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為了解決特技腳踏車的問題，作者賴冠廷 這樣論述：

視頻事件偵測是電腦科學中最重要的研究課題之一，非常有挑戰性‧其中偵測複雜事件，例如“生日派對”、“結婚典禮”、“腳踏車特技”等又更加地困難‧複雜事件是由許多人對各種物品，在不同的環境下進行時間長短不一的動作所組成的‧目前最常用的方法是從一個視頻中的每幀影像的或影段中抽取特徵值，量化和區域取樣後，由一個向量代表一整個視頻‧此方式雖然簡單有效，但是最後區域取樣的步驟常會導致重要的局部訊息喪失和引入不相干的背景特徵‧相較於之前的方法，我們注意到了實際上人類只需要幾個重要的證據就可以辨識視頻中的事件‧例如，只要看到了“生日蛋糕”或“吹蠟燭”的事件，就可以辨識出“生日派對”的事件‧受到這個啟發，我們提

出了新的演算法，可以自動從影片範例中學習關鍵證據和利用關鍵證據來辨識視頻事件‧在我們的架構中，每個視頻都被分割成許多的短視頻,稱為“事例”, 然用自動學習哪些事例可以用來作為辨識事件的證據‧ 在此篇論文中，我們提出了兩種機器學習的方法‧第一種方法稱為最大證據學習法(Maximal Evidence Learning, MEL)，是基於大邊量架構，將所有的事例視為未知，並同時學習所有事例和視頻的分類標籤‧我們的架構可以在正樣本中學習出最多的正事例，和在負樣本中學習出最多的負事例‧第二種方法叫做證據選擇排序法(Evidence Selective Ranking, ESR)，是基於靜態動態事

例嵌入法和無限推進排序法來選出重要的證據‧實驗證實在大量的視頻資料中兩種方法皆可顯著的提升辨識的正確率‧除此之外，實驗結果顯示使用我們的方法學習出來的證據對人是有意義的，可以用來找出事件視頻中的重要的證據影段‧

為了解決特技腳踏車的問題，作者市川晴子 這樣論述：

為了解決特技腳踏車的問題，作者宋恩儀 這樣論述：

2007年，電影《練習曲》帶動台灣單車環島的熱潮，也強化了單車休閒化的印象。然而，本研究欲將腳踏車的性質從遊憩活動拉回到日常代步裡，從身體經驗出發，並以Donna J. Haraway的「人機複合體：賽伯格（cyborg）」概念，探討腳踏車族透過「半人半車」的移動狀態所體現的空間主體性。在研究設計上，針對移動經驗的探討，將以高度使用腳踏車代步的族群進行深度訪談，作為分析腳踏車族感知行車空間的身體文本。而在身體實踐的探討上，將從具有特殊身體處境的受訪者為對象，探討身體與腳踏車之間的關係，以及腳踏車如何體現來自與生理身體與社會身體的肉身化經驗，藉以抵抗和反轉原有身體的限制，重新獲得掌握空間的主體

性。本研究欲突顯身體經驗是分析腳踏車移動的重要面向，透過身體踩踏的能量轉換，展現腳踏車在當前「環保」、「健康」等道德訴求之外，作為一種體現賽伯格（cyborg）的行動實踐。本研究認為在城市的移動裡，腳踏車的移動方式具有「半人半車」的混雜特性，讓它們得以成為具有獨特移動節奏的「賽克里司特」（cyclist），並得以「隱身」穿梭於以機動車為主的城市交通系統之中，成為一種獨特的城市流動地景。另外，透過不同賽克里司特的身體處境，探討人（身體）與腳踏車（科技物）在結合所產生的各種可能性，並且重新反省人機複合體當中「肉身性」的意義，期望藉此展現出人機複合體的限制與能動性意義。