走在汽車革命的路上論文書籍站
國立中正大學 資訊工程研究所 柳金章所指導 何如昀的 以深度神經網路作視訊陰影檢測和去除 （2021），提出cla 35評價關鍵因素是什麼，來自於視訊陰影檢測、視訊陰影去除、深度神經網路、早期融合、殘差網路、融合前饋網路、轉換器。
而第二篇論文國立雲林科技大學 設計學研究所 范國光所指導 蕭朋威的 傳統皮影戲融入體驗式學習互動教材設計之研究 （2017），提出因為有 皮影戲、自我效能、手勢辨識、Leap Motion、體驗式互動的重點而找出了 cla 35評價的解答。
cla 35評價進入發燒排行的影片
實用、舒適、 性能，每位想買車的男人勢必都曾在這難解的幾何中苦惱過，AMG帶來全新世代的CLA 35 Shooting Brake，全新的35級距在AMG的硬核中多了幾分柔和，旅行車的空間機能更成了和太座提案時的最大籌碼，但CLA 35 Shooting Brake真能滿足好爸爸們的各方需求嗎？
車款詳細介紹：
http://bit.ly/2Hrqcjc
8891新車《為什麼要買？》單元從消費者觀點出發，結合實際的使用過程，針對您關注的車款整理出三個值得買的理由和三個你需要再考慮理由。讓大家理性地了解各車優缺點，提供客觀的選車參考，不說空話，讓我們實話實說！
以深度神經網路作視訊陰影檢測和去除
為了解決cla 35評價 的問題，作者何如昀 這樣論述：
影像/視訊中的陰影可能會降低影像/視訊中電腦視覺應用的性能。在這項研究中，我們提出一種基於深度神經網路的兩階段視訊陰影檢測和去除方法。在這項研究中，採用早期融合作視訊陰影檢測，每張陰影檢測視訊frame由相鄰的五張視訊frames獲得。將利用相鄰視訊frames之間獲得時間資訊，以減少偽影的產生。所提出的視訊陰影檢測方法包括殘差網路、修改後的DS模組和frame特徵融合進行陰影檢測。而基於陰影檢測結果，陰影去除是對陰影視訊frames進行修復，所提出的陰影去除方法包括CNN編碼器、細粒度視覺轉換器塊、和CNN解碼器，其中細粒度視覺轉換器塊包含融合前饋網路、軟分割(SS)和軟合成(SC)。依據
本研究獲得的實驗結果，在兩個客觀性能指標和主觀評價方面，本篇論文所提出的方法性能優於五種比較方法。
傳統皮影戲融入體驗式學習互動教材設計之研究
為了解決cla 35評價 的問題，作者蕭朋威 這樣論述：
本研究最主要貢獻為針對LeapMotion結合傳統技藝(皮影戲)開發一套體驗式手勢辨識學習系統，並設計情境式數位課程供學童學習體驗，探討學生在使用傳統文化手勢辨識系統之動機，進而觀察本系統之教學策略對自我效能、學習動機和滿意度之影響。實驗對象依據教育部頒布九年一貫課程綱要，藝術與人文領域相關概念中表演藝術技能之範疇，以澎湖縣馬公市區三所國小(分別為中正國小四班、馬公國小兩班和文光國小兩班)共八班高年級314學生為研究對象，將其分為兩組，實驗組以傳統文化體驗式手勢辨識系統作學習，控制組則以傳統數位影像進行學習。主要採準實驗研究法、觀察法和輔以半結構式問卷訪談，藉由此方式觀察者擔任活動過
程輔導與問題解決角色，並進行拍攝、錄影觀察與訪談工作，以了解學童學習情形。本研究主要結果與發現：一、 傳統文化手勢辨識學習系統之不同體驗式教學策略實驗組在自我效能、動 機、滿意度與成效皆優於控制組。二、 不同教學策略體驗式學習對學習動機、學習滿意度和學習成效皆有正面影 響，當學習者對手勢辨識學習系統熟悉並了解時，能夠快速達到目標並協 助同儕，進而提高興趣與對系統的使用與期望，使其個體使用系統的動機 有所提升，並有效的提高自我效能。三、 經由專業技師、多媒體業師與訪談的孩童建議整理，在軟體建構上可以增 加遊戲難易度和遊戲中反應的時間、和感應區域的控制範圍，
並記錄操作 表現，未來可以多人進行展演或遊戲操作增加同儕學習機會。四、 本研究設計Leap Motion結合傳統皮影戲、藉由體驗式互動設計、遊戲經 驗模式建教學內容流程。實務貢獻上Leap Motion與Unity 3D做結合，並 藉由遊戲引擎與C#程式語言作搭配，設計傳統文化手勢辨識學習系統。五、 實際將傳統戲偶數位化與創新設計，可將其知識資源保存，且不受地區與 時間限制，實現數位科技與傳統表演藝術融合之願景。六、 本研究將研究結果歸納並整理出相關建議，以提供未來相關傳統皮影戲輔 助教學教材設計或相關互動研究之依據與參考。