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bmw 2 series active 的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包
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 2 series active 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。
而第二篇論文國立政治大學 國際經營管理英語碩士學位學程(IMBA) 冷則剛所指導 德希蒙的 戴姆勒小客車中國市場風險分析 （2018），提出因為有 中國、汽車產業、風險分析、戴姆勒的重點而找出了 bmw 2 series active 的解答。
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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 2 series active 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%。
戴姆勒小客車中國市場風險分析
為了解決bmw 2 series active 的問題，作者德希蒙 這樣論述：
The Chinese market for Automobiles underwent a rapid development in the last 40 years and now is the biggest market in the world. Many foreign carmakers also entered the market, mostly through joint venture agreements with local companies. Daimler AG is the mother company of the oldest car brand in
the world, Mercedes-Benz. For Daimler’s passenger car business, China became the single biggest market in 2015 and the company is now active in the market with different joint ventures operating R&D, production and sales facilities. The sheer size of the Chinese automotive market offered and offers
great opportunities for Daimler’s passenger car business but also exposes the company to certain business risks: Firstly, a slowdown in general economic growth and a less dynamic automotive market naturally impose a risk on a company who sells a big proportion of its cars in China. Recently, the ma
croeconomic situation is also influenced by the US-Chinese trade disputes. Secondly, within the markets there are certain risks threatening Daimler’s market position such as new customer preferences for mobility services instead of car ownership, not being able to keep up with the demand for electri
c vehicles, losing customers’ trust as well as risks that come with the joint venture relationships as well as the legal environment in China. This thesis aims at assessing Daimler’s management of these risks by using statements given by top managers over the past years.