走在汽車革命的路上論文書籍站
淡江大學 拉丁美洲研究所碩士班 宮國威所指導 王思茜的 巴西經濟發展與亞馬遜雨林保護對策─以勞工黨執政時期為例（2003－2016） （2021），提出Disp car關鍵因素是什麼，來自於巴西、亞馬遜雨林、經濟發展、環境、雨林保護、毀林。
而第二篇論文逢甲大學 電機與通訊工程博士學位學程 鄭經華、劉堂傑所指導 阮成俊的 一個可讓光學雷達在強背景光工作的有效抗雜訊干擾策略 （2021），提出因為有 激光雷達、背景雜訊、飛行時間、互相關、插值算法、執行效能、準確度/精度的重點而找出了 Disp car的解答。
Disp car進入發燒排行的影片
▽今日の動画▽
みなさんこんにちは！Suzukaです;)
キャンプ始めました。ということで…
先日小学生ぶりのキャンプに行ってきました！
その時の様子をvlogにしてみたので是非ご覧ください:)
皆さんも一緒にキャンプ始めてみませんか？
P.S.
これからたくさんキャンプしていく予定なので皆様のおすすめキャンプ場やおすすめキャンプグッズがありましたら是非教えてください‼︎よろしくお願いします:)
------------------------------------------------
-今回利用したキャンプ場-
▽滋賀県高島市 ビラデスト今津
https://villagedest.gorp.jp
〒520-1601 滋賀県高島市今津町深清水2405-1
tel:050-3467-4049
-使用しているテント-
▽The North Face Wawona6 商品型番：NV21702
https://www.goldwin.co.jp/tnf/ec/pro/disp/2/NV21702
------------------------------------------------
▷Amazon キャンプ用品特集→https://amzn.to/2N1TR8m
▷Amazonバックパック特集→https://amzn.to/2w7ogqx
▷Amazon旅行便利グッズ→https://amzn.to/2OrlmVS
------------------------------------------------
please Follow!! my social media.
▷ Twitter⇨ http://twitter.com/SuzukaBieber
▷ Instagram⇨ http://instagram.com/maplegirl26
thank you for Watching:)
巴西經濟發展與亞馬遜雨林保護對策─以勞工黨執政時期為例（2003－2016）
為了解決Disp car 的問題，作者王思茜 這樣論述：
巴西身為拉丁美洲國家最大的經濟體，境內擁有六成的亞馬遜雨林面積，自昔日軍政府統治開始，由於大規模開發雨林內的自然資源及興建基礎建設，對環境造成極大的破壞。但在當時環保意識較為薄弱，因此，在環境保護上較無作為。 勞工黨政府掌權後，執政者對於雨林保護重視程度較高，再加上國際間環境保護的共識也較為清晰，在各方面的影響之下，巴西在發展國家經濟的同時，政府也採取了一些環保政策因應，使毀林面積增速減緩。此外，環保組織的監督及其他國家資金與技術的協助也為雨林保護帶來成果。 儘管如此，巴西在雨林保護上仍面臨許多難題，諸如人力資源不足及土地紛爭等，因此，在經濟發展和環境保護之間取得平衡還需要更多的
努力。故本論文以勞工黨執政下和雨林相關的經濟發展及多方角色對於雨林保護上的作為及影響做分析。
一個可讓光學雷達在強背景光工作的有效抗雜訊干擾策略
為了解決Disp car 的問題，作者阮成俊 這樣論述：
Light detection and ranging (LiDAR) 的主要挑戰之一是背景雜訊對系統處理速度和精度的影響。 本研究開發了一種單光束 LiDAR系統，以研究背景雜訊對測量精度、處理時間和成功率的影響。 此外，我們提出了一些算法來提高在高背景雜訊環境中工作的 LiDAR 系統的執行效能和準確性。在所提出的 LiDAR 系統中，我們使用了一種 single-photon avalanche diode (SPAD) 光感器，該光感器具有設計簡單、靈敏度高、易於實現在 CMOS 電路中的優點。 為了降低數據處理的數量，用於數位式開始/停止信號 analog-to-digital c
onverter (ADC)為 125 mega samples per second (Msps)。 此外在聚焦鏡頭和光感器之間還安裝了帶通濾光鏡，以消除環境中的光雜訊源。 信號處理系統是一個開源嵌入式平台，可靈活應用信號處理算法，並可通過個人電腦控制。用於評估的 time-of-flight (ToF) 方法是使用峰值、cross-correlation (CC) 和 CC 與拋物線插值法(CCP) 相結合。 我們提出了從原始 CC 方法發展而來的 fast cross-correlation (fCC) 算法，以提高執行效能。 此外，還提出了 fCC 與包括 parabolic (fCC
P)、gaussian (fCCG)、cosine (fCCC) 和 cubic spline (fCCS) 在內的插值技術相結合，以提高測量精度的方法並進行比較。實驗分別在實驗室和室外以不同的光強進行，並在 1.2 m 至 140 m 的範圍內進行測試。 結果顯示，所提出的方法 fCCP 的最快處理速度為每次測量 1.15 μs，在強雜訊環境中比原始方法 CCP 的 33.5 μs 更快。 另一方面，由於 ADC 的分辨率限制在 1.2 m (125 Msps)，所提出的 fCCS 算法具有最高的準確度/精度，達到 5.193 cm/8.588 cm。 這些結果表明，我們顯著提高了在高雜訊環
境中工作的 LiDAR 系統的執行效能和準確性。 這項工作還展示了我們對構建低成本、高性能和高精度的實時 LiDAR 系統的貢獻。