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Joy從火車上的叫賣小姐升格為道路駕駛教練了～

#便當飲料礦泉水脆笛酥
#終於可以兩個人一起玩車車了
#激動派教練vs沈穩派學員

為了解決道路駕駛教練的問題，作者黃俊皓 這樣論述：

誌謝 i摘要 iiiAbstract iv目次 v表目次 viii圖目次 ix第一章　緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 61.3 研究範圍與限制 71.4 研究方法 71.5 研究流程 8第二章　文獻探討 102.1 訓練模擬器 102.1.1 模擬訓練 102.1.2 模擬器 112.1.3 國軍訓練模擬器 152.1.4 小結 202.2 採購作業 202.2.1 採購決策 212.2.2 採購決策分類與層級 232.2.3 消失性商源 272.2.4 小結 282.3 存貨管理 292.3.1 存貨形式與種類 292.

3.2 存貨控制相關方法與模型建構 312.3.3 小結 332.4 系統動態學 332.4.1 系統動態學概論與符號說明 332.4.2 系統動態學建模之程序步驟與應用 372.4.3 小結 412.5 總結 41第三章　質性模式 433.1 裝備運作 443.2 庫儲管理 443.3 採購作業 463.4 模擬器零附件採購決策因果回饋環路圖 47第四章　量化模式 494.1 「裝備運作」動態量化分析 494.2 「庫儲管理」動態量化分析 564.3 「採購作業」動態量化分析 59第五章　模擬與政策分析 665.1模式驗證 665.1.1 模型範疇適合性測

試 675.1.2 模型結構測試 675.1.3 單位一致性測試 685.1.4 極端值驗證 685.2政策分析 705.2.1 各政策綜合分析： 725.2.2 各政策各別分析： 93第六章　結論與建議 1066.1 結論 1066.2 建議 109參考文獻 110中文文獻 110英文文獻 119網路資源 127附錄A：領域專家研討大綱 128附錄B：量化模式變數說明 129

為了解決道路駕駛教練的問題，作者（德）邁克爾·克魯姆 這樣論述：

為了解決道路駕駛教練的問題，作者林欣穎 這樣論述：

目的：建構籃球投籃辨識系統，期望運用此系統能以簡易器材達成快速的數據分析，增進球隊訓練及比賽的效率。方法：錄製投籃影像，並將影像輸入以 YOLOv4 所建構的籃球投籃辨識系統，進行實際投籃影像的分析，拍攝畫面包含籃球半場的角落四點，共有五種不同目標投球數，每一個目標投球數皆有不同拍攝角度及不同背景環境的試投，共有十五個時間介於 1分 30 秒到 5 分 30 秒的影像片段，讓此系統進行投籃出手及投籃進球的判定，並與人工紀錄進行比較。結果：對於籃球投籃出手的整體辨識準確率能達到 91.36%，對於籃球投籃進球的整體辨識準確率能達到 75.31%；在不同的拍攝角度與背景環境中，投籃出手及命中的辨

識準確率皆無差異；在各個投籃位置中的出手及命中的辨識準確率也無差異，這表示此系統在室內籃球場中，不論在不同角度、背景環境及投籃位置都能夠進行穩定的辨識。結論：透過以機器學習為基礎的籃球投籃辨識系統，能夠紀錄投籃練習時的出手分布及投籃命中情形，雖然目前辨識效果有限，但未來此系統仍具有實行的可能性，往後可增加多人多球投籃影像，讓此系統持續學習、精進，也能更符合實際練習及比賽的的情境。