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龍華科技大學 電機工程系碩士班 葉明豐所指導 黃柏勳的 具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統 （2021），提出Python深度學習 PDF關鍵因素是什麼，來自於深度學習、電腦視覺、可程式控制器、龍門機械手臂。
而第二篇論文明新科技大學 電機工程系碩士班 李智新所指導 黃梓銨的 基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統 （2021），提出因為有 卷積神經網路、照顧輔助系統、嚴重特殊傳染性肺炎的重點而找出了 Python深度學習 PDF的解答。
具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統
為了解決Python深度學習 PDF 的問題，作者黃柏勳 這樣論述：
本論文提出以樹莓派3(Raspberry Pi 3)搭配網路攝影機，針對使用可程式邏輯控制器(programmable logic controller, PLC)與龍門機械手臂之「形狀判別與傳送檢定台」進行系統整合，其中原檢定台上識別料件的感測器以網路攝影機取代。在電腦視覺方面，本論文運用卷積神經網路，進行影像識別料件的訓練與驗證，並將已訓練過的卷積神經網路模型部署至樹莓派3上，以實現即時料件判別，並依據判別結果透過Modbus TCP通訊協定傳送命令至PLC，以驅動龍門機械手臂執行取放料等運動控制規劃。本論文所使用的卷積神經網路為類似LeNet-5的架構，訓練離線10 回合後，訓練準確率
可達到97.40%、驗證準確率亦可達到96.90%，而將其實際應用至「具電腦視覺之智慧型龍門機械手臂控制系統」的試驗中，也具有非常高的即時識別準確率，可使檢定台能正確執行機械動作。
基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統
為了解決Python深度學習 PDF 的問題，作者黃梓銨 這樣論述：
本研究基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統，目前世界各地因為Covid-19的關係，開始減少人與人之間的接觸，也因為Covid-19疫情的關係，現在口罩成為了每個人必備的物品之一。本系統使用卷積神經網路(Convolution Neural Network; CNN)，標註正確戴好口罩以及未正確戴好口罩的圖片，建立類神經網路模型。建立好的模型用於分析病人以及照護者雙方的口罩是否正確的戴上，若雙方的口罩都有戴上並且配戴正確時，病房門便可以打開，如果其中一方的口罩未配戴或是未正確配戴時，房門則無法開啟並透過語音提醒告知未戴口罩的一方正確的戴上口罩，保護雙方安全。為了在防疫期間減少病人
與照護者一些非必要的接觸，本系統設計病人照顧輔助系統利用溫度感測器偵測病房內的溫度再透過風扇自動調節病房內周圍的溫度，並結合溼度感測器偵測病床的保潔墊或是床單的濕度，判斷是否需要更換。如要更換則透過藍牙的方式傳送訊息給手機App，讓照護者知道目前病人有更換保潔墊或床單之需求。