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國立高雄科技大學 資訊管理系 李嘉紘所指導 許睿升的 利用多輸入卷積神經網路模型於人體姿勢辨識之研究 （2021），提出kawasaki b1介紹關鍵因素是什麼，來自於深度學習、多輸入卷積神經網絡、姿勢辨識、照護監控。

而第二篇論文國立中正大學 化學工程研究所 蔡敬誠所指導 曾韋勳的 Metallocene技術應用於氫化苯乙烯-異戊二烯-苯乙烯共聚物(SIS)及合成環狀烯烴共聚物(COC) （2020），提出因為有 茂金屬觸媒、加氫反應、SIS橡膠、SEPS橡膠、加氫選擇性、加氫取代、環烯烴聚合物的重點而找出了 kawasaki b1介紹的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了kawasaki b1介紹，大家也想知道這些：

利用多輸入卷積神經網路模型於人體姿勢辨識之研究

為了解決kawasaki b1介紹的問題，作者許睿升 這樣論述：

　　因社會人口逐漸邁入高齡化，加上青年因工作等因素無法返家提供照護，對於行動不便的長照人口，或是在姿勢不良方面有需要進行改正的部分，必須使用一些穿戴式、貼身產品來對其進行監測，但這様會因為長時間穿戴造成身體上的不適，進而引發過敏等症狀，造成更嚴重的後果，或是因行動不便導致動作幅度無法控制，而造成設備損毀更加重了成本問題，許多行業對於人工智慧與深度學習的應用日新月異，因此本論文提出了透過微軟公司所開發的KinectV2攝像頭，安裝在特定位置並使用程式來辨識人體姿勢，擷取攝像頭的資訊，讀取彩色、深度及紅外線三種通道來擷取七種姿勢，包括站立、蹲、坐、躺、摔倒、出拳與行走七種動作，生成資料集，並配合

多輸入卷積神經網路(Multi-Input CNN)，將KinectV2攝像頭所提供的三種通道的圖片訊息，輸入至CNN進行訓練，目的以更精確地確認，當前的姿勢是否會造成危險，並對於特定姿勢加以應用。本研究同時針對單輸入與多輸入的卷積模型進行比較，嘗試提出較佳的資訊融合方法以提高辦識率。

Metallocene技術應用於氫化苯乙烯-異戊二烯-苯乙烯共聚物(SIS)及合成環狀烯烴共聚物(COC)

為了解決kawasaki b1介紹的問題，作者曾韋勳 這樣論述：

摘要Abstract目錄圖目錄表目錄第一章、緒論1-1、金屬茂觸媒 (Metallocene)系統介紹1-1-1、MAO助觸媒介紹1-1-2、Metallocene /MAO觸媒系統的聚合反應1-1-3、Metallocene於聚合上的特色及優點1-2、SIS之氫化研究介紹1-2-1、Metallocene氫化反應製程之演進1-2-2、Metallocene觸媒系統之氫化機制1-2-3、SIS 氫化選擇率之分析鑑定方法1-3、SIS橡膠 (Poly-styrene-block-isoprene-block-styrene)簡介1-4、環狀烯烴共聚物的簡介第二章、實驗部分與儀器原理2-1、實驗

用藥品2-2、實驗設備與分析儀器2-2-1、實驗器材2-2-2、實驗分析儀器第三章、實驗方法3-1、溶劑及單體純化步驟3-2、Metallocene觸媒溶液之配置3-3、利用Metallocene觸媒系統氫化SIS橡膠合成SEPS3-4、利用Metallocene觸媒系統聚合COC高分子3-4-1、COC高分子之後續純化處理3-4-2、COC高分子之交聯化反應第四章、結果與討論4-1、以Metallocene觸媒系統合成SEPS橡膠高分子4-2、以Metallocene觸媒系統合成COC高分子第五章、結論第六章、參考文獻第七章、附錄

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