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國立政治大學 傳播學院傳播碩士學位學程 曾國峰所指導 蕭亦庭的 從競合理論探討台灣OTT TV業者與內容業者的合作現況與瓶頸 （2021），提出win11 ip設定關鍵因素是什麼，來自於競合理論、競合策略/競爭式合作、合作/合作瓶頸、OTT TV/OTT、內容供應商/內容業者、資金循環效益。
而第二篇論文南臺科技大學 電機工程系 黃基哲所指導 詹翔友的 應用AI 物件辨識技術發展於常規性天花 板之室內定位系統 （2020），提出因為有 AI物件辨識、Tiny-YOLOv3、室內定位的重點而找出了 win11 ip設定的解答。
從競合理論探討台灣OTT TV業者與內容業者的合作現況與瓶頸
為了解決win11 ip設定 的問題，作者蕭亦庭 這樣論述：
近年境外OTT業者不斷通過整併影視資源的方式來建構龐大的競爭優勢，透過大量資金投入內容產製，帶來更大的消費市場，形成正向獲利循環之效益。雖然台灣OTT市場存在諸多商業合作模式，但並未發展出較為緊密且穩定的合作生態圈。因此本研究透過深度訪談業者並結合競合策略來剖析台灣OTT市場的競合動態，以找出OTT市場的合作瓶頸與業者不願深化合作之原因。本研究分析結果顯示，業者並不是不合作，而是市場中存在資金循環困境之風險，使得業者無法確定資金投入於內容產製後能否有效回收，導致決策趨於保守，進而影響產製端的發展，形成一負向風險循環。此外，根據本研究賽局模型之分析，業者合作是為了降低成本（C）以提高最終效益（
P），也就是合作不一定會創造產業的正循環效益，卻是創造效益的一種途徑。本研究進一步歸納OTT市場資金循環效益中尚未解決之痛點，分別為：一、決策者認為投資風險太大且難以回收；二、製作的品質或內容與跨國規模製作競爭；三、台劇創造的流行文化與閱聽慣性的建立。最後本研究建議，未來在政策規劃上需要針對資金的投入與效益形成之關聯性做更詳實的規劃；除了政策外，正向循環效益需要平台端與內容端在合作上建立一致的內容行銷與經營共識，以共同建構合作大於競爭的友善發展環境。
應用AI 物件辨識技術發展於常規性天花 板之室內定位系統
為了解決win11 ip設定 的問題，作者詹翔友 這樣論述：
目錄摘要 iAbstract ii致謝 iii目錄 iv表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 11.1研究背景 11.2研究動機與目的 11.3論文架構 2第二章 相關技術與研究 32.1室內定位技術 32.1.1非視覺定位技術 32.1.2視覺定位技術 72.2 AI物件檢測(Object Detection) 132.2.1 You Only Look Once version 3(YOLOv3) 142.2.2 Faster-RCNN 162.2.3 SSD(Single Shot Multibox Detector) 16第三章 材料與方法
173.1系統架構 173.2硬體架構 183.2.1嵌入式系統 193.2.2 USB影像擷取裝置 203.2.3移動式平台結構架設 203.2.4電源供應裝置 213.3空間定位演算法 223.3.1 影像相對座標 233.3.2 初始絕對座標設定 243.3.3 動態影像特徵點之擷取 253.3.4 常規性天花板絕對座標之擷取 293.3.5 動態影像比例尺校正 313.3.6空間絕對座標計算 323.4 AI物件辨識系統 353.4.1 Tiny-YOLOv3類神經網路架構 353.4.2影像庫收集 383.4.3數據擴充 393.4.4物件標記
483.4.5評估方法 503.4.6訓練資料集評估結果 533.4.7測試資料集評估結果 553.5 GUI介面設計 57LabWindows/CVI 57第四章 實驗設計 594.1場域設計與評估 594.2定位參數評估方法 604.1.1場域設計 604.2.1靜態定位點誤差量測 614.2.2路徑偏移誤差量測 634.2.3定位系統反應時間實驗 664.2.4定位成功率實驗 66第五章 結果與討論 685.1靜態定位點誤差 695.2路徑偏移誤差量測結果 715.2.1場域路徑偏移 715.2.2斜線段路徑偏移誤差 725.2.3實驗場域任意行走結果
745.3定位系統反應時間 755.4定位成功率 755.5討論 76第六章 結論 78參考文獻 80附錄 85附錄A 類神經網路 85附錄B 開發工具 88Python: 88OpenCV: 88Visual Studio 2019 C/C++ IDE: 88Linux(Ubuntu): 89附錄C 訓練用影像資料庫 90不同角度旋轉圖像: 90不同平均亮度圖像: 91不同動態影像模糊圖像: 91