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另外網站【運動攝影機】GoPro4 Hero4 Black黑色版開箱 - 藥師吉米也說明：這次GoPro Hero4 Black黑色版最主要的就是4K錄影功能已經達到每秒30FPS， ... 至60 秒的設定時間間隔自動拍攝照片，非常適合將攝影機固定到其他設備上 ...
國立成功大學 機械工程學系 林啟倫所指導 黃柏喻的 基於EVM得到的心律特徵進行SVM機器學習模型於連續性電腦使用者的疲勞預測 （2018），提出gopro連續錄影時間關鍵因素是什麼，來自於歐拉影像放大、光電容積圖法、非接觸式心律量測、心理疲勞。
最後網站Stuff史塔夫科技 國際中文版 2016 3月號: SMART MONEY 聰明省搶好物 心中的夢幻科技逸品都在這！則補充：拍下你的第一部連續畫面 2 /保持穩定你的 GoPro 會需固的基座。你能將 GoPro 架設在 Jaws ... 3 /決定要拍攝多久在攝影模式下選擇 T Lapse 就能決定你的拍攝時間。
指數型組織：企業在績效、速度、成本上勝出10倍的關鍵
為了解決gopro連續錄影時間 的問題，作者SalimIsmail 這樣論述：
【業界熱烈好評，組織學必讀新趨勢】★《彭博社》2015年最佳商業書籍 ★《財星》雜誌2015年五大商業書籍★亞馬遜書店組織學類百大暢銷書籍 ★Frost & Sullivan顧問公司2014年「成長、創新與領導」年度最佳書籍★聯合利華（Unilever）高階主管必讀書籍★高階主管讀書會（C-Suite Book Club）搶眼選書 ★全球最大商業書摘網站getAbstract強烈推薦 ★Goodreads書評網700人5星推薦★亞馬遜讀者超過200人5星推薦★Google與NASA合辦、全球最聰明大學「奇點大學」指定用書【在加速化的年代，你的
組織需要轉變為「指數型組織」】歡迎來到指數時代，在這個加速化的年代中，你要如何掌控這一切？你要如何吸引人才，建立起一家在速度、專業和創新能力上都能與指數時代相配合的企業呢？答案是要建立「指數型組織」！指數型組織是指一個組織在使用了新型槓桿化加速技術後，其影響力或產出比同行有不成比例的巨大——至少必須十倍大。Google、Amazon、阿里巴巴、蘋果、特斯拉、GE……無論是新創、網路業或傳統產業，它們的業績都能夠創造指數型爆發，其中的祕密就是指數型組織！當數位科技以指數型曲線加速變革，企業必須跳脫傳統線性發展思維，成為可以充分擴張、快速發展而且具有智慧的組織，才能在加速創新與競爭的時代成為贏家！
【打造指數型組織的十一個關鍵】為了理解何謂指數型組織，作者指出技術進步的幅度是以指數方式成長，資訊變得越來越多、越來越快，為了適應變革快速的時代，指數型組織的概念從而產生，這種組織有著以下六種外部屬性：●宏大變革目標：組織秉持的更崇高、更有抱負的目標●隨需求聘僱的員工：利用基本組織以外的人員●社群與群眾：挖掘一大群充滿熱情、願意貢獻時間和專業技術的愛好者●演算法：收集資料，並加以組織、應用與揭露公開●槓桿資產：租賃、共用或利用資產，而非擁有資產●參與：以遊戲化、激勵競賽的方式，製造外部網路效應但急速擴張的組織內部有可能出現盲點或斷裂，因此指數型組織同時也應具備以下五種內部屬性：●介面：以系統化
和自動化的方式，將來自外部屬性的產出加以篩選和處理●儀表板：衡量和管理組織的新方法，裡面包含人都人能取用且必要的公司和員工衡量標準●實驗：有勇氣執行精實創業方法，對假設進行測試，並且不斷嘗試已受控制的風險●自治：以輕量級的「目標和關鍵成果」方法，取代傳統由上而下的管理方式●社交技術：由七個關鍵部分組成，創造透明度和連結性，最重要的是降低組織的資訊延遲【所有企業都能成為指數型組織，也必須如此靠攏】指數型組織模式並不是只適用於創新事業或是新創公司，它其實也可以運用在既存的中型、大型公司，促使其達到指數型成長。儘管解決方案視各公司的狀況而異，沒有放諸四海皆準的範本，但本書檢驗了許多公司的轉型案例，包
括：TED、GitHub、GoPro、可口可樂、海爾、小米、英國衛報、奇異、亞馬遜……等知名公司。最終，無論是微型、中型、還是大型企業，在這個變革快速資訊爆炸的年代中，要不是往指數型企業靠攏，就是被指數型企業挑戰，而公司的選擇，就足以決定它們的存亡。【本書特色】1. 論述完整清晰，以明確的流程步驟，說明指數型組織的關鍵屬性與建立方式2. 眾多現實案例剖析，無論產業新舊、規模大小或人數多寡，都有足以參考的轉型範本3. 符合加速時代的組織管理完整新論述，擘畫出瞬息萬變、資訊變化迅速的年代所需要的組織新模型。【專業推薦】★聯合利華執行長 保羅．波曼★暢銷書《富足》作者 彼得．戴曼迪斯★Google工
程總監 雷蒙德．庫茲威爾★台灣首位「奇點大學」畢業生、臺北科技大學互動設計系助理教授 葛如鈞
基於EVM得到的心律特徵進行SVM機器學習模型於連續性電腦使用者的疲勞預測
為了解決gopro連續錄影時間 的問題，作者黃柏喻 這樣論述：
非接觸式心律量測和人工智慧被應用於各種領域，包括心理上的疲勞預測。麻省理工學院的電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)在2012年提出的歐拉影像放大法（Eulerian Video Magnification）可放大影片中的細微顏色和位移變化，並可應用於光體積變化描記圖法（Photoplethysmography）抓取心跳間期。 在本研究中，我們結合注意區域(Region of Interest)和區域峰值偵測演算法，提高在使用歐拉影像技術時心跳預測的準確性，並透過在受試者進行連續性電腦疲勞實驗時收集心律特徵來訓練分類器-支援向量機(Support Vector Machine)模型和邏輯
斯迴歸(Logistic Regression)-並預測受試者的心理疲勞。 本研究第一部分發現使用歐拉方法中的YIQ色彩光譜影像放大值利用來心律預測上，Y分量比I分量更準確；結果表示錄影時間增加對心跳預測更準確且相機幀數30比60有更好的心跳預測；結果也顯示使用GoPro高速相機幀數30進行錄影且環境亮度約為1500勒克斯時，得到之心跳與血氧計相比的錯誤率為5％內。 第二部分中，我們依據每位受試者異常心跳間隔值的刪除數量小於30者，從完整資料庫30位電腦疲勞實驗受試者中篩選出14位為數據較優的資料庫，刪除異常值可過濾部分因受試者非自主移動造成的雜訊。總體而言，當使用來自較優資料庫當輸入時，
預測結果優於隨機猜測，但在所有二元分類中，16個輸入集中有3個的結果是比隨機猜測還要差；在邏輯斯分類中，我們發現心律變異性(heart rate variability)的頻域參數LF / HF是影響疲勞預測的重要參數。 未來應進一步測試多攝影機同時拍攝，且於臉部的特徵上放置有色標記，以追蹤臉部的注意區域。