走在汽車革命的路上論文書籍站
國立高雄科技大學 環境與安全衛生工程系 陳勝一所指導 高立的 重金屬污染土壤真菌生物溶出技術之最佳化研究 （2018），提出Pricy 中文關鍵因素是什麼，來自於生物溶出、重金屬、真菌、土壤整治、糖蜜。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 孫春在所指導 劉兆原的 基於深度學習之智慧姿態診斷系統 - 以深蹲動作為例 （2018），提出因為有 診斷動作、運動分析、監督式學習、骨架關鍵點、電腦視覺、動作捕捉技術的重點而找出了 Pricy 中文的解答。
Pricy 中文進入發燒排行的影片
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中文：
我已經幾年不喝牛奶但我偶爾喜歡加燕麥奶或杏仁奶在我的咖啡/果汁/高蛋白裡。但是這兩個選擇在超市買會比較貴， 所以我想要跟大家分享一個非常簡單便宜又好喝的燕麥奶食譜。希望你們都會喜歡！
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Eng:
How to make a cheap, easy and tasty oatmilk ?!
It's been few years that I stopped to drink milk but I enjoy to add some oatmillk or almond milk with my coffee, smoothies and protein shakes.
As those products are generally quiet pricy, I decided to share with you guys a recipe that everyone can make at home! I hope you will enjoy and dont forget to drop a LIKE and SUBSCRIBE !
Thank you guys ！
Fr：
Cela fait déja quelques années que je ne bois plus de lait. Cependant j'aime parfois ajouter du lait d'amande ou du lait d'avoine dans mon café, mes smoothies ou bien mes protéines. Beaucoup plus naturel mais également beaucoup plus cher, j'ai donc décidé de partager avec vous une recette simple, économique et délicieuse. J'espère que vous apprécierez!
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重金屬污染土壤真菌生物溶出技術之最佳化研究
為了解決Pricy 中文 的問題，作者高立 這樣論述：
近年來重金屬污染土壤事件日益嚴重，傳統物化處理技術在處理污 染問題上往往需要耗費大量成本，而真菌生物溶出技術相對於傳統物化處理技術，能 更 有效且友善 地 將重金屬從污染土壤中去除。真菌生物溶出主要是利用 微 生物所產生之代謝產物，將土壤之重金屬進行生物溶出作用，達到去除重金屬之效果。傳統生物溶出實驗中大多以蔗糖為主要基質，而本研究使用糖蜜做為替代基質，另外透過中央合成實驗設計探討固體物濃度及基質濃度之影響，經由反應曲面法探討變異數及迴歸等相關統計指標找到最佳操作條件達到整治土壤又能減少成本之可行性。依據研究結果顯示，真菌於實驗過程中會代謝有機酸，而這些有機酸能有效地將土壤中的重金屬溶出，另
外隨著固體物濃度降低、 緩衝能力降低，產酸效率提升，使得金屬溶出效率增加 。 糖蜜濃度升高 ，使得真菌營養 源增加 真菌 代謝 有機酸 有所增加 ，造成 溶出效果 得到提升 。 經 金屬鍵結型態分析 原始土壤中 鋅、鎳、錳為 可交換態、碳酸鹽結合態、鐵錳氧化態居多，皆屬於 較易溶出之 相 態， 使得 鋅、鎳及錳溶出效果較 佳 而 鉛及銅 為有機 /硫化態、殘存態等 較穩固之 相 態，導致 金屬溶出效果較為偏低 ，經過溶出實驗後發現可交換態、碳酸鹽結合態、鐵錳氧化態皆有明顯減少之趨勢 。 通過 最 佳 化 評估 後 得到最佳操作條件為固體物濃度 1.2% 及糖蜜濃度 130 g/L，其鋅、鎳、錳
、鉛、銅等重金屬之溶出效率為 68%、 58%、 76%、36%、 21%。 在生物溶出的過程中 經由生物吸附評估實驗發現 有生物吸附的情形發生 因此 透過 稀硝酸 清洗後 可以釋 放 出菌絲吸附之金屬離子 進而提升金屬回收效率 ，而 各項金屬分別為鋅 83%、鎳 82%、錳 82%、鉛 38%、銅 因此得知 生物吸附作用會影響生物溶出重金屬之效率。
基於深度學習之智慧姿態診斷系統 - 以深蹲動作為例
為了解決Pricy 中文 的問題，作者劉兆原 這樣論述：
隨著電腦視覺進步，人體運動分析已經落實在日常生活中，像在醫療方面透過姿態估計技術結合硬體設備，輔助患者復健，同時還可以提高患者的積極度與成就感，然而在運動方面，很少有這方面的輔助系統，一般都會有專業人員從旁指導，主要是人體動作捕捉技術的成本太高，而且不便於攜帶。本論文聚焦在一智慧姿態診斷系統，以深蹲運動為例，透過CMU OpenPose人體姿態估計技術，以監督式模型做分類訓練，此智慧姿態診斷系統只需透過RGB影片，不用額外購買裝置或設備，就可以正確診斷動作的錯誤行為，即時更正，避免因不正確的運動行為而受傷。在各項實驗中，模型的分類結果至少有71.6%的準確率，遠大於Baseline (32.
49%)，換言之能有效的診斷不適當的運動姿態，與此同時，早有初步的姿態估計技術被應用在手機軟體上，本研究期待在未來能透過手機設備完成姿態估計，結合深度學習診斷錯誤，最後能廣泛的應用於其他領域。