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準確度計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）劉寶紅寫的 需求預測和庫存計畫：一個實踐者的角度 和蘇國瑋,朱彥銘,黃文楨,曾守正,周棟祥,鄭進興,黃承龍,李嘉紘的 智慧科技都 可以從中找到所需的評價。
另外網站精度理論 - 國立台灣大學機械工程學系也說明：成的印象上，而在於計算、量測及稱量。而這 ... 準確度. (Accuracy). Accuracy. Precision ... 1.符合精密機械設計原則. 2.高解析度. 3.高準確度. 4.高精密度.
這兩本書分別來自機械工業出版社 和全華圖書所出版 。
國立臺灣科技大學 機械工程系 林清安所指導 蕭至樂的 切削面積最大化之電腦輔助五軸傾斜面加工 （2021），提出準確度計算關鍵因素是什麼，來自於3D CAD/CAM、五軸加工、傾斜面加工。
而第二篇論文國立中山大學 電機工程學系研究所 謝東佑、李志鵬所指導 鄭鈞兆的 物件偵測、影像分類與人類視覺之容誤能力、容誤測試方法與可靠度提升效果之分析與比較 （2020），提出因為有 機器學習、無參考、容誤、影像處理、物件偵測、電腦視覺、可靠度的重點而找出了 準確度計算的解答。
最後網站如何計算化學實驗誤差則補充：化學實驗誤差的快速回顧. 錯誤是實驗中值的準確度的度量。 能夠計算實驗誤差很重要，但有多種方法可以計算和表達它。 以下是計算實驗誤差的最常用方法： ...
需求預測和庫存計畫：一個實踐者的角度
為了解決準確度計算 的問題，作者（美）劉寶紅 這樣論述：
不管是時興的跨境電商、新零售，還是傳統的生產製造、貿易流通，在供應鏈計畫上的問題都很相似，主要表現在： 總進總出整體上不平衡，導致全域性的需求與供應不匹配。 庫存沒放到合適的地方，導致局部性的需求與供應不匹配。 產品、業務、需求的複雜度大增，增加了供應鏈計畫的難度。 這些問題交織在一起，集中體現為：新產品的計畫極度不准，經常大錯特錯；老產品的計畫不能精打細算，無法實現庫存優化。這些問題不是特定行業所獨有的，我們需要尋找廣義的解決方案，系統地從時間維度（新產品vs成熟產品）和空間維度（中心倉vs前置倉）來應對。 就整體方法論而言，《需求預測和庫存計畫：一個實踐者的角
度》依舊遵循 “從資料開始，由判斷結束”的基本準則，在基本資料，比如需求歷史的基礎上，制定基準預測；根據銷售、市場等業務部門的職業判斷，比如促銷計畫、新品上市計畫，來調整基準預測，制定最終的預測。 本書更加聚焦“從資料開始”，通過一系列案例，更詳細地介紹預測模型，包括預測方法的擇優、庫存計畫的優化、新品導入的計畫等。特別要說明的是，本書不是一本預測方法論的書。本書會探討常用的預測方法，力圖以淺顯易懂的方式，把這些方法介紹給大家，讓更多的人能夠熟練應用。本書的目標是尋找更優而不是最優的解決方案。
準確度計算進入發燒排行的影片
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講返呢場口水擂台先啦 , 實力太過懸殊 , 其實 冇乜嘢值得好講 , 即係等於黃一山同埋李小龍打, 三個字已經講完, 冇得fight, 只不過咁, 我哋網民一向都好鍾意食花生日呀, 咁梗係喺佢哋今個口水擂台之中, 睇下有啲乜嘢畀我哋傾下笑下啦. 由於我上一條影片已經講咗佢頭七分鐘嘅花生, 你哋仲未睇既麻煩自己喺呢條影片我放咗條link, 慢慢lun返, 我就由佢哋第八分鐘開始講.
延續返上次主持問佢哋代鬧藍營廣告商不夠堅定
電視台或藝人被觀眾定型，甚至被投射想法，被劃分為黃藍，玻璃朱認為是被扣顏色帽子，甚至令她及其他藍營藝人失去廣告商的支持，沒job做，「我自從撐警之後，我所有KOL job冇晒！
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此時，雪雪立即代玻璃朱出頭：「我覺得我要幫你鬧啲廣告商，好簡單啦，譬如你見到黃嗰啲，你見到好堅實㗎，邊間慘就全村人去排隊，話要去『懲罰』佢，咁點解藍營嗰啲人又唔去『懲罰』吓撐藍嗰啲人㗎呢？」
呢個我可以幫佢答 , 因為某一批人只係講利益嘅啫 , 你有蛇齋餅粽係咪出現囉 , 你叫佢自己暗錢去嗰啲餐廳食嘢支持下? 你請佢去就差唔多 , 點解有啲舖頭有人去排住隊懲罰 ,有啲舖頭就拍烏蠅 , 功利現實同埋良心,已經解釋咗點解有啲舖頭冇人幫襯嘅現象.我認為係一個商業社會,你做好你本身嘅分是就已經夠啦,不如話你係做餐廳嘅做好啲食物,你係做演員嘅就應該做好你嘅表演,咁就未已經解釋咗點解有啲餐廳,同埋藝員冇表過態,都一樣可以生存到,你又自己冇job, 嘉欣你唔係做緊自己行業內嘅事吖嘛.你硬要同嗰班插頭沖出嚟差吖嘛'. 咁當然亦都唔排除呢個peter仔啦 ,警嫂 ,明嘅明嘅 ,
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Michelle.姐亦都有喺節目講, 佢自己都有好多藍色藝人, 但係都冇同藍營嘅藝員朋友割席, 如果佢覺得因為立場唔同而同呢一啲朋友割席就係好Clichés, 即係好老土, 好陳腔濫調食古不化咁解 ; 我自己都係呀我身邊......................班人自己去分黨分派啫 .人哋商業電台同埋blue tv都冇分顏色 ,一樣接廣告接到手軟 .如果你話大家收入少咗 ,亦都可能係因為近排疫情 ,廣告商都好謹慎去落廣告 ,Budget有限就要好審慎搵邊啲代言人㗎啦 ,
提到電視台近日風起雲湧，MIRROR及ERROR的人氣更高到一個誇張的地步，雪雪認為：「我覺得呢個...................MIRROR及ERROR被指努力，很多TVB藝人或歌星亦很努力，雪雪再出擊：「呢個先最奇妙吖嘛！大台啲人冇人睇，弱台……弱到唔弱嘅嗰啲收視率都唔識計嘅，好低嘅，呢度就有個世代問題。你大台依然靠傳統嗰個收視率，幾點畀咩你睇，
呢度有少少補充 , 而家計算電視收視率嘅, 係一間國內有份投資嘅公司 , 你話你一個數據出嚟嘅準確度, 佢哋係喺放部機去大約一個數目嘅家庭做sample collect data , 如果真係咁高收市嘅 , 廣告商都唔識得喺你個台落廣告 , 咁你係咪鬧曬成香港嘅廣告相係豬呀 .
Michelle姐繼續講, 但而家啲後生仔根本唔鍾意跟住個時間表（電視節目表）去做人，佢哋有自己個agenda，.................真係就係咁講㗎啫，我成日都落旺角食飯，可能我呢啲樣周街都係啦，都叫做有自知之明, 旺角邊條街呀 , 係咪砵蘭街呀
佢話: 一樣之嘛，其實我本身對MIRROR係一啲反感都冇㗎！（有冇睇過類似演出？）睇過啲咪傳媒報道同埋啲片，我覺得都charm嘅，嘩, 表 , 打撚到呢
但係奈何地，我覺得過份地報道到某一啲位係反感……即係嗰啲叫反效果呀，sorry。」
雪雪聞言，立即笑問玻璃朱：「當年你有冇嬲譚詠麟同張國榮霸晒啲娛樂版？某程度都係一樣，再退多幾十年，我未出世嘅年代，蕭芳芳同陳寶珠都霸晒嗰啲版面，我啲前輩話畀我聽，當任白紅嘅時候.
之後，玻璃朱認為電視台計收視點數在世界各地通行，指這是很多國家的指標，
下刪3000字, 我都講咗因為而家無線tvb佢哋用嗰個計算收視率嘅機制, 廣告商知道係唔準確, 所以咪唔用呢個收據畀生意你做囉, 你估廣告商白痴嘅咩
Michelle姐就好簡短咁樣用咗兩三句說話已經打發咗你條仔細啦, 而家啲人係睇view數, 係如話好多外國公司youtuber InstagramFacebook,如果你去買like擺roadshow嘅話畀人check到成個袋都冇埋㗎大佬, 唔可以做數㗎, 你估.................呢啲外國公司可以好似淘寶咁樣去買票數, 微博有幾百萬成千萬個鐵粉咩, 如果你youtube畀埋bell數 , 我都做啦 , 不過後果自負, 人哋係用ai去scan 你有冇出古惑 , 一經發現 , 你成個台一夜之間冇咗㗎喇 ,金賢咁嘅系統 你先至可以喺個 YouTube view數嗰度反映到 , Artist歌手嘅受歡迎程度呀嘛 . 你啲數就真係堅 . 嗰時代喺度變遷緊㗎啦 ,
Michelle姐都講咗啲人睇完之後仲會share㗎嘛 , 咁你收視率 係用部機係佢連接個sample家庭嘅電視機 , 你點樣分享呀 . 人哋個個上網睇㗎啦 , 連啲廣告商我係多咗喺個網上面放廣告㗎 , digital Marketing ,你懂不懂呀
講講下唔夠人講佢就轉話題 ,
：「其實我覺得唔止兩個電視台嘅競爭，因為有太多唔同嘅平台，例如Netflix呀，上網睇內地節目，或者外國節目……」此時雪雪在旁邊笑邊搖頭說：「如果拉埋其他去討論，其實冇乜討論空間，Netflix我哋做唔到嘛，我哋係本地電視製作呀……我嘅着眼點唔會放喺電視台度，根本就係所謂娛樂節目嘛，譬如網上有好多本地年輕人嘅，亦都好高hit rate，好多人支持，甚至好多客落廣告，即係只要你有創意有人欣賞，自然錢呀，人呀乜都嚟晒。」
拿玻璃珠唔係我唔醒你啦, 喺度幫你宣傳埋你個youtube channel啦 , 那他我對你幾好 , 你哋如果覺得佢有誠意嘅 , 都可以去surprise佢 , 我慣好公道㗎 , 佢無非都係想出名啫 , 係呀網上係有好多選擇 , 有萬鳩幾個人支持你呀 , 我覺得唔差喎 .
講真嗰句 , 如果你真係教人煮嘢食嘅話 , 咪撚講咁多廢話 , 我覺得佢煮嘢食未必差得過媽媽張嘅 ,不過你係都要拆出嚟冇辦法 .為仔死為仔亡 ,餵仔撐男 先至有得上床 .
到最後, 玻璃豬呀 , 都係兜返去tvb嘅藝人 畀人哋網絡欺凌 , 收頭 , Michelle姐姐講到有啲冇耐性, 長話短說 , 佢都係話兩邊都有畀人欺凌呀 ,
咁我就做個總結 , 覺得佢哋而家冇廣告接就話收到人哋欺凌 , 不如大家都各自做返自己份內嘅款項先..............................
因此香港用這個計算觀眾人數是完全冇問題，但雪雪即插口說並不同意其說法。「我做咗娛樂記者好多年，一直覺得詬病嘅，就係如果TVB嗰個所謂嘅點數，只不過係幾多戶人裝咗部機去做一個projection，但而家係實際一個view我click入去，好清晰話畀你聽呢個（點數）唔代表晒我哋嗰批人囉。我唔係話個計法冇代表性，而係佢個代表性唔係做畀觀眾睇，而係做畀廣告商睇，廣告商攞住呢堆嘢去落廣告咁解。」
玻璃朱指網上跨平台7日數據，通常只有少於10%人去睇，計起上來只有兩點收視，因此不要說計算收視率沒有指標性，認為落廣告始終需要靠一個收視率去做。她說：「全世界都用緊嘅嘢，唔明點解我哋突然間唔buy囉！」雪雪即反擊說：「唔係buy唔buy，而係制度改變咗，而我哋繼續用緊舊制度去對應一個新時代，係不合時宜，我只能夠講當ViuTV正常播節目嘅時候，其實都好低收視率，佢重播都好少人睇，但你同人講，個個都講到喎，點解呀？因為我可以攞嗰條片去share，即使你冇去Viu任何平台去睇，不過你去咗我個平台睇咗，好多人share出去，咁呢個係一個新嘅模式，而呢個數字係可以好龐大嘅。」
發牌機構已包含道德底線
節目中，主持問到玻璃朱有否覺得TVB有問題，她想了想說：「我覺得TVB其實進步緊，自從志偉哥（曾志偉）返咗入去之後，例如以前淨係得星夢嗰一班人，但起碼你入返四大唱片公司入去，將成個音樂層面，即係我哋細細個好looking forward去睇嘅《勁歌金曲》，點解呢幾年搞到咁差，講真，我都覺得有冇搞錯呀？我哋都好開心終於有返個良性競爭喇，你哋唔使再講咩一台獨大，譬如最近ViuTV好有noise，我哋都啦，王晶都有屎尿屁啦，哈哈，呢啲出唔出得街㗎？我覺得每一個層面嘅觀眾，我哋都要迎合嘅，但係低俗到某一啲位，我都想講一講呢個節目（《ERROR自肥企画》），佢低俗到某一啲位係去到朋輩欺凌，我最驚係細路仔會覺得原來整蠱人係咁好玩，我又擺個波去炸吓佢下體先！」
此時雪雪就糾正玻璃朱的說法，指這個原本是一個有懲罰性的遊戲節目，每個人都有機會受罰，因此不存在朋輩欺凌問題。作為家長的玻璃朱就話擔心小朋友，雪雪即說：「你個仔都瞓咗覺啦……你哋成日話道德底線，道德底線對於一間發牌機構入面，只要你唔犯例，香港係冇人理你喎！」
離題扯Netflix討論
此台，例如Netflix呀，上網睇內地節目，或者外國節目……」此時雪雪在旁邊笑邊搖頭說：「如果拉埋其他去討論，其實冇乜討論空間，Netflix我哋做唔到嘛，我哋係本地電視製作呀……我嘅着眼點唔會放喺電視台度，根本就係所謂..............娛樂節目嘛，譬如網上有好多本地年輕人嘅，例如試當真游學修等嘅人，全部好有誠意、好有諗法，佢哋亦都好高hit rate，好多人支持，甚至好多客落廣告，即係只要你有創意有人欣賞，自然錢呀，人呀乜都嚟晒。」
堅稱黃人欺凌藍人
玻璃朱和雪雪在結尾時，終於擦出火花，雙方舌劍唇槍你一言我一句，但玻璃朱來來回回不斷強調「網絡欺凌」，實係嗰邊都suffer緊，都係事實嚟！」玻璃朱：「咁起碼啲藍人唔會欺凌啲黃人，啲藍人唔會走去V同藍兩批人，黃嘅人同樣受欺凌吖嘛，我而家惟有局住代表佢哋去講嘢啦，嗱！你又代表藍去講嘢啦！」而玻璃朱此時強撐說：「我都係講嗰句啦，欺凌嘅話，有一邊係零舍嚴重啲嘅，你哋成日話要爭取自由，點解唔畀自由人哋，我覺得係講唔通囉！」
切削面積最大化之電腦輔助五軸傾斜面加工
為了解決準確度計算 的問題，作者蕭至樂 這樣論述：
使用五軸加工機進行傾斜面加工時，往往需要數個刀軸方向方能完成整個零件的切削，但頻頻變換刀軸方向不僅會增加工時，亦有可能產生接刀痕跡，導致加工品質不良，因此如何以最少旋轉次數完成零件加工成為提高產能及改善加工品質之關鍵，本論文將探討如何以“可加工面積”為準則，自動化計算五軸傾斜面加工之刀軸方向，以提高加工精度及降低加工時間。本論文的研究方法為在零件3D CAD模型的表面分佈眾多參考點，以球座標的兩個旋轉角為可變參數，找出所有可能的刀軸方向，然後以所有的刀軸方向為射線方向，對參考點進行遮蔽及干涉檢查，藉此得到各刀軸方向的可加工面積，並比較其數值，找出當中可加工面積為最大值之刀軸方向，做為第一個輸
出的刀軸方向；接著對第一個刀軸方向上剩餘無法加工之參考點重複上述檢查，輸出第二個刀軸方向，重覆此步驟，直到所有參考點皆可加工為止，利用此方法計算出來的結果為刀軸旋轉次數及接刀痕跡皆為最少的最佳化刀軸方向；最後以求出的刀軸方向透過CAM軟體產生五軸NC加工的刀具路徑，並於電腦上進行3D切削模擬，以確認刀軸方向的正確性。
智慧科技
為了解決準確度計算 的問題，作者蘇國瑋,朱彥銘,黃文楨,曾守正,周棟祥,鄭進興,黃承龍,李嘉紘 這樣論述：
近年來科技發展已遠遠地超越了人們的想像，而且有許許多多的科技也逐步地應用在日常生活中。在享受著這些科技發展所帶來的便利生活之餘，人們也對於這些科技背後的原理與應用方式也充滿著好奇。 有鑑於此，國立高雄科技大學集結其資訊管理系多位具備智慧科技各領域專長之教師，共同撰文本書，將生活周遭時常接觸到的各種科技加以彙整說明，並取名為「智慧科技」，期許這些科技帶給人們便利的生活之外，也能帶來更智慧化的生活。 本書特色 1.智慧科技重要的八大主題：巨量資料、物聯網、雲端計算、社群媒體、行動科技、網路安全、商業智慧與資料探勘、擴增實境AR 及虛擬實境VR。 2.淺顯
易懂的敘述與生活化的範例，引領讀者進入智慧科技的領域。 3.章末習題檢測實力，回顧章節要點。
物件偵測、影像分類與人類視覺之容誤能力、容誤測試方法與可靠度提升效果之分析與比較
為了解決準確度計算 的問題，作者鄭鈞兆 這樣論述：
隨著人工智慧的快速發展，許多問題都可以用機器學習的方式解決，相關的應用也越趨完整。以物件偵測的應用來說，可以應用在自駕車的偵測系統、交通車流的計算和工廠產品瑕疵的檢測等。以應用在自駕車的偵測系統為例，當偵測系統裡的影像處理電路的使用時間過長，可能會因為電路老化、電源切換以及高溫等因素造成電路發生錯誤，這時會讓影像發生錯誤，讓物件偵測的判斷出現錯誤的情況，使得駕駛的生命安全受到威脅。為了預防此狀況的發生，我們藉由容誤的概念加入到物件偵測系統中，分析物件偵測的容誤性，對錯誤影像進行評估，減少物件偵測判斷錯誤的情形，藉此提升物件偵測系統的可靠度與使用時間。 在本論文中，我們分析人類視覺和電腦
視覺在影像容誤能力上的差異。過去的文獻已做過類似的分析，但其針對的是電腦視覺於影像分類上的應用，並以行人偵測作為案例進行探討。其分析的結果顯示，電腦視覺的容誤能力較人類視覺大。我們的研究則探討電腦視覺於物件偵測上的應用，並以YOLOv3偵測為例。與過去文獻的結果相同，我們的分析結果也顯示電腦視覺的容誤能力較人類視覺大。除此之外，我們也發現行人偵測的容誤能力較YOLOv3大。這是因為影像分類只考慮影像中有無該物件的正確性，而物件偵測則需更多的考量，包含影像中物件的數量、種類和位置的正確性，因此能夠容忍的錯誤較少。此結果顯示我們若能開發一影像容誤測試方法，過濾無法容忍的錯誤影像使其無法進入物件偵測
系統，我們將可有效提升系統的可靠度。另一方面，由於物件偵測的錯誤容忍性較低，這也對於其容誤測試方法的開發帶來更多挑戰。 過去的文獻中已提出適用於行人偵測的影像容誤測試方法。我們基於此方法延伸應用於物件偵測中。然而，由於物件偵測的容誤性較行人偵測低，因此在評估的結果上產生更多影像可接受度的誤判。我們仔細探討此問題發生的原因，開發更適切的測試方法，以適用於物件偵測系統。實驗結果顯示，此方法的測試準確度相較先前方法的88.77%，可以提高4.29%來到93.06%。我們也將所開發的方法進行硬體實現與驗證，實現成果顯示此硬體的影像處理的速度可達192 FPS (Frame Per Second)
，滿足一般即時運算30 FPS的標準。除此之外，我們所開發方法具無參考特性，不需要參考(原始正確)影像即可執行測試流程，評估輸入影像的錯誤可接受度，可促進即時線上(on-line)測試。我們所開發的方法也可有效提升物件偵測系統的可靠度。當可靠度從1下降到0.9時，可讓物件偵測系統更加延長約一年的使用時間。