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汽車四輪定位基礎教程（第2版）

為了解決crv 5代規格的問題，作者陸耀迪（主編） 這樣論述：

本書着眼於現代汽車四輪定位的基礎知識，重視實踐。全書包括汽車底盤及懸架系統基礎知識、輪胎與車輪定位、四輪定位基礎知識、科學四輪定位、四輪定位專用零件及工具、汽車定位故障診斷、四輪定位調整案例、四輪定位儀的選擇及四輪定位的經營技巧等8章，每章力求涉及從業人員最關心的問題。書末的附錄，相關而實用。本書精心組織，人性化謀篇，圖文並茂，重在實際應用。本書既便於汽車維修人員、各類汽車維修企業和輪胎店相關從業人員，以及從事汽車維修設備產品及配件銷售的人員學習使用，也可供大中專院校師生和汽車愛好者參考。

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安全數位卡主機控制器之限制隨機驗證環境建構與程式驗證

為了解決crv 5代規格的問題，作者董肇泰 這樣論述：

本論文研製之 －－使用驗證程式語言(e、SV)來撰寫限制隨機驗證程式(CRV)，並使用通用驗證方法學(UVM)驗證平台來建立暫存器傳輸級(Register Transfer Level， RTL)的限制隨機驗證環境來驗證IP，已經成為目前前端(Front End)驗證IP的主流。研究案例是驗證一個安全數位卡主機控制器(SD HOST)，作為研究如何架構驗證環境與如何建立隨機驗證程式的參考。研究生建構一個安全數位卡主機控制器的通用驗證方法驗證平台，撰寫限制隨機的虛序列來發送命令控制安全數位卡主機的動作，並創建安全數位卡驗證IP回應訊號，並檢查安全數位卡主機控制器的錯誤，確認待測目標(DUT)的

行為與設計規格相符合。然後檢查模擬的功能覆蓋率與暫存器傳輸級覆蓋率來確認驗證的完整度，針對未模擬到的部分增加驗證程式以達到完整測試的目標。

LED工程師基礎概念與應用

為了解決crv 5代規格的問題，作者中華民國光電學會 這樣論述：

　　節能與環保已是全人類的共識，這使得LED逐漸的在取代鎢絲燈泡及各類螢光燈，成為新照明的光源。因此LED燈源及其相關產品已成為一項新興產業，預期產業界將需要大量與LED照明相關的工程師。有鑑於此，經濟部工業局委託工研院產業學院與中華民國光電學會，擬定LED工程師能力鑑定制度，並辦理LED工程師基礎能力鑑定及LED照明工程師能力鑑定，期望我國的LED產業能領先全世界。 本書特色:附贈LED專業人才能力鑑定試題 作者簡介 蘇炎坤 　　國立成功大學電機工程研究所國家工程博士　　國立成功大學微電子工程研究所教授　　崑山科技大學校長 孫慶成 　　國立中央大學光電博士　　國立中央大學光電科學與工程

學系教授兼系主任 洪瑞華 　　國立中山大學電機所博士　　行政院國科會光電工程學門召集人　　國立中興大學創新產業推廣學院院長　　國立中興大學精密工程研究所教授                         陳建宇 　　國立中央大學光電科學研究所博士　　國立雲林科技大學電子與光電工程研究所副教授 賴芳儀 　　國立交通大學光電工程研究所博士　　元智大學光電工程學系助理教授 呂紹旭 　　國立台灣海洋大學光電科學研究所　　PIDA 光電科技工業協進會/產業分析師 吳孟奇 　　國立成功大學電機博士　　國立清華大學電機工程學系暨電子工程研究所教授 黃麒甄 　　國立清華大學電子工程研究所博士班 梁從主 　

　美國密蘇里大學電機工程博士　　國立成功大學電機工程學系教授 歐崇仁 　　國立清華大學動力機械博士　　修平科技大學電機工程系副教授 林俊良 　　國立成功大學電機研究所博士　　崑山科技大學電子工程系助理教授 劉如熹 　　英國劍橋大學化學博士/國立清華大學化學博士　　國立台灣大學化學系教授 黃琬瑜 　　國立臺灣大學化學系博士班 朱紹舒 　　猶它大學 Utah University 機械所博士　　崑山科技大學機械工程系副教授 郭文凱 　　國立交通大學電子所博士　　國立虎尾科技大學光電工程系教授 謝其昌 　　國立中山大學機械與機電工程學系博士　　國立高雄第一科技大學機械與自動化工程系助理教授

即時人體動作辨識系統之特徵點萃取架構設計

為了解決crv 5代規格的問題，作者顏君庭 這樣論述：

電腦視覺的相關研究已經進行多年，結合了機器學習演算法的幫助，電子產品能夠自動從網路等大量資料庫學習有用的知識，進行自我校正與進步。電腦視覺與機器學習的結合帶來許多不同的應用，使我們的生活更加迅捷與方便。電腦視覺的終極目標是發明一個智慧型機器人，使得此機器人能夠和具有與一般人無異的感知與互動。我們認為要達到此目標的第一步則是：使得機器能夠解讀動態影片背後所代表的實質意義。與靜態影像相比，擁有時空資訊的動態影片往往蘊含更多的知識。因此，人體動作辨識的應用則成為機器人視覺最重要的基礎之一。然而動態影片所包含的各種變化卻也大幅增加了分析的難度，許多研究學者專注於提高動作辨識的準確度。在過去的研究中，

從動態影片中取出特徵值的演算法依然太過複雜以致於難以達到即時。在此論文中，我們首先介紹一些電腦視覺的基礎應用以及不同特徵點萃取的方法。比較這些演算法的優缺點後，我們選擇使用區域時空特徵法來萃取特徵點以用於動作辨識。考量到系統的效率以及準確度，我們使用MoFREAK特徵點萃取演算法來描述含有動作的影片。MoFREAK特徵點萃取法分別利用FREAK特徵來描述動作的靜態資訊、MIP特徵來描述動作的動態資訊。接著我們基於此演算法設計出一個硬體架構，並利用區塊性特徵點的技巧來節省架構頻寬、提升硬體效能。經過硬體架構之優化，我們所提出之硬體架構於TSMC 40 nm製成之電路合成結果達到即時運算的規格，為

工作頻率200 MHz影片解析度為full HD (1920╳1080)，且只需要約1100 K 邏輯閘數目及7.9 Kbytes記憶體。此外，藉由我們所提出的區塊性特徵點技巧將鄰近的特徵點包裝起來再進行運算，可以提供1.2 K個區塊性特徵點於120幀率且頻寬為417.6 Mbytes/sec、0.5 K個區塊性特徵點於240幀率且頻寬為835.2 Mbytes/sec。上述的可提供的至多區塊性特徵點及幀率皆假設為最差的情況，也就是區塊性特徵點中的10個特徵點都符合特徵點皆需要進行描述。因此若是在一般情形，於相同的幀率我們的硬體架構可提供的至多區塊性特徵點數量可以再往上提升。