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另外網站气体流量也說明：Pa m 3 / s = W mbar l / s torr l / s atm cm 3 / s lusec sccm slm mol / s Pa m 3 / s 1 10 7.5 9.87 7.5·10 3 592 0.592 4.41·10‑4 mbar l / s 0.1 1 0.75 0.987 750 59.2 5.92·10‑2 4.41·10‑5 torr l / s 0.133 1.33 1 1.32 1,000 78.9 7.89·10‑2 5.85·10‑5

國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 鄭錫齊、張欽圳所指導 蔡馨誼的 應用非監督式立體影像匹配神經網路於水下3D物件重建及魚隻體長估算 （2020），提出torr換算關鍵因素是什麼，來自於非監督式立體影像匹配、卷積神經網路、水下立體視訊、3D魚隻物件重建、魚隻體長估算。

而第二篇論文國立成功大學 資訊工程學系 連震杰所指導 沈詮鈞的 應用深度學習模板匹配於嵌入式UVW對位平台 （2020），提出因為有 對位補正、模板匹配、嵌入式系統、旋轉尺寸位移不變性演算法、CUDA、深度學習、逆合成空間變換網路的重點而找出了 torr換算的解答。

最後網站Mbar 換算則補充：atm, psi, mmHg, inH2O, bar, kpa, hpa, mbar, nm, lbfft, inhg, kgfcm, kgfm ...Kgf/cm2 Mpa Bar KPa mBar psi mmH2O Torr atm Pa(N/M2) 微巴μbar inHg ...

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有鑑於觀眾提問負壓錶的疑問，經查證之後，發現負壓錶上的單位是錯誤的。
實測影片中負壓錶所表示出的單位是「千帕(kPa)」，而忘了調整成一般較通用的「毫米汞柱(托)(mmHg = Torr)」。
所以影片中所顯示的-98kPa，經換算應為735mmHg，在此修正，感謝觀眾提醒修正。

※補充資料：標準1大氣壓=760mmHg=101.325kPa。(負壓亦同)

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應用非監督式立體影像匹配神經網路於水下3D物件重建及魚隻體長估算

為了解決torr換算的問題，作者蔡馨誼 這樣論述：

使用深度學習進行水下3D物件建模的立體影像匹配模型中的兩個主要的核心問題是損失函數設計和最小平滑度的假設。為了解決這兩個問題，在本文中，我們提出了一種語意物件的卷積式立體影像匹配神經網路，監控水下3D魚隻重建其3D模型，並據以在3D空間其估測其體長、體寬、體高。由於水下魚隻因游動造成體態差異，透過監控水下魚隻重建其3D模型仍是具挑戰性的議題。本系統應用實例分割CNN，從立體視訊的每一幀影像中分割魚隻物件開始，接下來，將左影像中的魚隻物件與右影像中的魚隻物件進行匹配，以建立左右影像物件配對。對於每一組配對隻魚，左物件中心點和右物件中心點之間的x-軸位移量可據以粗略估計魚隻的視差，重疊左右物件中

心後，應用本論文提出的非監督式立體影像匹配神經網路，建立左右物件的細部像素位移向量，可據以微調魚隻的像素視差值，最後配合事先校正的相機參數，得以計算每個像素相對應的3D座標值，並據以建立該魚隻的3D點雲模型。使用PCA方法分析每一幀側面魚隻立體影像取得的3D點雲模型，其主軸長度可用來估算魚隻的體長，追蹤每一側面隻魚並逐幀計算魚隻體長，顯然每一幀魚隻體長會魚隻游動姿態差異有所不同，本系統以魚隻平均體長估測該魚隻體長。為了驗證本方法的有效性，我們建立以人類實際測量取樣魚隻實際體長的數據集，實驗結果顯示本方法的錯誤率小於8％。

應用深度學習模板匹配於嵌入式UVW對位平台

為了解決torr換算的問題，作者沈詮鈞 這樣論述：

在工業工程作業中，「對位補正」是產線中非常重要的一環。因此，一項準確且快速的對位演算法：結合模板匹配的技術，依照匹配結果做補正對位，是必要的。本篇研究因應合作公司－東捷科技之產學合作計畫，使用NVIDA嵌入式系統結合UVW對位硬體平台開發對位補正系統，研發最少只需進行一次性偵測之對位演算法：先透過尋找UVW平台虛擬中心點，以及像素與實際距離之換算後，定位參考點位，再透過向量運算來找出待補正位置與參考點座標之旋轉、位移差距，以操控可程式邏輯控制器與步進馬達的移動流程；最終，在目標參考點位與對位結果之距離誤差小於0.02 mm情況下，平均對位次數為1.69次，且達到控制自動化。此外，一款優良的模

板匹配演算法影響對位效能甚巨，在模板匹配子系統中，本研究改良原始旋轉尺度位移不變性(RST)演算法，並加入CUDA 應用程式介面利用GPU加速計算，來達到即時模板匹配的需求；其結果於來源影像解析度為1.3M像素之情況下，可達低於100毫秒之運行速度。另外，由於現今硬體計算能力提升、深度學習神經網路成為資訊領域研究趨勢，為解決傳統的模板匹配演算法需針對不同來源影像調整參數的問題，本研究也嘗試尋找深度學習對於模板匹配的結合應用：使用逆合成空間變換網路(IC-STN)，學習物體旋轉量、逼近模板之型樣，實現旋轉目標物之模板匹配演算法；並且使用CNN網路對模板與來源影像作特徵擷取，以提高模板匹配結果的正

確性，以及對不同來源影像的適應性。

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