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國立陽明交通大學 傳播研究所 李秀珠所指導 鄭任好的 從區位理論探討中國大陸影音網站之爭—— 以愛奇藝、騰訊視頻、優酷視頻、芒果TV為例 （2020），提出3721搜尋關鍵因素是什麼，來自於區位理論、串流媒體服務、市場競爭、愛奇藝、騰訊視頻、優酷視頻、芒果TV。
而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 詹魁元所指導 吳中信的 移動式機器人運用二維光達在動態環境下之追蹤與避障方法 （2019），提出因為有 移動式機器人、機器人運動規劃、機器人導航、機器人避障、物體追蹤、最佳化的重點而找出了 3721搜尋的解答。
3721搜尋進入發燒排行的影片
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參考資料：
作者 琳達·格拉頓 等。《百歲人生：長壽時代的生活和工作》。中信出版社。
從區位理論探討中國大陸影音網站之爭—— 以愛奇藝、騰訊視頻、優酷視頻、芒果TV為例
為了解決3721搜尋 的問題，作者鄭任好 這樣論述：
OTT近年來無論是市場規模或是增長速度，均相當驚人，亦對傳統電視行業產生了不小的衝擊。在未來數年裡，中國大陸地區OTT發展將更趨於多元化，市場將會愈加成熟，有鑑於此，對中國大陸OTT市場的研究值得深入探討。本研究以區位理論來分析愛奇藝、騰訊視頻、優酷視頻以及芒果TV之區位寬度、區位重疊度以及區位優勢，並檢視這四種OTT平台資源使用模式和競爭優劣勢。本研究首先採用深度訪談法，共計訪問20位受試者，後採用網路問卷調查法，總計回收有效樣本437份。研究結果發現，以區位寬度觀之，可依騰訊視頻、愛奇藝、芒果TV與優酷視頻由高至低排序。其中，騰訊視頻與愛奇藝屬於通才型影音平台，芒果TV與優酷視頻則為專才
型影片網站。騰訊視頻，在娛樂陪伴以及節目完整/內容搜尋兩個面向上，區位寬度均大於其他三者。愛奇藝在資訊分享/易用性以及專業資訊/互動性面向上擁有最大區位寬度。區位重疊度顯示，愛奇藝與騰訊視頻在所有各個面向上均為競爭情形最為激烈，兩者互為替代品。區位優勢結果得出，騰訊視頻在娛樂陪伴面向上相較於其他三者優勢明顯，說明其在此部分資源利用效用最高，而在資源分享/易用性、專業資訊/互動性以及節目完整/內容搜尋面向上則與愛奇藝不相上下，優酷視頻與芒果TV與此二者相比還存在一定差距。
移動式機器人運用二維光達在動態環境下之追蹤與避障方法
為了解決3721搜尋 的問題，作者吳中信 這樣論述：
移動式機器人在現實環境中導航時不可必免的需要與動態物體接觸，例如人員、載具甚至是其他的移動式機器人。然而現形許多的運動規劃方法在每個決策的瞬間只考慮當下所得到的障礙物位置，在此瞬間所有障礙物皆只有靜態的資訊。我們以DWA運動規劃方法為例，使用ROS架構實現並在真實實驗中顯示了在缺乏動態資訊的情況下，運動規劃方法無法在動態環境中順暢的導航，不僅會繞行多餘不必要的路徑，更會繞行至動態物體移動方向的前方，造成動態物體移動時的困擾。本研究不僅藉由實驗顯示這樣的問題，也詳細說明了DWA運動規劃方法的實現細節如何導致這樣的問題發生。為了解決此問題以改善移動式機器人在動態環境中的導航，且由於移動式機器人在
導航時為了定位與避障所需的感測器中，二維光達以其對於距離的精準度、不受光線影響以及資訊量處理性，成為幾乎必備的感測器，因此本研究建立了一套使用二維光達的物體追蹤方法以獲得機器人周遭的動態資訊。在建立此追蹤方法的過程中，不論是在聚類、資料關聯與速度估測的過程中都有許多人為設定的參數，本研究進行真實實驗，以手動標注真實動態物體的位置為對照組，使用貝氏最佳化方法自動調整這些參數。接著將藉由本研究追蹤方法獲得的動態物體資訊整合於成本地圖中提供DWA方法作為預測的動態物體路徑的依據，使移動式機器人可以判斷是否禮讓可能交會的動態物體。本研究在模擬實驗與真實實驗中驗證了移動式機器人在套用本研究方法後的導航效
果，綜觀節省了將近17\%的導航路徑，而更大的改善在於機器人的運動方式不再造成動態物體的困擾，如此一來使得機器人可以更適合在人員走動的環境中進行導航，增加機器人與人類共享工作空間的可能性。