導航 推薦 Mobile01的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車

為了解決導航 推薦 Mobile01的問題，作者林顯易,陳雙龍 這樣論述：

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車 　　波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。 　　‧本書提出以 MATLAB®　圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻 　　‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器 　　‧

本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。 　　‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。 　　本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 Turtl

eBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。  

導航 推薦 Mobile01進入發燒排行的影片

消費者對購物網站文字型智能客服系統之知覺與使用態度暨持續使用意向

為了解決導航 推薦 Mobile01的問題，作者高靖茹 這樣論述：

網際網路的發達使智能客服系統開始被企業重視，使用24小時隨時待命的文字型智能客服系統可以避免當客訴發生而找不到人的窘境，據數位時代統計目前有60%的千禧一代表示曾經使用過文字型智能客服系統，並且有71%願意在未來嘗試。據艾媒資訊統計數據顯示，約有75%的消費者因對客服不滿而放棄購買，且有43%的消費者不向其他人推薦，因此本研究期許能透過消費者對文字型智能客服系統的知覺信任、知覺有用性、知覺易用性、知覺資訊安全性、知覺便利性來強化使用態度並提升持續使用意向，或許透過持續使用意向的提升，能進而增強消費者未來對購物網站文字型智能客服系統的滿意度及形象，並提供未來的研究者可以透過本研究進一步探討持續

使用意向的提升是否影響消費者的客訴問題及購物網站的形象及滿意度。本研究採用發放紙本問卷與網路問卷給學生族群及非學生族群的方式，並且本研究以有持續使用過文字型智能客服系統的消費者為主要調查對象，透過隨機抽樣法、便利抽樣法及結構方程模型進行分析。本研究結果為1.消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺有用性對使用態度之影響，呈顯著正向影響。2.消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺易用性對使用態度不具正向影響。3.消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺信任對使用態度之影響，呈顯著正向影響。4. 消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺便利性對使用態度之影響，呈顯著正向影響。5. 消費者

使用購物網站文字型智能客服系統的知覺資訊安全性對使用態度之影響，呈顯著正向影響。6. 消費者使用購物網站文字型智能客服系統的使用態度對持續使用意向之影響呈顯著正向影響，本研究結論提供給欲將引進文字型智能客服系統的小型購物網站商家做參考。

HTC Butterfly蝴蝶機活用極限技

為了解決導航 推薦 Mobile01的問題，作者鄭蛋蛋、PCuSER特約作者群 這樣論述：

　　本書拋開制式的說明書教學，將焦點鎖定在使用者如何活用HTC Butterfly，裡面有哪些新奇特別、不能錯過的功能與技巧，以密技活用的方式，帶使用者玩HTC蝴蝶機，滿足操作、應用、生活與工作所需。 　　這本書擁有操作手冊的完整性，但從使用者真正的需求出發，而不流於介紹型式。包括新手一定會遇到的狀況、網路上最多人問到的問題、作者獨家提供的活用密技…等。讓讀者覺得手機好用，能解決生活上及工作上的各種需求。 　　全書以活潑、短小單元的型式呈現，讀者讀起來不會有壓力，隨手就能翻查到自己想知道的主題。本書由電腦玩物(playpcesor.blogspot.com/)站長統籌，為網路上極具知名度的

3C部落格，統籌過多本暢銷書籍。 本書重點特色 　　外觀與軟硬體規格、特色大解密　　一定要做的Google服務申請與設定　　HTC Sense密技　　特色功能+操作小密技　　內建應用程式活用　　你可能不知道的設定　　音樂相關服務　　攝錄功能操作密技　　特別增加Google Play商店付費App推薦、購買退費等流程教學 作者簡介 鄭蛋蛋 　　知名3C部落客，現任Yahoo!奇摩3C摩人，Yahoo!3C頻道專欄執筆。　　egg3c.tw/ PCuSER特約作者群 　　Jacket、林亞仁，長期貢獻HTC教學文章於Mobile 01 HTC版。

基於GPS軌跡相似之協同過濾位置推薦系統

為了解決導航 推薦 Mobile01的問題，作者林柏宏 這樣論述：

近年來行動裝置日漸普及，人們廣泛應用其內建全球定位系統(GPS)，提供與空間位置相關之多樣化服務，包含以地理位置標籤紀錄使用者當下經緯度座標，或以軌跡方式呈現使用者移動過程，可反映出使用者對該位置的喜好，也間接透露個人興趣與其行為模式。若能透過協同過濾(CF)方法找出行為相似用戶，來輔助系統過濾興趣景點之資訊，給予使用者較符合需求之個性化推薦列表，便可避免使用者花費過多的時間搜索不感興趣之訊息。本研究提出基於GPS軌跡相似之協同過濾位置推薦系統(CFLRS)，以其他使用者的歷史軌跡資訊協同過濾來預測該用戶未來較可能感興趣之景點。首先，將歷史軌跡之定位點透過速度限制和停留時間閥值，篩選出軌跡中

所含之停留點，即可知使用者過去停留於哪些興趣景點；其次，將所歷經之停留點轉換為語意序列和其他用戶軌跡進行比對，以計算出使用者相似度，來預測其可能感興趣景點位置的語義類別；最後，利用使用者所查詢之當下位置與興趣景點作距離和評分正規化，並將推薦價值依降冪排序，使推薦項目更加貼切使用者的興趣與需求。根據模擬實驗結果，本論文所提出CFLRS策略相較於策略STHUI、ISTBU及CLAR，於正規化折扣累計增益(nDCG)上有較佳表現。當速度限制閥值為3 km，停留時間閥值為30 min，查詢範圍1 km，使用系統人數為100人時，CFLRS之nDCG略高於其他策略平均約7.9%；在平均推薦時間上CFLR

S略高於其他策略平均約4.7%；在推薦覆蓋度上CFLRS略低於其他策略平均約3.4%。因此，CFLRS可預測使用者下一個感興趣的位置類型，故可用於作個性化推薦。