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國立臺北科技大學 經營管理系 陳銘崑所指導 董珊的 XR智慧眼鏡導入醫療手術流程之關鍵成功因素 (2021),提出Carrera眼鏡關鍵因素是什麼,來自於擴增實境、虛擬實境、混合實境、模糊層級分析法、手術、智慧眼鏡。

而第二篇論文崑山科技大學 電機工程研究所 吳明芳所指導 黃景賢的 可人臉偵測之智慧雲端監視系統 (2012),提出因為有 人臉偵測、智慧雲端、監視系統的重點而找出了 Carrera眼鏡的解答。

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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Carrera眼鏡,大家也想知道這些:

Carrera眼鏡進入發燒排行的影片

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XR智慧眼鏡導入醫療手術流程之關鍵成功因素

為了解決Carrera眼鏡的問題,作者董珊 這樣論述:

傳統手術,醫生憑藉術前2D影像、專業和臨床經驗來規劃手術路徑。手術過程可能會傷害其他組織、造成後遺症。XR智能眼鏡能於手術中提供手術指導的3D影像數據輔助導航。本研究採用模糊層級分析法做為探討XR智慧眼鏡導入醫療手術之成功關鍵因素,邀請11位醫療產業之專家參與問卷訪談,評估項目包含4大構面以及十六項評估因素。研究結果顯示,在營運、財務、醫療與顧客構面上,其中以財務構面最為重要;排名前5項評估因素分別為「改善手術流程」、「3D術前規劃改善影像定位並提升醫生手術準確率」、「醫學教育與訓練」、「減少病患的輻射暴露次數」、「減少手術團隊的輻射暴露次數」。希望本研究結果提供給業界做為參考,以期提供更完

善的醫療服務,也是為提升智慧眼鏡產品開發方向之參考。

可人臉偵測之智慧雲端監視系統

為了解決Carrera眼鏡的問題,作者黃景賢 這樣論述:

傳統的監視系統大部分都是人們需要坐在監控端前面盯著螢幕,監視時間一旦久了,注意力就會相對的不集中,同時會造成即使物體進入監視畫面也會不易發現的情況發生,進而造成許多的意外事故或社會案件的發生;因此本文提出一個可人臉偵測的智慧雲端監視架構的系統,希望藉由雲端的高運算能力來實現遠端監視系統人臉偵測,以降低人工監視之缺點。在人臉偵測方面,本文使用了Apache公司所發展出來的軟體Hadoop,使用此軟體是因為Hadoop屬於分散式運算平台,其能有效的將數據量大的資料透過Map/Reduce的平行化處理方式,能比傳統的運算方式更加快速的將處理結果運算出來,對於人臉影像處理的速度有很大的幫助。本論文主

要發展一套以雲端為中心的智慧型監控系統;此雲端系統可分為三大部分,第一部分是CCD(Charge-Coupled-Device)攝影機控制端,負責傳送影像資料;第二部分為影像處理端,負責處理影像中偵測人臉的部分,處理後的人臉數據保留在伺服器中,而人臉偵測結果則透過第三部分網路應用伺服器來顯示。