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  • 檢索結果:共9筆資料 檢索策略: "楊朝龍".ccommittee (精準) and cdept.raw="機械工程系"


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    使用基於卷積類神經網路的強化矩陣進行圖像還原
    • 機械工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 黃正傑 指導教授: 林柏廷
    • 隨著機器學習及人工智慧的快速發展,機器視覺中關於影像處理的技術被廣泛運用於各項領域,成功解決醫學及工程上的挑戰。在這個自動化的時代中,影像處理在電腦視覺中為不可或缺的一環,利用電腦應用於各類影像進行…
    • 點閱:281下載:0
    • 全文公開日期 2024/09/26 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/09/26 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/09/26 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    基於創意競賽機器人特質的評價方案
    • 機械工程系 /101/ 碩士
    • 研究生: 林詩垣 指導教授: 詹朝基
    • 創意並不是無中生有,而是運用創造力整合現有技術,Steve Jobs喜好引用畢卡索名言「好的藝術家懂得複製,而偉大的藝術家則擅長偷竊」,其用意在鼓勵年輕人,多接觸各領域前人智慧的精華,然後努力將其融…
    • 點閱:266下載:5

    3

    機器人創思文件的推薦系統之實作研究
    • 機械工程系 /102/ 碩士
    • 研究生: 鄔明學 指導教授: 詹朝基
    • 在如今資訊爆炸的現在,網路上充斥著海量般的資料,使用者從過去資料的缺乏到如今大量無序資料,大海撈針般的無助感與時間的浪費是普遍的使用者經驗。為此,網路新興公司和學術界漸漸產生出許多的解決方案與服務。…
    • 點閱:303下載:5

    4

    探討創意競賽型機器人巧思機制與關卡匹配的評價方案研究
    • 機械工程系 /102/ 碩士
    • 研究生: 蔡仲瑋 指導教授: 詹朝基
    • 創意是堆積出來的,牛頓說「如果說我看得比別人遠些,那是因為我站在巨人的肩膀上。」,其目的在於鼓勵年輕人,多多接觸各個領域的傑出人士,站在他人成果上,完成更有創意的事物。創思競賽準備進入第18個年頭,…
    • 點閱:151下載:2

    5

    基於陰陽四象模型的推薦引擎之原型試作-創意知識文件案例研究
    • 機械工程系 /101/ 碩士
    • 研究生: 武其鴻 指導教授: 詹朝基
    • 隨著網路以及資訊科技的發展,在資訊氾濫的今日,無序的資訊資源所造成的困惑反而比資訊的缺乏來得更嚴重。本研究將在新世代之Wordpress部落格網站開發「推薦引擎」元件,它是一個客製化的搜尋引擎,能從…
    • 點閱:224下載:2

    6

    競賽型機器人的特質取向式標籤註記方案
    • 機械工程系 /100/ 碩士
    • 研究生: 陳心一 指導教授: 詹朝基
    • 本研究提出競賽型機器人虛擬人格模型,利用實際參賽隊伍的技術報告作為研究對象,驗證與討論模型的測試結果。在未來的應用面,能夠為「全國大專院校創思設計與製作競賽」的參賽者或規劃者提供新的知識導航工具,讓…
    • 點閱:237下載:0

    7

    針對機器人設計文件進行概念式標記的新研究-機器人創思競賽技術文件案例
    • 機械工程系 /99/ 碩士
    • 研究生: 簡才揮 指導教授: 詹朝基
    • 在電腦設備日益普及的現代,人們經常運用網路來進行知識的搜尋(如YAHOO、GOOGLE等..)。業者透過雲端的知識庫管理,讓使用者獲得相關訊息並下載。雲端資料庫的內容需涵蓋各行各業、天文地理及人文科…
    • 點閱:234下載:2

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    基於障礙物佔據隨機森林模型及拉格朗氏最小化的機械手臂避障路徑規劃
    • 機械工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 張誌麟 指導教授: 林柏廷
    • 現今,隨著工業 4.0 與智慧製造的持續發展,生產線的模式逐漸在改變,而衍生出人機協作(Human-robot collaboration,HRC)的模式。在人機協作的環境下,工作人員與協作機器人(…
    • 點閱:239下載:0
    • 全文公開日期 2027/08/29 (校內網路)
    • 全文公開日期 2027/08/29 (校外網路)
    • 全文公開日期 2027/08/29 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

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    多維度K-mer辨識技術之研究: 1D K-mer信號辨識及2.5D K-mer 物體辨識
    • 機械工程系 /110/ 碩士
    • 研究生: 葉致和 指導教授: 林柏廷
    • 科技蓬勃發展下,自動化工廠的出現,圖像與感測器信號是常見的辨識來源,當前機器視覺仍以二維圖像做辨識與處理為主,但相似形貌的物件容易產生誤判,為了解決此問題,常見的方法是通過學習大量數據以改進辨識能力…
    • 點閱:277下載:0
    • 全文公開日期 2024/09/10 (校內網路)
    • 全文公開日期 2024/09/10 (校外網路)
    • 全文公開日期 2024/09/10 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)
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