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國立臺北科技大學 設計學院設計博士班 王鴻祥所指導 陳志平的 數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格 （2021），提出客製化滑鼠墊關鍵因素是什麼，來自於機器學習、數據驅動產品設計、品牌風格、設計資料集、作品風格預測。

而第二篇論文大同大學 工業設計學系(所) 涂永祥所指導 賴莛姍的 3D掃描技術於人因工程上之運用-以電競滑鼠為例 （2020），提出因為有 3D掃描器、人因工程、人體計測、電競滑鼠、性別差異的重點而找出了 客製化滑鼠墊的解答。

最後網站良杯製所OoLab則補充：我們是良杯製所：專門製造耐用、美觀且具設計感的環保杯供您於各個場合使用。現在就跟著我們一起落實環保，停止使用一次性耗材吧！

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了客製化滑鼠墊，大家也想知道這些：

客製化滑鼠墊進入發燒排行的影片

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數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格

為了解決客製化滑鼠墊的問題，作者陳志平 這樣論述：

本研究創建了一個基於機器學習以及深度學習的數據驅動產品設計模擬工具，將此設計評估、風格分類以及預測系統用來提升年輕設計師對於風格與設計品味的認識，包含品牌風格以及年代風格，並利用電腦來辨識年輕設計師所創作之作品風格，從收集過往案例且基於產品設計資料庫，由電腦提供一些理性的建議，此建議是有異於人類經驗的設計導師建議。以六個數據驅動的產品設計案例為核心。透過「數據驅動產品設計」的概念以及「應用機器學習分類、歸納與預測風格」之應用，提出此方法於產品設計過程中所產生的資料價值，將有助於促進年輕設計師的設計評估、判斷與決策的實用工具。 首先，建構本論文的架構，包括：（1）擬定產品設計應用

之範圍，（2）品牌風格以及年代風格的探討，（3）風格分類、歸納與預測之概念呈現，（4）數據驅動解決方案之應用與設計實驗之驗證。其次，本研究對促進設計的創新價值所需數據科學化的工具，應用數據驅動產品設計的概念，深入探討產品設計過程中所對應的機器學習與深度學習運算方法，並著重於風格之分類與歸納。擬定出四個產品領域，包括：（A）道奇以及積架的品牌汽車的設計風格探討，（B）Genius品牌電腦滑鼠在三十五年期間風格演變之調查，（C）手指微血管顯微鏡之醫療裝置設計與擷取影像清晰度的探討，（D）以人因工程為基礎的手工具設計實驗與評估。 最後，本研究嘗試將數據驅動產品設計之概念轉變成設計課程之規劃，在

教學實踐上提出包含：（1）產品設計資料庫；（2）設計樣品製作；（3）設計目標與評估；（4）數據驅動方式的應用；（5）數據可視化。藉此概念在課程學習上能夠讓學生了解自己設計作品的風格走向，讓學生了解品牌產品設計風格的演變，利用品牌產品的歷史設計資料，來預測學生作品的設計風格，期待結合數據驅動與機器學習方式，能夠提升未來投入產品設計教學領域之成效，並且提供一些數據驅動設計的範式，進而從學校教學實踐之後，將此方法推廣至業界，達成產品設計創新價值的目標。

3D掃描技術於人因工程上之運用-以電競滑鼠為例

為了解決客製化滑鼠墊的問題，作者賴莛姍 這樣論述：

本研究第一階段針對25名18-25歲的電競玩家，透過紙本問卷進行需求目的與疲勞症狀調查，了解現今玩家在設備挑選、遊戲時間以及對於手指、手腕、手臂、肩膀四個部位的疲勞程度與發生時間。其結果顯示在設備挑選方式上，並沒有差異。遊戲時間上，男性遊戲時間比起女性較長，但在手腕發生疲勞症狀的時間上，女性比男性更早感受到不舒適，分別是女性2小時；男性3小時，而在疲勞程度上，女性已經偏向痠痛，男性僅僅偏向發麻。本研究接著藉由3D掃描技術，進行滑鼠靜態尺寸測量，分析Prosettings網站統計最常用使用的四款電競滑鼠。針對男性與女性各20名，共40名18至25歲的受測者，進行滑鼠操作動作的掃描，分析其手部尺

寸與握持寬度、手腕偏移角度、手腕背屈角度與手指按壓角度。結果顯示，握持相同滑鼠時，會因為不同性別受測者的手長與手寬不同，使握持寬度與手指按壓角度也會有所差異；握持不同滑鼠時，由於滑鼠寬度與高度不同，使手腕偏移角度、手腕背屈角度也會有所不同。我們未來將依照研究結果，建議設計減少手部疲勞的滑鼠尺寸。最後，透過2小時動態遊戲測試，針對男性與女性各4名，共8名受測者，除了分析對稱或非對稱是否會造成活動量與不舒適差異，也針對不同性別受測者其活動量以及使用感受進行探討。結果顯示，四款滑鼠其活動量無顯著差異，在不舒適度上，非對稱比對稱滑鼠的不舒適度感受更多；不同性別受測者操作活動量與不舒適感受也不同，男性活

動量大多大於女性，但在手腕與肩膀部位不舒適度卻是女性較不舒適，尤其是手腕部位更加明顯。可見男性與女性無論是在手部尺寸、握持尺寸、操作模式或產生的不舒適位置與程度皆有所差異，因此，未來我們將依照研究結果，建議設計減少手部疲勞的滑鼠尺寸。

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