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Minkowski metric的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
Minkowski metric的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SHIING-SHEN CHERN寫的 微分幾何專題（英文） 和（美）內勒等的 工程與科學中的線性算子理論（英文）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自高等教育出版社 和世界圖書出版公司北京公司所出版 。
國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 陳冠文所指導 林正偉的 基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法 （2021），提出Minkowski metric關鍵因素是什麼，來自於三維點雲、點雲處理、語意分割、電腦視覺、深度學習。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 孫民所指導 游秉中的 基於 2D 模型的知識轉換減少對 3D 標註需求之訓練策略 （2021），提出因為有 語意分割、小數據學習、場景分析、深度學習的重點而找出了 Minkowski metric的解答。
微分幾何專題（英文）
為了解決Minkowski metric 的問題，作者SHIING-SHEN CHERN 這樣論述：
包含了陳省身先生有關微分幾何文章的選集以及他在普林斯頓高等研究院的一些講義，大部分未公開出版或是只在小范圍內發表過。陳省身是現代微分幾何之父，本書給讀者展示了微分幾何與其他學科如拓撲學和李群聯系的廣闊前景，作者對各個學科聯系的把握非常精准並且正中要點。陳省身曾在《Atiyah選集》的前言中說過：「無論新的東西如何被改進或者精化，但最原始的文章總是最直接和最達要點……」本書對想學習現代微分幾何的初學者非常有價值，也對專家們重新思考微分幾何有益。
基於維持局部結構與特徵⼀致性之改善點雲語意分割方法
為了解決Minkowski metric 的問題，作者林正偉 這樣論述：
現今有許多研究探討如何運用深度學習方法處理三維點雲 (Point Cloud)， 雖然有些研究成功轉換二維卷積網路到三維空間，或利用多層感知機 (MLP) 處理點雲，但在點雲語意分割 (semantic segmentation) 上仍無法到 達如同二維語意分割的效能。其中一個重要因素是三維資料多了空間維度， 且缺乏如二維研究擁有龐大的資料集，以致深度學習模型難以最佳化和容 易過擬合 (overfit)。為了解決這個問題，約束網路學習的方向是必要的。在 此篇論文中，我們專注於研究點雲語意分割，基於輸入點會和擁有相似局部 構造的相鄰點擁有相同的語意類別，提出一個藉由比較局部構造，約束相鄰 區域
特徵差異的損失函數，使模型學習局部結構和特徵之間的一致性。為了 定義局部構造的相似性，我們提出了兩種提取並比較局部構造的方法，以此 實作約束局部結構和特徵間一致性的損失函數。我們的方法在兩個不同的 室內、外資料集顯著提升基準架構 (baseline) 的效能，並在 S3DIS 中取得 目前最好的結果。我們也提供透過此篇論文方法訓練後的網路，在輸入點與 相鄰點特徵間差異的視覺化結果。
工程與科學中的線性算子理論（英文）
為了解決Minkowski metric 的問題，作者（美）內勒等 這樣論述：
該書旨在為工程師、科研工作者和應用數學工作者提供適用於他們的泛函分析的基礎知識。盡管書中采取的是定義-定理-證明的數學模式，但是該書在所涵蓋知識點的選取和解釋說明方面還是下了很大的功夫。該書也可以被用作高級教程，為了便於不同知識背景的學生學習，書中附錄部分涵蓋了許多有益的數學課題。讀者對象：工程學、形式科學和數學方面的學生以及工程師、科研工作者和應用數學工作者。ArchW. Naylor（A.W.內勒）,George R.Sell（G.R.塞爾）是國際知名學者，在數學界享有盛譽。本書凝聚了作者多年科研和教學成果，適用於科研工作者、高校教師和研究生。
基於 2D 模型的知識轉換減少對 3D 標註需求之訓練策略
為了解決Minkowski metric 的問題，作者游秉中 這樣論述：
當我們需要蒐集一份3D 點雲資料，校準和標註這些資料是非常耗時且昂貴的，因此3D資料的資源數量遠遠不及於2D影像。在這份研究中， 我們利用現有的2D訓練模型從RGB-D影像中萃取了可用的資訊，挑戰3D領域在資料稀少的情境中訓練一個深度學習模型。我們應用了前人訓練完成而且效能突出的影像語意分割2D模型的預測結果，作為我們標註RGB-D影像的偽標籤，緊接著這些標註資料可以為我們預先訓練3D模型，最後我們可以僅用一部份的3D訓練標籤為這個已經預先訓練的模型做微調訓練。如此簡易的訓練策略，我們的結果就能夠從其他針對資料稀少的情境調整了模型架構的這些方法中脫穎而出。另外我們也證明半監督式學習也能夠在預
先訓練模型的階段中，從RGB-D影像遷移可用的知識並且更加改善模型預測的準確率。我們實作兩個著名的3D模型和三種 3D 訓練任務以驗證這個訓練策略的效能，在官方(ScanNet)提供的評量設定中，我們在data-efficient的排行榜中成為結果最好的方法。