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國立高雄科技大學 工學院工程科技博士班 陳銘志所指導 葉期財的 整合物聯網與雲端計算的智慧數蝦應用 (2019),提出高達 MSV關鍵因素是什麼,來自於電腦視覺、機器學習、雲端計算、物聯網。

而第二篇論文元培醫事科技大學 醫學影像暨放射技術系碩士班 游澄清、許芳裕所指導 陳慧嫺的 以低劑量電腦斷層掃描診斷尿路結石之最適化參數評估 (2015),提出因為有 低劑量電腦斷層攝影、泌尿道攝影、尿路結石、有效劑量、劑量轉換因子、影像品質的重點而找出了 高達 MSV的解答。

最後網站イムガヒ副監督に聞いた『機動戦士ガンダム ククルス ... - Febri則補充:ただ、まったくの新型機を登場させるのも違和感があるので、カトキさんからMSVで大河原邦男さんが描いた迷彩カラーのザクⅡ(湿地帯戦用ザク)がある ...

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高達 MSV進入發燒排行的影片

Eli 咁鐘意F91,之前冇入Metal Build,好彩有新版推出,F91 30週年 Chonicle White Ver + MSV 裝備,希望大家鐘意今次開箱,記得 Like & Share 支持我哋呀


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模型開箱 / 完成品分享 Playlist:
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整合物聯網與雲端計算的智慧數蝦應用

為了解決高達 MSV的問題,作者葉期財 這樣論述:

本研究應用電腦視覺技術OpenCV (Open Source Computer Vision),並結合機器學習中的集群分析K-means clustering,提出一個可以快速計算極火蝦數量的智慧數蝦系統。針對企業需求,本系統不僅要考慮執行效率與準確度,同時還需注意系統成本與彈性,基於上述的考量將計算蝦隻的影像處理實作於AWS (Amazon Web Service) Lambda,並透過REST(REpresentational State Transfer) Web Service的呼叫方式來存取,這樣的架構可以在請求數量暴增或是影像處理優化的情況下,均可無縫的進行更新,且把主要計算置於

雲端就可以按照使用量來計費,減少終端裝置樹莓派的成本。本研究在數蝦影像處理的流程依序是:1. 取得極火蝦影像的HSV(Hue Saturation Value)色彩空間特徵值;2. 根據該影像特徵值過濾目標影像;3. 進行二值化;4. 影像分割找出輪廓,根據閥值找出極火蝦的候選區域,計算極火蝦的候選區域的面積;5. 透過分群決定蝦隻面積;6. 最後計算蝦隻數量。透過實驗結果顯示在計算150隻以下的極火蝦,影像處理的部分可以在0.1秒內計算完畢,且準確率高達95%以上。

以低劑量電腦斷層掃描診斷尿路結石之最適化參數評估

為了解決高達 MSV的問題,作者陳慧嫺 這樣論述:

尿路結石是一種常見的疾病,通常懷疑有尿路結石的病人會用一般腹部X光、超音波(Sono)、泌尿道攝影(IVU)及電腦斷層攝影(CT)來做檢查。上述檢查之結石檢出率分別為:50–70 % (X光)、50–60 % (Sono)、70–90 % (IVU)、高達97 % (CT),有效劑量分別為:0.63 mSv (X 光)、無劑量 (Sono)、2.6 mSv (IVU)、8~16 mSv (CT)。雖然CT對於結石的檢出率是最高的,但是它對病人所造成的劑量也最高。為降低劑量,本研究使用不同劑量條件的CT去診斷有尿路結石的病人,分別為正常劑量(SD)、50% SD、25% SD及15% SD,

探討低劑量CT檢查尿路結石之可行性。實驗以侖道假體搭配壓克力假體及豬腎來模擬病人,將不同大小的五種材質假結石分別置入假體內掃描影像,再由兩名有多年診斷經驗的醫師做影像判讀,探討不同劑量條件CT的影像品質。此外,並利用熱發光劑量計(TLD)進行劑量實測,將結果與CT儀器上顯示的劑量值做比較,推估出本研究使用之CT儀器的劑量轉換因子(k)。本研究之結果顯示低劑量CT可提供足夠影像品質及較低劑量,建議可做為診斷尿路結石病人之主要檢查方法。