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CNC綜合切削中心機程式設計與應用(第八版)

為了解決金旺的問題，作者沈金旺  這樣論述：

　　我國的工業已達到自動化的階段，而在大量採用電腦數值控制機械的情況下相繼也需要大量的專業人才投入，因此人才的培養就顯得很重要。我們基於促進工業發展與加強人才專業素質為理念，特此請來勞動部勞動力發展署雲嘉南分署的沈金旺老師執筆，以作者豐富的教學與實務經驗撰寫此書，加強圖文解說的鋪陳，並例舉範例供讀者練習，相信能提供讀者豐富的學習內容與正確的學習方向。    本書特色   　　1.書中例舉之範例循序漸進、淺顯易懂，提供讀者系統化的學習。 　　2.圖文相輔，引導讀者建立實際操作之概念。 　　3.蒐錄乙級術科檢定試題及丙級學科題庫，為參加檢定考試人士之最佳補助參考書籍。

金旺進入發燒排行的影片

基於超寬頻感測器之室內定位系統分析與改善

為了解決金旺的問題，作者姚磊 這樣論述：

超寬頻感測器（Ultra-wideband, UWB）被廣泛的使用在室內定位領域，超寬頻感測器的室內定位通常是指移動端的定位，移動端通過無線電與基站通信並計算移動端和周圍每個基站之間的距離。本文提出了一個數學模型，分別分析了移動端在2D和3D空間定位的誤差，通過數學模型探討了影響移動端定位誤差的因素，分析得到了最佳的基站安裝位置。根據所得出的最佳的基站位置分佈，移動端在2D和3D空間的定位誤差均大幅度降低。然而，在室內的環境中超寬頻感測器容易受障礙物或人的影響產生異常值，單獨使用超寬頻感測器的定位結果容易發生跳變，而基於慣性感測單元（Inertial Measurment Unit, IMU

）的慣性導航系統可以輸出連續的定位結果卻存在累積誤差的問題，長時間定位結果容易發散。基於以上的分析，本文提出一套有效的系統框架，將超寬頻感測器和慣性感測器兩者緊密結合共同定位，不僅避免了慣性感測器存在的累積誤差問題而且能避免超寬頻感測器異常值對定位連續性的影響。然而，融合超寬頻感測器和慣性感測器雖然能夠更加精確和穩定的定位，但是研究發現當超寬頻感測器移動端安裝於加速度較大的載具上時，載具自身的運動加速度也會影響定位精度，表现为隨著運動加速度變大定位精度隨之降低。因為过程中的姿態角是通過重力加速度在水準方向的分量進行修正，當載具快速运动時在水準方向上也會產生比較大的運動加速度，而加速度感測器難以

將運動加速度與重力加速度的水準分量分開，導致姿態角估測誤差增加，進一步影響到定位精度。為解決上述問題，本文建立了一套在比較大運動加速度下的姿態角誤差估測模型，提出一種加速度自適應擴展卡爾曼濾波器 （Acceleration Adaptive Extended Kalman Fliter, ACCAEKF）的方法。ACCAEKF根據加速度大小自動調節預測誤差的協方差矩陣，能有效修正存在较大運動加速度時的定位誤差。此外本文還發現在比較小的運動加速度或者靜止狀態下，加速度量測雜訊會影響ACCAEKF的定位穩定性。針對這種現象，本文通過對加速度引入的誤差協方差矩陣進行了詳細的推導，提出一種優化方法將雜

訊協方差矩陣從誤差協方差矩陣中減去，有效避免低運動加速度下量測雜訊對定位穩定性的影響。本文還針對超寬頻感測器容易在多障礙物的室內環境產生非視距通訊（Non-light of Sight, NLOS）的問題做了優化，非視距通訊可以通過支持向量機（Support Vector Machine, SVM）對超寬頻感測器的信道衝擊響應（Channel Impulse Responses, CIR）和訊號強弱（Received Signal Strength Indicator, RSSI）的特徵進行分類，支持向量機是一種經典的監督機器學習（Machine Learning, ML）算法，適用於分類和回

歸問題。本文應用對視距通訊（Light of Sight, LOS）和非視距通訊的分類來驗證ACCAEKF在穿越複雜的室內環境時的定位性能，在實驗中獲得了比較高的定位精度。最後，本文通過MATLAB模擬實驗分別模擬機器人在2D空間和3D空間下基站位置的各種不同的分佈情形併計算定位誤差以此來驗證本文提出的最佳的基站位置分佈，除此之外，本文利用超寬頻感測器多基站的室內定位系統實際做了實驗，實驗結果表明本文找出的最佳基站位置分佈能顯著提高系統定位精度。本文基於上文提出的最佳的基站分佈，應用ACCAEKF進行模擬和室內定位實際實驗，实验結果表明本文提出方法在載具低速運動和加速度劇烈變化的情況下都能得到

很好的定位效果。

紅土銹然大器：陳金旺創作專輯

為了解決金旺的問題，作者陳金旺 這樣論述：

　　陳金旺的陶，是「土生土長」，以家鄉土、家鄉火、家鄉情手作而成。堅持以大肚山紅土為材，用高超的技術突破重重限制，化不可能為可能，讓原本造磚用的紅土脫胎換骨，可以為釉，可以為胎，可以為妝，昇華紅土的藝術層次，拓展無限的可能性。

台灣酒拳之智慧型遊戲策略與分析

為了解決金旺的問題，作者滕孝瀟 這樣論述：

台灣酒拳作為飲酒時的助興遊戲，是一種週期性的主導遊戲，遊戲者可以根據經驗與判斷對手的手法來做決策，其複雜度比剪刀石頭布猜拳遊戲高出許多。在本篇論文中，利用Python與Qt應用程式開發框架，開發出一款酒拳遊戲應用程序，透過此應用程序收集了40人共20000筆的遊玩資料，並使用這些資料建構與測試了馬可夫模型（Markov Model）、隱馬可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、長短期記憶模型（Long Short-Term Memory Model, LSTM Model）、Q學習模型（Q-learning Model）和多模型架構（Multi-Model）這五種方法，

比較不同方法與模型在酒拳遊戲中的勝率變化。實驗結果表示，酒拳遊戲中馬可夫模型與隱馬可夫模型在階數較低時能夠更好的抓住對手的習慣，也能在對手改變策略時快速更正，對於長短期記憶模型來說，有進行預訓練會小幅度提升勝率，本文中的Q學習模型對於酒拳遊戲的預測沒有其他模型來的好，而多模型架構能在面對不同的玩家時使用最適合的模型來提高勝率。在低回合數的對戰中長短期記憶模型的平均勝率是最高的，Q學習模型的勝率與500回合對戰中一樣表現不佳。