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人工智慧入門應用 - 使用RoboMaster S1機甲大師AI智慧機器人 - 附MOSME行動學習一點通：診斷 ‧ 評量

為了解決DJI的問題，作者DJI 這樣論述：

　　1.本書內容包含人工智慧、機器人、程式設計、機械等相關知識。   　　2.將機器人理論與程式設計實踐操作結合，並穿插章節活動課與賽事課，使讀者能夠以興趣驅動，並在實踐中培養探索精神。   　　3.每章節第一節為知識儲備，說明理論知識；第二節為工程實踐，即實踐練習。每單元末搭配MLC實作題與小測試，可讓讀者鞏固所學知識。

DJI進入發燒排行的影片

多光譜成像在室內農業中的適用性和潛力

為了解決DJI的問題，作者溫立德 這樣論述：

在過去的十年裡，多光譜圖像傳感器變得越來越廣泛，一些商業產品現在是傳統的、基於田間農業的植被調查的流行工具。本研究通過三階段調查研究了多光譜成像在室內農業幼稚產業中的新用途。首先，對室內農業進行了回顧，並強調了其相關特徵和需求。其次，通過收集圖像數據並將結果與傳統農場中記錄的另一個數據集進行比較，在室內農業環境中重新創建了文獻中的低成本多光譜成像系統並進行了基準測試。第三，對商用多光譜圖像傳感器進行了市場調查，並定義了用於室內農業的性能標準。使用該標準，對當前傳感器對室內農場的適用性進行評級。這項研究表明，儘管與傳統農業密切相關，但當今多光譜圖像傳感器在室內農業環境中的適用性只是適度的，並解

釋了為什麼室內農業中的多光譜成像需要專門的解決方案。在不考慮當前限制的情況下，這項研究預測了在室內農場應用多光譜成像的巨大未來潛力，並列出了未來的商業用例。多光譜成像可以使室內農場在競爭中脫穎而出並創造自己的市場。

Low-Power Computer Vision: Improve the Efficiency of Artificial Intelligence

為了解決DJI的問題，作者 這樣論述：

George K. Thiruvathukal is a professor of Computer Science at Loyola University Chicago, Illinois, USA. He is also a visiting faculty at Argonne National Laboratory. His research areas include high performance and distributed computing, softwareengineering, and programming languages.Yung-Hsiang Lu i

s a professor of Electrical and Computer Engineering at Purdue University, Indiana, USA. He is the first director of Purdue’s John Martinson Engineering Entrepreneurial Center. He is a fellow of the IEEE and distinguished scientist of the ACM. His research interests include computer vision, mobile s

ystems, and cloud computing.Jaeyoun Kim is a technical program manager at Google, California, USA. He leads AI research projects, including MobileNets and TensorFlow Model Garden, to build state-of-the-art machine learning models and modeling libraries for computer vision and natural language proces

sing.Yiran Chen is a professor of Electrical and Computer Engineering at Duke University, North Carolina, USA. He is a fellow of the ACM and the IEEE. His research areas include new memory and storage systems, machine learning and neuromorphiccomputing, and mobile computing systems.Bo Chen is the Di

rector of AutoML at DJI, Guangdong, China. Before joining DJI, he was a researcher at Google, California, USA. His research interests are the optimization of neural network software and hardware as well as landing AI technology in products with stringent resource constraints.

多旋翼無人飛行載具之隱式旋翼設計與分析

為了解決DJI的問題，作者陳幼蘭 這樣論述：

無人飛行載具普遍應用於各領域，甚至休閒娛樂，市售無人飛行載具以旋翼型最為大宗，可謂非常容易上手之設備。然而其機型旋翼葉片裸露在結構之外的潛在危險，若操作不慎極易導致意外發生，進而衍生避險之改善訴求—隱式旋翼。現今隱式旋翼型無人飛行載具的相關結構及飛行控制仍然是一項挑戰，因此，集成影響流體通道流場之關鍵因素，並將其導入隱式旋翼之結構設計，成為亟待克服的首要重點。本研究以隱式旋翼訴求為主軸，設計三型流體通道及環形出口模組，分別進行結構分析，流場分析與流固耦合分析，找出最適飛具流體通道模型。接續則進行葉輪的選用，以及製作模型與組裝。最後則以飛具流體通道之風速實驗，作為驗證及持續優化之依據。本研究具

體貢獻有三，一為建構隱式旋翼結構之無人飛行載具流體通道模組，以降低旋翼葉片裸露在結構之外的潛在危險。其次，提出隱式旋翼的流體通道結構之翼型、奇數葉輪葉片、內嵌式（包覆式）馬達、簡化支撐結構、流體通道採用較緩和平坦的減縮幅度、環形內圈高度與外圈上緣口等水平高度設計等關鍵因子，有助於維持流場的穩定，進而提升升降能力及推進效應。其三，經由本研究實測過程，可找到持續改善的新目標，以達最適化設計之綜效。