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國立高雄科技大學 電子工程系 蘇德仁所指導 洪忠緯的 提升無線網路於室內功率之研究 （2021），提出ai材質遮色片關鍵因素是什麼，來自於無線網路、電磁波、全向性天線、金屬反射、功率。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士在職專班 楊淳良所指導 何宜興的 口罩檢測告警系統 （2020），提出因為有 樹莓派開發板、人臉辨識、圖像辨識、物聯網的重點而找出了 ai材質遮色片的解答。
提升無線網路於室內功率之研究
為了解決ai材質遮色片 的問題，作者洪忠緯 這樣論述：
近幾年，3C產品的功能神速進步以及對生活上帶來許多便利，雲端的大數據及類神經網路或是AI運算才是此成就的因素，然而這些運算數據都需要靠電電磁波與3C產品互傳，家用無線網路分享器與戶外用的大型基地台就是扮演這訊號連結的重要角色。 然而電磁波功率會因為自然的物理現象，造成訊號被障礙物抵消或是折射，如建築物或是牆壁甚至金屬鐵門窗，導致分享器的全向性天線發射訊號不能夠穩定輸出，接收用的3C產品數據處理上產生延遲停頓，甚至誤動作。 本論文的實驗目的，是利用生活中容易取得的金屬，將放在牆腳上的分享器，把部分被牆壁抵消之功率訊號，利用金屬能導電之原理，將訊號有效的產生反射作用，再與主訊號合併，讓接收用
的3C產品，能獲得更穩定電磁波訊號，增加數據處理的穩定度。 也因為銅金屬反射，能使電磁波增加5~15dbm，減少多餘供電用放大電路，使得再使用上能將訊號強度適度優化，增加使用穩定度，並降低額外的成本。
口罩檢測告警系統
為了解決ai材質遮色片 的問題，作者何宜興 這樣論述：
世界衛生組織(WHO)於2020/01/07宣布發現新病毒，並之後命名為2019新冠肺炎(COVID-19)。隨著各國與台灣疫情升溫，在2020/12/01台灣疫情指揮中心宣布秋冬防疫專案正式啟動，規定8大類場所(醫療院所、公共運輸、生活消費、教育學習、觀展觀賽、休閒娛樂、宗教祭祀，及洽公機關等公共場所)，需強制配戴口罩且保持社交距離。以個人健康防護及政府宣導為前提，所提出的系統將AIoT應用於人臉口罩辨識中，以判斷民眾在進入政府指定公眾場合中，是否有依規定戴上口罩。當偵測到未戴口罩之民眾，即利用LINE Notify傳送圖片並由系統發出語音警示，告知當事者與內部值班人員，目的除了可以提高民
眾的自覺性與降低感染或傳染疾病的風險之外，也可減少在需要戴口罩之場所的檢查人力，本系統在長時間辨識準確率的測試方面，則以相機長時間架設於另一視訊螢幕前，播放直播新聞，在口罩配戴與否偵測準確率可高達95.5%。此外在實際環境中測試，深色口罩容易造成誤判率；我們可藉由補光改善其辨識信心度高達88%。