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Power BI入門 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享 王者歸來(全彩印刷)

為了解決apple map google map的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

本書特色 　　★★★★★Power BI最佳著作★★★★★ 　　☆☆☆☆☆【35個主題】、【283個企業實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的Power BI圖書，讀者研讀本書可以學會將企業人力資源、市場分析、趨勢預測、業務銷售、財務預測等大數據使用一張圖表表達，讓關鍵數據【凸顯呈現】，執行【智慧決策】、提升職場【競爭力】。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習Power BI的書籍，共有35個章節。完整講解【大數據視覺化】、【智慧決策】、【雲端分享】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。讀者可以使用Power BI學會下列的應用。 　　☆【酷炫圖表完全解說

】 　　☆【圖表色彩分析與最佳化】 　　☆【將地圖融入圖表分析數據】 　　☆【數據交叉分析】 　　☆【凸顯關鍵數據】 　　☆【Power Query最強實戰】 　　☆【AppSource圖表加值解說】 　　☆【設計動態圖表】 　　☆【股市分析實戰】 　　☆【雲端共同作業】 　　☆【手機分享】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在【人力】、【財務】、【業務】、【行銷】、【趨勢】等提升企業工作效率與自己職場競爭力。  

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基於無標記式擴增實境之虛擬資料擴增系統設計與驗證

為了解決apple map google map的問題，作者陳宇翔 這樣論述：

　　在深度學習的研究領域，物件偵測與分類任務一直是該領域中相當熱門的研究子題。為了取得更優良的偵測結果，利用資料擴增法使資料集更具多樣性，使網路模型對測試資料擁有更好的偵測適性，資料擴增法一直是深度學習中相當關鍵的技術。然而，傳統基於影像處理的資料擴增法，除了須花費時間成本在蒐集樣本資料及人工標註，也可能因所擴增之資料太過相似，而降低資料擴增法之效率。再者，不良的人工標註作業也會導致如樣本標註精度不準確或樣本標籤紊亂不一等瑕疵。最終，都可能影響物件偵測與分類任務實驗之偵測結果。本論文提出了一種基於無標記式擴增實境的虛擬資料擴增系統，實驗者可透過GUI設計模組操控虛擬物件以獲取不同的姿態或色溫

，也可透過自動標註模組獲取虛擬物件的邊界框資訊。除了節 省實驗者的時間成本外，因不良的人工標註作業所造成之負面效果也將一併消除。根據實驗結果，對特定類別加入虛擬資料後，除了能提升該類別之偵測結果，整體資料集的mAP也有所提升。此外，本文所提出之虛擬資料擴增系統，與傳統基於影像處理之資料擴增方法比較，提升偵測結果的幅度更為明顯。

Build Location Apps on IOS with Swift: Use Apple Maps, Google Maps, and Mapbox to Code Location Aware Mobile Apps

為了解決apple map google map的問題，作者Linwood, Jeffrey 這樣論述：

Jeff Linwood is an experienced author who has worked on many iOS and Android apps that use maps or location functionality. He’s also taught and mentored college student application teams as they develop their first apps. In teaching, he noticed a lack of good sample applications and tutorials for ma

p and location applications. He’d like to create the definitive book for developers creating these types of apps.

基於邊緣運算的多人擴增實境並使用新式場景辨識方法

為了解決apple map google map的問題，作者鍾淳鎰 這樣論述：

多人擴增實境 (AR) 為用戶提供了一種更直觀的相互協作方式，讓其中一個使用者放置虛擬物件並由其他使用者查看。由於現今的智慧手機使用AR服務時會有高操作延遲，因此我們使用邊緣運算技術以開發多人 AR 系統，以減少操作延遲並提高裝置姿態估計的準確性。我們提出了一種新的場景辨識演算法，以應對大多數 AR 平台使用的同步定位和地圖建立 (SLAM) 演算法在使用者有大角度場景差異而無法辨識場景的問題。使用者不需繁雜的初始化過程即可使用我們的系統多人 AR 應用程式。結果表明，與SLAM算法相比，我們能夠識別水平角度相差40度以內的場景，並將虛擬物件放置在正確位置給觀看者，且定位誤差小於10%。