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國立臺灣科技大學 資訊工程系 洪西進所指導 鄭雅勻的 以手勢玩行動裝置虛擬實境遊戲 (2020),提出asus flip關鍵因素是什麼,來自於深度學習、虛擬實境、行動裝置、手勢辨識。

而第二篇論文國立高雄第一科技大學 應用英語系口筆譯碩士班 史宗玲所指導 楊定華的 中英雙向後機器翻譯編輯策略 差異之比較研究:以3C使用手冊為例 (2017),提出因為有 machine translation、post-editing strategy、technical translation、Chinese and English linguistic differences的重點而找出了 asus flip的解答。

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以手勢玩行動裝置虛擬實境遊戲

為了解決asus flip的問題,作者鄭雅勻 這樣論述:

  要將虛擬實境(Virtual Reality, VR)推廣至更多人使用,勢必得舒緩使用虛擬實境時會遭遇之限制。使虛擬實境使用族群增加緩慢的重要因素在於運行虛擬實境時,常需搭配其他硬體設備,追求即時的互動與真實的體驗。例如:利用紅外線感測器定位玩家手部位置並偵測其動作。為了搭配這些硬體設備並顯示擬真的畫面,運行虛擬實境的設備需求也會隨之提高,這不僅是增加了使用者的負擔,更導致想體驗虛擬實境領域的使用者卻步。  為舒緩上述限制,本研究之目標是讓使用者能使用最低的硬體需求即可體驗真實的虛擬實境。本研究提出HandVR用來解決虛擬實境常需搭配額外硬體設備之限制的方案。首先,為取代虛擬實境玩家手部

定位與動作辨識之硬體設備,本研究使用MediaPipe Hands深度學習(Deep Learning)模型作為取得玩家手部資訊之來源。此模型以RGB圖像作為輸入,經過運算後,輸出手部共21個關鍵點之三軸座標,再以此結果計算各個手部關節點角度,並模擬雙手在虛擬實境中的姿態與手勢;再來,為同時減緩運行平台之負擔,本研究除了使用輕量化版本的深度學習模型外,也使用先檢測手掌、再進一步分析手部關鍵點的方式,以減輕運算的需求與負擔。HandVR以上述兩大技術為重點,實現僅需使用手機即可運行、使用雙手操作之虛擬實境遊戲。  本研究結合MediaPipe Hands深度學習模型與Google Cardboa

rd頭戴顯示器,並使用Unity做為開發用的遊戲引擎,設計了一款能在Android手機運行的虛擬實境、且不須架設伺服器之遊戲──HandVR,遊戲中包含了記憶力遊戲與休閒大廳兩種關卡類型,能夠讓使用者體驗手勢辨識結合虛擬實境之特色;HandVR驗證了可行性與可玩性之價值,而在達到大幅降低使用虛擬實境門檻的同時,達成了本研究欲推廣虛擬實境之目的。

中英雙向後機器翻譯編輯策略 差異之比較研究:以3C使用手冊為例

為了解決asus flip的問題,作者楊定華 這樣論述:

近年來,隨著機器翻譯系統技術進步以及譯文品質精進,機器翻譯應用日趨重要,連帶地後機器翻譯編輯研究及教學也受到重視,故本研究旨在分析多家公司3C產品使用手冊機器譯文之後編輯,並比較中英及英中機器翻譯後編輯策略之差異。置於專家學者(Newmark, 1981, 1988; Ghazzala, 1995; Herman, 1993; Kingscott, 2002; Salama-Carr, 2007; William & Chesterman, 2002)技術文件翻譯及中、英語言特性差異之理論框架中,並透過量化及質化分析方法,本研究發現,修正文法錯誤以及刪除冗詞是中譯英最常用之後編輯策略,其原因

乃是英文為文法導向語言,故非常重視文法正確性。此外,重複出現多次的冗詞贅字易造成讀者閱讀困難,因此刪除冗詞能提高譯文的流暢性。另一方面,於英譯中之機器譯文中,使用既定詞彙和修正誤譯則是最常用之後編輯策略,其原因乃是技術文件之專有名詞有固定用法,若機器翻譯系統照字面翻譯,易造成讀者理解困難。再者,英文一詞多義的問題容易造成機器翻譯誤譯,形成溝通上的障礙。若我們比較中英與英中後編輯策略,可發現添加逗點僅用於英譯中,英文中常用連接詞連接句子,而非如中文使用逗點;而修正文法錯誤和換詞策略僅使用於中譯英,此差異是由於中文不注重文法的語言特性,容易造成機器產出錯誤的英文譯文,故需要修正英文文法。此外中文使

用代名詞易造成英文讀者誤解,而中文單詞在翻譯中一義多詞之特點,易使機器翻譯系統產出錯誤字詞,故需要換詞之後編輯。綜而言之,儘管本研究之研究樣本數量有限,但本研究對於機器翻譯之後編輯提出實用策略,能用於改善機器譯文之品質,亦可作為未來後編輯策略相關研究之參考。