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國立高雄科技大學 電機工程系 黃勤鎰所指導 黃琇柔的 基於圖形化特徵分類演算法實現 腦波遠程控制 (2021),提出開源字體2021關鍵因素是什麼,來自於腦波技術、腦機介面(BCI)、眼電訊號、機器人、卷積神經網路(CNN)、單極點腦波耳機、YOLO (You Only Look Once)。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了開源字體2021,大家也想知道這些:

輕輕說晚安

為了解決開源字體2021的問題,作者小油画/LittleOilArt 這樣論述:

觸動心底最柔軟處的療癒系繪本 輕輕翻開書頁 遇見你我深有所感的那一刻晚安   /// 讓每個晚安時刻,接住所有快樂、悲傷、寂寞與陪伴…… /// 還記得上一次說晚安的情景嗎?是在社群軟體、在寢室裡?或是一個輕輕柔柔的晚安吻在孩子的臉頰上? 晚安可以是「再見」,也可以是「我想你」或「希望你都好好的」。一個人的時候,好好跟自己說聲晚安,做為一天的沈澱和收尾。我們享受一個人的孤獨,也珍惜和朋友家人一起的每一刻。 而所有經歷過的都能增加生命的厚度,那個厚度得以承接自己的失落,別人的不安;在那些人來人往的時間海裡,跌倒時也有人能夠柔軟的接住你。   /// 給每天努力生活的你,給生活有點迷惘的你,給

需要一個擁抱的你。 /// 《輕輕說晚安》是療癒系插畫家—「小油画」的首部繪本創作!2014年,小油画即創作出這系列的第一張圖,當時遇到很多流浪貓狗的故事,心緒因而被觸動,想著何為家?何為歸屬感?深夜裡,那些沒有家,不能回家的人或動物,又是什麼心情呢?於是,心裡開始設想了很多情境,隨著時間醞釀,以畫筆定格各種動人時刻,畫出她獨有的晚安世界。 繪本中,每頁畫面皆洋溢著充沛情感,真實與夢幻交錯,為「晚安」的意義帶來無邊際的想像力;襯上幽微語句,飽滿又安靜的情緒總能直達觀看者心底。 在日復一日、互道晚安的魔幻時刻,世界上每個角落正發生著什麼樣的晚安故事?翻開書頁,以大人的視角閱讀,每個畫面都能找到深

有共感的理解;為孩子床邊伴讀,則能放馳想像,展開源源不絕的晚安故事。 __________________________________________ 這是一本說著好多好多晚安故事的繪本, 從場景、筆觸、色彩……打開層層想像, 小油画細緻的構思,將為閱讀帶來各種魔幻時刻。   ★以對比概念詮釋「晚安」情境,拉出情感相映的張力 為孩子閱讀的母親、父親辛勤工作時熟睡的寶寶、一起追劇說晚安的閨蜜、安靜陪伴的貓咪狗狗、一個人在城市裡的失眠夜晚、日夜顛倒的遠距離伴侶⋯⋯,小油画巧妙地將各種感情與羈絆,時間與空間,以對稱的場景述說動人故事。 ★構圖完整度高,為畫面帶來場景濃郁的劇場立體感 說到夜晚,直

覺多半是黑暗的,可能會有星星月亮城市燈火;然而除了真實的場景,小油還帶入許多奇幻成分,像是熊和寶寶的夢境、飛翔的獨角獸、失眠的羊群…等,每個翻頁,都像走進不同的舞台場景,角色如何安排、背景怎麼設計,將每個細節都放到最剛好的位置。 ★色彩技巧高明,鋪揉出充沛的故事力 小油画十分理解色彩掌握,善於運用電繪中的筆刷讓畫面加分,繪出豐富而細緻的層次。繪本中的眾多夜晚,不僅僅是暗色,也有戶外、室內之分,房間裡、森林間、夢境中都不同,要點著怎樣的光,明暗度如何微調,才能傳達想要的情緒;色彩的細微表現,是小油画獨特的風格標幟,讓讀者隨著閱讀,即慢慢走進繪本的美妙。   |感動推薦|(依筆劃排序) 曲家瑞|實

踐大學媒體傳達設計學系所 副教授 胖球人生 許哲珮 Peggy Hsu|金曲創作精靈 盧廣仲|音樂鬼才   「每次看小油的畫,心情都像被一個柔軟又超大羽毛枕頭,暖暖的緊密包圍著,下一個瞬間就突然有點想哭的那種感動。 今晚就用這本書,擁抱著孩子,家人,你愛的人,還有自己,然後『輕輕說晚安』吧。」__胖球人生   「心如果柔軟,看世界的角度也會是柔軟的;內在的觸動連結著思緒的筆觸,也會是柔軟的。 小油画宇宙的柔軟像雲像風、像霧像雨、像星辰像月光、像貓咪的撒嬌、像一首歌、一句詩,用最溫柔卻深刻的方式,刻畫著生命中那些簡單又美好的小事。 濃縮成一個擁抱,一句晚安。 就這樣被理解、療癒了!」__Pegg

y許哲珮  

基於圖形化特徵分類演算法實現 腦波遠程控制

為了解決開源字體2021的問題,作者黃琇柔 這樣論述:

因應時代的變化,腦波的技術及應用已不可同日而語,現今已能透過移動式單極點腦波儀時實監測人腦活動狀態。本研究利用神念公司所開發的單極點腦波耳機,發展出一套利用腦波及電腦與外部設備進行溝通命令的腦機介面(Brain Computer Interface),由單極點腦波儀來獲取原始腦波波型。將眼動命令訊號作為輸入源,依照眼動所產生的不同訊號來獲得特徵波型,首先使用K-近鄰演算法(K-Nearest Neighbor,KNN) 初步濾除非眼動之波型,再將腦波原始波型之一維時序原始資料轉換為二維圖像,再透過OpenCV函式庫做圖片預處理,以得到我們的判斷回想圖片,接著送至類神經架構去分辨出腦波動作,分

別為眼球向上、向下、向左、向右、眨眼的五種眼球運動行為。類神經演算法架構部分,分別使用YOLO(You Only Look Once)-v5及傳統CNN卷積神經網路並結合Transfer Learning轉移學習進行訓練,最後比較兩種不同AI演算法的結果,並討論其差異及優劣之分。最後再將動作命令回傳至BCI腦波介面,透過TCP/IP傳遞控制命令給Client端的Zenbo機器人,Zenbo機器人則會做出相對應的五種命令動作,分別為往前、後退、左轉、右轉、停止。