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淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 蔡奇謚所指導 陳宇翔的 基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證 （2021），提出ssd規格關鍵因素是什麼，來自於資料擴增、無標記式擴增實境、虛擬資料擴增系統。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系人工智慧機器人碩士班 李世安所指導 洪瑞彣的 基於深度學習之自駕車挑戰賽物件辨識 （2021），提出因為有 自動駕駛、深度學習、神經網路、物件偵測、YOLO、SSD的重點而找出了 ssd規格的解答。
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ThinkPad使用大全：商用筆電王者完全解析
為了解決ssd規格 的問題，作者GalaxyLee 這樣論述：
全球百科級ThinkPad專書，搞懂商用筆電王者，一本就通！ ◎取材自歷次參訪ThinkPad日本研發中心（Yamato Lab），詳細揭露ThinkPad三大硬體特色與設計哲學。 ◎全彩圖文介紹平時較難接觸的原廠各式周邊裝置實機，深入活用ThinkPad專屬周邊。 ◎ThinkPad BIOS與專屬軟體完整介紹，鉅細靡遺，深入淺出，徹底發揮主機實力。 ★藉由本書，除了清楚硬軟體規格面的資訊，更能對Yamato Lab設計ThinkPad時所在意的機構、鍵盤、散熱這三大設計，有更深一步的體會。 由ThinkPad非官方情報站站長撰寫，全書共九大章節，涵蓋Think
Pad主機、原廠周邊、專屬軟體，全球百科級ThinkPad專書。 針對橫跨2018~2020年主流機種詳細介紹硬體諸元，新機採購不再鴨子聽雷，同時提供超完整功能說明。 深入介紹商用筆電王者：ThinkPad的軟硬體功能、特色及周邊設備，適合採購參考、後續操作指南以及進一步學習進階使用方法。
ssd規格進入發燒排行的影片
前年Sony Walkman 40 週年時，Sony 先後推出兩款採用 Android 作業系統的 Walkman ，包括 NW-A100 以及 ZX-500。兩款支援 Android 的新機只係入門同中階DAP，好多罪大粉絲都一直等緊佢地旗艦新機推出。近日收到日本零售商的消息指，Sony 已經向經銷商透露有關 WM1A 將停產。而大家都推算一Sony 的 Walkman Signature Series 推出至今已經有 5 年的歷史，當中最為人津津樂道的當然有最強DAP之稱的「金磚」WM1Z 。以及「黑磚」WM1A。不過，呢兩款 Walkman 都未有支援 Abdroid 系統，都係時候推出後繼型號了。而有消息指 WM1A 的後繼型，或會倣效 A100 及 ZX-500，採用 Android 系統，並同樣具備獨立的 3.5mm 與 4.4mm 平衡線路，並改用 USB Type-C 接口。雖然用上了android作業系統係可以滿足用戶對串流嘅需要。但亦有用戶反映會令續航力大減，希望第二代的「金磚」同「黑磚」推出時會可以解決埋呢個問題啦。
⚡️討論帖 : https://post76.hk/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=325432&pid=4908390&fromuid=94210
?出左片之後的一個星期左右都會係度回覆, 之後就可能係科林先會睇到新留言架勒!!!
00:00 Sally同大家SAY HELLO
00:19 Sony 將推出新型號黑磚,今次竟然係 Android Walkman ?【耳機新聞】
01:07 德國 Lehmannaudio 3S Device Feet 入門級腳墊抵港【音響新聞】
01:59 Chromecast 電視棒終於可安裝 Apple TV 勒【影音新聞】
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基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證
為了解決ssd規格 的問題，作者陳宇翔 這樣論述：
在深度學習的研究領域，物件偵測與分類任務一直是該領域中相當熱門的研究子題。為了取得更優良的偵測結果，利用資料擴增法使資料集更具多樣性，使網路模型對測試資料擁有更好的偵測適性，資料擴增法一直是深度學習中相當關鍵的技術。然而，傳統基於影像處理的資料擴增法，除了須花費時間成本在蒐集樣本資料及人工標註，也可能因所擴增之資料太過相似，而降低資料擴增法之效率。再者，不良的人工標註作業也會導致如樣本標註精度不準確或樣本標籤紊亂不一等瑕疵。最終，都可能影響物件偵測與分類任務實驗之偵測結果。本論文提出了一種基於無標記式擴增實境的虛擬資料擴增系統，實驗者可透過GUI設計模組操控虛擬物件以獲取不同的姿態或色溫
，也可透過自動標註模組獲取虛擬物件的邊界框資訊。除了節 省實驗者的時間成本外，因不良的人工標註作業所造成之負面效果也將一併消除。根據實驗結果，對特定類別加入虛擬資料後，除了能提升該類別之偵測結果，整體資料集的mAP也有所提升。此外，本文所提出之虛擬資料擴增系統，與傳統基於影像處理之資料擴增方法比較，提升偵測結果的幅度更為明顯。
基於深度學習之自駕車挑戰賽物件辨識
為了解決ssd規格 的問題，作者洪瑞彣 這樣論述：
本論文提出一個適用於自駕車挑戰賽(Autorace)之物件辨識的深度學習網路模型。本論文主要分成兩個主要部分(1)神經網路訓練方法與(2)神經網路之表現比較。在神經網路訓練中，本論文訓練YOLO-v4以及SSD-MobileNet-v2兩種深度學習網路模型來辨識自駕車挑戰賽之物件，並且進行效能比較。之後將訓練好之深度學習網路模型應用於機器人上，當機器人的相機捕捉到目標時，就可以即時辨識出目標。在神經網路比較部分，本論文分別實現深度學習網路模型於Nvidia Jetson Nano板、NVIDIA Jetson AGX Xavier ，運用不同架構之神經網路與不同平台之單板電腦進行比較。在最後
的實驗結果上，本論文比較深度學習網路模型於各平台上的效能表現。選出最適合在Autorace比賽中，兼具設備體積小與高效能的運算平台。