色盲測試的問題，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

為什麼是這樣(第2彈)?超有趣自然生活科學圖解一點通!

為了解決色盲測試的問題，作者OldStairsEditorialTeam 這樣論述：

　　一本好看好讀的自然生活百科全圖解知識書！  　　課外讀物必備推薦，滿足好奇，輕鬆成為科普知識王！    　　「阿魯米玩科學」FB粉絲頁版主/岳明國小自然老師 盧俊良 特別推薦    　　有想過蜂巢為什麼是六邊形嗎？  　　有想過斑馬為什麼身體上會有條紋嗎？  　　馬路上的人孔蓋為什麼是圓形的？  　　單車安全帽的造型為什麼這麼奇怪？  　　輪胎表面為什麼會有凹槽？  　　蛇的舌頭為什麼會分岔？  　　動物的身體為什麼是左右對稱的？    　　聰明的人往往擁有好奇心，也是因為好奇讓聰明人不斷尋求新知識。  　　就像小孩總是不停地問「為什麼？」，  　　而充滿好奇與會問問題的孩子常常是聰明

又富有創造力的。  　　不過，重點是需滿足他的好奇，才會有所成長。  　　大人不是百科全書，不可能每次都可以解答孩子的疑惑，  　　所以可培養孩子從書上或網路找尋答案，也可以讓他們主動詢問其他師長。  　　如果遏止提問或隨意給個答案，時間久了，孩子可能就不敢問了或不問了，  　　這是非常可惜的事。  　　其實，就算是大人，心中不時也會冒出「為什麼是這樣」的想法，  　　只是沒有說出來。    　　本書以「為什麼是這樣？」為開頭，觸動潛藏心底的好奇心，  　　全面圖解、活潑有趣，一一揭開自然生活中的各種奧祕，  　　涵蓋人體、動物、大自然、生活用品、科技…等各種主題。  　　讀來毫無負擔又能長知

識，適合孩子，也適合每個好奇的年齡層。    　　所有的現象都有其原理、原因和有趣的地方。  　　看完這本書之後，再看一看周遭的事物吧！  　　看世界的眼光就會變得更有創意，  　　也會自然而然了解自然與生活中的科學原理，  　　原來一切都有道理，原來世界是那麼的有趣。    　　‧全書超過2000張彩色插圖，全情境圖解呈現。  　　‧書籍採用大開本規格，隨手翻閱更舒適。  　　‧滿滿插圖搭配旁白解說，易讀易懂。    　　“現在就讓這本書來為大家揭曉，  　　那些隱藏在大自然與人類創造出來的秘密吧！” 

色盲測試進入發燒排行的影片

以陷波濾波片矯正色覺障礙效果研究

為了解決色盲測試的問題，作者程子寧 這樣論述：

　　現今色盲眼鏡種類繁多，卻鮮少有研究分析患者配戴色盲眼鏡時的校色幅度。本研究以陷波濾波片作為色盲測試片，並透過人體試驗研究測試片對人體色彩感知造成的影響。　　人體試驗以色票及兩套色棋檢測系統Farnsworth–Munsell 100 Hue test、D-15 panel test作為測量工具，記錄受試者配戴色盲測試片前後的色彩認知變化以及色彩辨別能力，最終以總體錯誤分數、混淆角度、混淆指數作為分析依據。　　結果證實本研究鍍製的色盲測試片能放大色彩間色差，並有效降低受試者色盲特徵，提高其色彩辨認度。未來隨著人體實測樣本數的增加色盲眼鏡矯正效果的模擬將會更加準確，為設計色盲眼鏡提供很大幫助

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電子生肖連連看：趣味十足的電路學

為了解決色盲測試的問題，作者楊琳等 這樣論述：

本書介紹了鋁箔電路的使用方法，通過講解十二生肖的有趣來歷和每種生肖的特異功能，采用循序漸進的電路試驗，使學生們認識串聯電路和並聯電路，了解其基本元件的特征，鍛煉學生們的實際連接電路能力；通過「創客秀」為中小學生提供高層次的小制作、小發明電子技術手段。在活動中重視基本試驗操作，培養學生們的獨立探索、實際操作能力，增強對科學研究的興趣。本書各課附有相關教學視頻，可通過二維碼。 課驗鈔鼠 1第2課憤怒的小牛 10第3課壓力山大虎 20第4課瞌睡兔 28第5課磁鐵龍 38第6課翻面蛇 47第7課白龍馬 55第8課藍羊羊 64第9課色盲測試猴 720課肯德雞 811課閃電狗 892課

豬豬俠 97附錄推薦使用套件 105參考文獻 106

探索膠囊神經網路的性能分析與問題

為了解決色盲測試的問題，作者廖彥惇 這樣論述：

本論文分析膠囊網路的效能並將之與傳統卷積類神經網路作進階比較。卷積類神經網路―由Y. LeCun等人於1989年提出[5]―在電腦視覺與分類/識別問題上取得重大成就，而膠囊網路―由Hinton等人於2017年所提出[10]―是一種全新的基於動態路由的分類/識別系統，兩者皆為深度學習架構。今日深度學習領域關注兩個重點：（1）傳統卷積神經網路的池化層提供資料不變性而膠囊網路辦到了等變性。（2）膠囊網路降低倒傳遞對整個網路系統的影響性。膠囊網路雖然有上述優勢，但是它保有傳統卷積神經網路能提供的應用優點嗎？本文提出3個問題。問題（1）：調整影像資料的尺寸與銳化檢驗系統學習全域特徵的效能。問題（2）：

用3種雜訊污染資料集檢驗系統的抗雜訊能力。問題（3）：在背景複雜的情況下，檢驗系統抗干擾能力。本研究在MNIST、Cifar-10、MNIST-M與色盲辨識資料集上測試，結果發現膠囊網路在上述3種問題的表現都不如傳統卷積神經網路。問題（1）中，膠囊網路比卷積網路在Cifar-10上準確度少了21.2%。問題（2）中，膠囊網路比卷積網路在MNIST上準確度少了60.96%。問題（3）中，膠囊網路只有小幅的落後（約1%）。從結果推測膠囊神經網路的系統無法在干擾性強的資料中靠權重矩陣W提取高品質的特徵資訊供動態路由聚類。本文最後還修改了擠壓函數的常數項，做三位數字的辨識，發現常數項從1調整至2、從1

調整至0.6都能改善辨識準確度約1%左右。