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銘傳大學 資訊管理學系碩士班 李永山所指導 張逸强的 以文本分析探討消費者選購電腦零組件之考量因素 （2021），提出tf卡價格關鍵因素是什麼，來自於電腦零組件、文本分析、網路爬蟲、CKIP斷詞、TF-IDF演算法。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 林淵翔所指導 葉君頤的 基於飛時測距感測器的建圖系統 （2020），提出因為有 同步定位與建圖、飛時測距感測器、機器人作業系統、粒子濾波器演算法、擴展型卡爾曼濾波器的重點而找出了 tf卡價格的解答。
以文本分析探討消費者選購電腦零組件之考量因素
為了解決tf卡價格 的問題，作者張逸强 這樣論述：
隨著資訊產業的快速發展和個人對於數位娛樂品質要求的提升，需要效能更為強勁的電腦零組件來滿足其工作和娛樂上的要求，在種類眾多的電腦零組件中，中央處理器、獨立顯示卡、記憶體、硬碟等，都是選購的熱門項目；以往研究多數透過問卷調查了解消費者選購電腦相關設備時考量的因素，此種方法可能侷限在既有的文獻探討範圍中，然資訊技術進步神速，可能以往認為不重視之電腦零組件，可能因某些原因而顯得重要。消費者經常在社群媒體平台發文討論硬體，如果能使用網路爬蟲技術獲取消費者關注的議題，則可能可以獲得消費者真正在意的因素。 本研究主要目的在探討消費者選購電腦零組件之考量因素；本研究首先利用網路爬蟲技術，爬取消費者在
社群平台之文章和留言資料，並使用CKIP進行中文語意斷詞，再透過SKLERAN套件計算TF-IDF值，以獲取消費者選購電腦零組件之關鍵詞彙，並歸納成考量購買構面，最後，和過去傳統研究做比較。 研究結果發現消費者選購時最優先關注的是「價格因素」，其次為「零組件品牌」、「購買用途」、「服務」、「散熱能力」、「零組件規格」及「運算能力」，表示現代消費者關注「價格因素」的程度大於「運算能力」。
基於飛時測距感測器的建圖系統
為了解決tf卡價格 的問題，作者葉君頤 這樣論述：
同步定位與建圖 (Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)為近年來最熱門的話題，室內移動機器人可以透過感測器來獲得環境資訊，使機器人在環境中能得知自身的位置，並且建立室內地圖，來達到搬運貨物、打掃環境等功能，應用層面之廣泛在未來的科技上也令人期待。通常這樣的技術需搭配高準確度的感測器，如LiDAR，但此感測器價格昂貴，導致產品本身的成本提高，且LiDAR體積偏大，安裝時佔據產品一部分的空間。因此，本論文將架設一套低成本的驅動車系統，使用ROS系統搭配Gmapping並基於RBPF粒子濾波器演算法 (Rao-Blackwellized Partic
le Filter，RBPF)建立室內地圖。此系統使用八個ToF感測器 (Time of Flight，ToF)來獲取環境距離資訊，並利用EKF擴展型卡爾曼濾波器 (Extended Kalman filter，EKF)融合馬達編碼器的里程與IMU感測器(Inertial Measurement Unit，IMU)的數據，以更準確的評估驅動車的位置和建立環境地圖。此系統在一個靜態環境定點建圖和兩個動態環境即時建圖中進行驗證。靜態定點建圖部分，本系統建圖的結果和實際地圖相近。動態即時建圖部分，實驗結果顯示有使用擴展型卡爾曼濾波器的建圖結果優於沒有使用擴展型卡爾曼濾波器的建圖結果。