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建築估價：工程數量計算編(二版)

為了解決直角座標轉換的問題，作者李健雄 這樣論述：

極速公式×變數工具×獨門心法   15招心法完攻數量計算   　　尺寸快取×5招 　　◆ 包外總長扣除各柱寬 　　◆ (A＋B)×2＝周邊長最大長寬法 　　◆ 取用尺寸：大尺寸再扣除 　　◆ 取用面積：取大面積再扣除 　　◆ 簡易開口扣除法   　　速算方法×6招 　　◆ 混凝土、模板同時列式法 　　◆ 柱、樑鋼筋填表法 　　◆ 牆、版單位面積法 　　◆ 樓梯粉飾速算法 　　◆ 外牆粉飾速算法 　　◆ 窗玻璃速算法   　　估算要領×4招 　　◆ 變數工具表 　　◆ 依座標計算 　　◆ 畫樑線（樑下牆板下牆判讀） 　　◆ 計算前準備工作

直角座標轉換進入發燒排行的影片

卷積神經網路配合資料轉換方法於可重構智慧面性能度量預測之研究

為了解決直角座標轉換的問題，作者林北辰 這樣論述：

本研究主旨在於使用人工智慧方法，追求快速完成可重構智慧面之輻射場型計算，克服高時間成本的問題。在通訊領域，無線通訊技術提升了頻寬，使傳輸速度加快。此階段的新發展因為高頻特性，面臨著傳輸距離及穿透性遭到弱化的問題，其中一項應對方式是利用可重構智慧面填補訊號盲區。可重構智慧面是一種能夠藉由調整自身相位分布，達到控制環境，在廣闊的角度選擇內自由調整訊號反射方向的設備，但時常得依靠擁有強大運算效能的設備，計算出輻射場型後調整設定。為求以微控制器完成可重構智慧面的反射計算，本研究使用人工智慧方法，在顧及計算成本的條件下建立卷積神經網路的回歸模型，將靠著輸入可重構智慧面設置，推理出相對應的入射角、反射角

、半功率波束寬、方向性、以及旁波瓣位準，此五項被稱為性能度量，是反射效果相關的重要指標。與此同時，將針對部分性能度量項目套用三種不同的資料轉換方法，不只提升回歸模型的預測準確度，也為相關的預測問題提供更有效的資料表達方式。

新一代 科大四技土木與建築群測量實習升學寶典 - 最新版(第二版) - 附MOSME行動學習一點通：詳解.診斷.評量

為了解決直角座標轉換的問題，作者興工測量工作室 這樣論述：

　　1.重點掃描：將各章節重要觀念做有系統的整理，條列各章重點所在。 　　2.立即練習：每小節後皆編有課後練習，方便讀者可檢視自我學習成效。 　　3.綜合測驗：各節練習題目，做系統性的練習，以提升學習成效。 　　4.歷屆試題精選：收錄近年統測試題，讓讀者學習全章後，可自我測試，熟悉近年考試趨勢，增加考試信心。   　　自106年度起，測驗中心公告統測各題的答對率，並依據答對率來判別難易度（答對率小於40%表示困難，40～70%表示中等，大於等於70%表示容易）。   　　【MOSME行動學習一點通功能】 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可線上閱讀、自我練習，增

強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。   　　1.詳解：可使用線上解析。 　　2.診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　3.評量：多元線上評量方式（歷屆試題、名師分享試題與影音）。

结合格拉姆角場與卷積神經網路應用於人類動作辨識

為了解決直角座標轉換的問題，作者謝宛頤 這樣論述：

人類動作辨識(Human Activity Recognition, HAR)是使用感測器資料來預測人類的活動，在物聯網的進步和微機電系統的發達下，HAR在日常生活中的應用越來越普及，如手機、智慧手環都有內建能夠偵測身體的動作和狀態的感測器，可即時地預測使用者的活動。但因為感測器蒐集到的資料是具有時間序列性質的資料，其中的特徵值很難萃取，如果直接使用統計資料和深度學習的方式索取特徵，這樣會無法保留資料中時間序列的特質，本研究中使用感測器偵測到加速度值作為訓練資料，將原本多個一維的時間序列資料利用格拉姆角場(Gramian Angular Field, GAF)做二維的圖像轉換，GAF將原始感

測器資料的直角座標轉換為極座標的方式來保有時間序列資料的相關性和連續性，並以三軸資料合併轉為二維的方式做為資料的輸入，分類器使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)，可以自動的從圖像資料中萃取特徵值。本論文使用Actitracker的資料集，初步驗證，資料集經過GAF的方法與直接輸入CNN模型相比效能較為提升。