（周書環，2021）目前短視頻業處在全球成長期，而在中國市場已經進入成熟期，全球市場規模依然有較大的上升空間，越來越多的相關之短視頻産品迅速出現，其競爭也越發「白日化」，在社交媒體短視頻企業裏，至今最具代表性的便是短視頻APP的孵化工廠字節跳動科技公司，
它是抖音、TikTok、西瓜視頻、抖音火山版、多閃等等短視頻APP的生産工廠，據今日頭條中國短視頻業的市場績效分析報告得知，將近47.9%的短視頻團隊不能盈利，約30%略有盈餘，而短視頻業最大的收入來源依靠平臺補貼，約佔73%，短視頻內容的整合商MCN也同樣面臨這樣的問題（杜雪艷，2021）只有29.5%的從業團隊有實現盈利之目的，因此短視頻的盈利變現至今依然是一大問題，本研究為質化研究，通過大量國內外文獻之探討，運用觀察法、個案分析和專家訪談法，再結合網絡經濟中普遍存在的現象和理論：長尾經濟效應(The Long Tail)資源基礎理論(RBV)馬太效應(Matthew effect)等等(
陸宗祥，1999)對新媒體短視頻進行研究分析，並以抖音、TikTok短視頻以及其孵化公司字節跳動作爲個案研究之代表，通過對字節跳動公司之商業模式和盈利模式分析，再透過專家訪談法和觀察法挖掘分析出短視頻之盈利模式及經營策略，並提出相關之研究建議。
以YOLOV4及U-Net為基礎之兩階段模型：晶粒表面瑕疵分割的應用
為了解決ssd推薦2022 的問題，作者詹育誠 這樣論述：
瑕疵檢測領域中，會出現一些費時的任務，如收集瑕疵樣本、標註瑕疵以及特徵工程等。在此研究中，案例公司的工程師需開發各式晶粒瑕疵檢測之演算法，但礙於工作繁忙，工程師只有些許時間可以收集瑕疵影像與設計影像特徵，更難有時間對大量的影像進行瑕疵標註。為了解決上述問題，本研究利用生成對抗網路(Generative Adversarial Network，簡稱GAN)來進行數據增強，並且透過這些虛擬影像增加不同瑕疵的形態，以解決需要收集大量瑕疵影像樣本之困擾。此外，本研究也採用了一些數位影像處理(Digital Image Processing，簡稱DIP)技巧，對虛擬瑕疵影像自動進行標註(Auto
-annotation)，省下許多對於虛擬瑕疵影像進行標註的時間。 在進行完數據增強後，透過本研究所提出的以YOLOV4及U-Net為基礎之兩階段模型作為晶粒瑕疵檢測之基底，此模型可預測出瑕疵的形狀與所在之座標、大小與機率等訊息。實驗結果顯示，本研究提出之模型之測試平均精確度(Average Precision，簡稱AP)為76.1%、交聯比(Intersection over Union，簡稱IoU)為57.7%，AP比Mask R-CNN高41.1%，且比YOLACT高出59.7%；而IoU比Mask R-CNN高26%，且比YOLACT高出57.7%。上述結果說明了本研究所提出之模
型在對於晶粒瑕疵檢測這類的小物件偵測問題，其效能優於現有的實例分割模型。