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逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 林明志的 基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測 (2021),提出bmw輪框關鍵因素是什麼,來自於目的地導向、社交軌跡預測、長短期記憶、多頭自注意力機制、條件變分自動編碼器。

而第二篇論文東吳大學 法律學系 王偉霖所指導 戴亦涵的 專利維修免責條款之探討 (2021),提出因為有 維修免責條款、設計保護、零組件、必然匹配、售後市場的重點而找出了 bmw輪框的解答。

最後網站BMW 專用鋁圈交流Public Group | Facebook則補充:只限bmw用鋁圈及輪胎其他禁po禁賣社團只提供交易交流平台任何行為及交易問題社團不負任何法律責任如有違法行為請三思. Buy and Sell Group.

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疫後零售大趨勢:零售未來學家的關鍵報告,線上、實體零售業如何站穩腳跟,布局未來?

  • 作者:DougStephens
  • 譯者:陳文和
  • 出版社:商業周刊
  • 出版日期:2021-10-14

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基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測

為了解決bmw輪框的問題,作者林明志 這樣論述:

本論文主要開發一套基於目的地導向之道路潛在危險社交行為預測,如行人或車輛無預期性的突然闖入車道、行人不遵守道路規則橫跨馬路等道路危險情境,藉由所發展的深度學習演算策略預測動態物件的短期軌跡,以進一步達到駕駛安全預警輔助系統之功效。首先,為了提取道路環境中動態物件一小段連續時間的辨識結果,故本論文主要是採用深度學習模型進行物件辨識,並於辨識後使用件追蹤演算法,以確保獲得的邊界框為同一行人、四輪車輛或者兩輪車輛。接著我們發展一套基於目的地導向之社交行為預測模型,並搭配自我迴歸訓練策略,以實現物件彼此之間的社交軌跡預測,其中該網路模型主要分成五大部分 (1)特徵提取器;(2)編碼器;(2)目的地導

向預測器;(3)條件變分自動編碼器;(4)解碼器。首先,透過特徵提取器由輸入資訊中提取動態物件與自車彼此間的距離、動態物件速度、動態物件軌跡以及自車的狀態等時序特徵。接著,輸入至編碼器中進行編碼,此編碼器主要由長短期記憶與多頭自注意力機制組成,分別針對目標物件的時序特徵以及社交關係進行編碼。接著,目的地導向預測器則是透過長短期記憶與多頭自注意力機制先行預測未來軌跡,並分別向前回饋給編碼器以輔助特徵編碼生成;同時向後輸出至後續的條件變分自動編碼器,以用來輔助最終的軌跡預測結果。第三部分為條件變分自動編碼器將未來軌跡做為條件,生成符合條件的未來軌跡多模態(multimodal)分佈。最終透過基於多

頭自注意力機制的解碼器,有效預測出更準確的軌跡路徑。最後本文主要是採用TITAN公開資料庫,以進行本文所發展的演算模型驗證與量化分析。經實驗結果發現,本文所提方法其預測軌跡的平均位移誤差(ADE)能有效改善5%、最終位移誤差(FDE)更能有效改善21%,同時最終交並比(FIOU)也提升9%。

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為了解決bmw輪框的問題,作者王品豊 這樣論述:

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  • 作者:王品豊
  • 出版社:春光
  • 出版日期:2018-09-01

專利維修免責條款之探討

為了解決bmw輪框的問題,作者戴亦涵 這樣論述:

複合式產品隨著使用時間的推移導致耗損或損壞。通常消費者不會購買新產品而是傾向修復它,因為更換零組備件對消費者而言更加經濟實惠,加上購買全新耐久性產品的花費遠高於維修成本,例如汽車。存有潛在龐大經濟利益的售後市場,成為原廠得以透過售出維修零組件來回收研發成本,同時引來其他副廠參與售後市場競爭。複合式產品係以多樣零組件相互組合安裝而成,消費者在初級市場購買原廠產品後,因為必然匹配的零組件設計,導致後續維修時必須選擇與原始設計完全相同,也就是原廠設計的零組件,才能恢復產品之原始整體外觀。為避免副廠未經授權而直接複製原廠的設計,原廠採取智慧財產權手段,尤以設計權或設計專利制度來保護設計。然而,必然匹

配零件的設計保護似乎過度地延伸至售後市場,有主張應以維修免責條款加以限制設計權的行使,零組件設計保護因而在歐盟及美國引發爭議並展開數十年的激論,而維修免責條款的討論主要集中於汽車零組件產業。副廠希望透過維修免責條款開放零組件的售後市場競爭,但原廠認為維修免責條款將扼殺創新的動力。戴姆勒訴帝寶侵害車燈案的判決結果,激發國內針對必然匹配零件的立法討論。本研究以汽車維修零組件之設計保護為主軸,探討歐盟及美國的工業設計及外觀設計制度的發展,同時研究歐美汽車零組件相關之法律爭議案件、維修免責條款及其相關法案,觀察各國近期的立法動向。另外闡述我國設計專利制度,探討我國汽車零組件之產業情形、著名案例及其延伸

影響。接著進行外國法與我國之比較,並綜整各國維修免責條款的立法模式。最後提供我國立法者維修免責條款修訂方向,及未通過維修免責立法時我國副廠業者之因應作為,共兩個面向之建議以供未來發展的參考。

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