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這兩本書分別來自常常生活文創 和高寶所出版 。

銘傳大學 國際企業學系碩士在職專班 江艾軒、周思妤所指導 林俐萱的 機器人擬人化程度對於消費者購買意願之影響:以產品類型為調節效果 (2021),提出機器正常運作英文關鍵因素是什麼,來自於擬人化機器人、購買意願、奢侈品、便利品。

而第二篇論文亞洲大學 資訊工程學系 何承遠所指導 王家恩的 重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測 (2021),提出因為有 自動光學瑕疵檢測、影像處理與應用、深度學習、高效能網路的重點而找出了 機器正常運作英文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了機器正常運作英文,大家也想知道這些:

斷食計畫 行動指南+食譜:12:12、16:8、20:4、一天一餐、隔日斷食、5:2等各種斷食法全收錄,從設目標、定策略,到該怎麼吃、如何安全執行計畫,step by step

為了解決機器正常運作英文的問題,作者BeckyGillaspy 這樣論述:

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飲食計畫,搭配美味的友善食譜,   健康推薦     史考特醫師 |一分鐘健身教室    宋晏仁醫師|初日診所院長、前國立陽明大學教授、副校長   林嘉俊醫師|輔仁大學附設醫院 家庭醫學科主治醫師   黃君聖Sunny|營養師/健身教練 雙證照

機器人擬人化程度對於消費者購買意願之影響:以產品類型為調節效果

為了解決機器正常運作英文的問題,作者林俐萱 這樣論述:

日新月異的科技,越來越方便的生活是未來的趨勢,機器人取代人力的趨勢是必然的。在疫情之下,需避免人與人之間的接觸,為了使原本的工作正常運作之下,各個產業購買機器人的市場成長幅度迅速上升。從大家都習以為常的真人服務要轉變成機器人服務,機器人的擬人化程度的高低與消費者的接受度是本研究所探討的範疇,藉由三種擬人化程度不一樣的機器人,在一分鐘的短片內呈現機器人的樣貌、聲音、活動情形及互動反應,供消費者比較差異,接著再比較產品差異。產品的部分使用包包及水,在這兩種產品之中各找出奢侈品與便利品的代表,包包代表品分別為GUCCI包包及H&M包包,而水的產品則由沛綠雅和多喝水作為代表。以這四種產品與三種機器人

搭配圖片詢問消費者的購買意願。研究的方法使用迴歸分析探討擬人化機器人與購買意願的關聯,單因子變異數分析比較三種機器人的差異,用相依樣本T檢定判斷兩種產品的區隔,最後以雙因子變異數重複試驗了解購買意願與包包和水的交互作用。研究結果指出機器人擬人化與消費者購買意願有正向影響,包包的奢侈品會正向調節機器人擬人化程度與消費者購買意願,水的部分沒有成立,此外便利品不會調節機器人擬人化程度與消費者購買意願。本研究貢獻可供企業評估自身產品,若想販售奢侈品可使用類人型機器人,單純販售便利品之企業可以使用非類人型機器人即可。若想延伸本研究建議可再搭配MR理論、腦波、依附關係等因素探討人與機器人之間的關係對於最終

購買意願的影響。

放棄減肥,我瘦30公斤:瘦不是挑戰,是種生活方式!別再幻想30天瘦3公斤,拋開所有減肥法,開始動筆記錄,300天自然瘦30公斤!

為了解決機器正常運作英文的問題,作者陸樂天 這樣論述:

  如果一天做超過一個伏地挺身就累了,那就只做一個吧!   馬甲線和六塊肌不是常態,愛吃又懶得動才是正常人!   首創!顛覆瘦身觀念,影響數十萬人的「記錄減肥法」   「自律」不能給你自由,「自愛」才能讓你瘦!   別再逼自己執行不可能的任務,丟掉所有減肥規則,   現在就拿起筆,開始運用「記錄」的力量,舒舒服服、慢慢瘦!     總是想吃、討厭運動,你也受夠減肥了嗎?減肥本來就不該是自虐!   影響數十萬人的「記錄減肥心法」,讓你從放棄減肥開始,養成一輩子的自然瘦體質!     堅持減肥本來就很難,失敗才是理所當然!   我們都被市面上的「減肥法」騙了,是時候換個瘦法了!     從10

0公斤瘦到70公斤!作者陸樂天親身實踐「記錄減肥法」,   教你捨棄體重、腰圍數字迷思,每日記錄身體真實需求、感受,   拋開運動菜單,設定能輕鬆做到的運動微目標,   聆聽食慾訊號,建立不忌口的飲食偏好資料庫,   量身打造低難度、無壓力、可持續的減肥方案,   給自己300天,與身體和解,讓「瘦」成為一輩子的生活方式!     ▌放棄所有減肥法,才能瘦得久   1.放棄計算熱量   2.放棄監測體重   3.放棄運動菜單   4.放棄瘦身食譜     ▌開始記錄減肥法,你只需要做到三件事   1. 不做任何需要堅持的事情   2. 拋開一切熱量收支的觀念   3. 吃任何你想吃的   好評

推薦     ►改變數十萬人的減肥法!讀者實踐,熱烈好評!   「放棄減肥,我也瘦了。樂天帶給我的,絕不是一個冰冷的體重數字,而是如何面對自我和生活的智慧。感謝樂天,我現在很快樂!」──大夢Big Dream     「關注樂天以後,我的心態好了超多,現在可以和自己的食慾和身材好好相處了。」──語文     「從樂天的減肥方法裡,我開始接受自己,和自己和平共處,並且越來越自由與快樂。」——余三白     「讀了很多樂天的文章,我明白了『人是自然的產物,需要自然而然地生活,我們無須違抗身體的訊號,只需要愛自己,為自己的健康負責』。感恩有那麼一段經歷,我已經放下了體重的執念,逐漸輕鬆。」──蛋白味

兒的車厘子

重組EfficientNet模塊之口罩瑕疵檢測

為了解決機器正常運作英文的問題,作者王家恩 這樣論述:

在2019年底 新型冠狀病毒肺炎 (COVID-19)疫情爆發,全球口罩的需求瞬間大增,口罩的生產品質也變得重要。 因此本研究藉由 AI深度學習模型替口罩進行瑕疵檢測分類, 以當前精準 的卷積神經網路模型 EfficientNet 進行口罩檢測; 在使用模型時發現,雖然此類模型的準確率 高 ,但與 其他模型 相比則 需要較長的訓練時間 尤其是EfficientNet B7,在進行檢測 若沒有 高效能 顯示卡,就 無法進行訓練 ,最低也需要有一張 10G的顯示卡才能讓模型在不會將圖片縮得太小的情況下運作 。 於是本研究透過將EfficientNet B7的模型 神經層數量 減少, 並 觀察其在

此 情況下是否能夠 維持或提高檢測準確率 以目前修改表現最好的模型 得出 若 將 模型的 神經層數量減少百分之 60 不僅能降低顯示卡的負擔,還能減少訓練所要花費的時間, 且修改後的模型準確率與原始模型的準確率 也沒有太大差異 。