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國立彰化師範大學 電機工程學系 蕭瑛星所指導 宋豐均的 研製象棋機器人基於卷積神經網路及視覺伺服控制 （2021），提出r帽正版關鍵因素是什麼，來自於象棋棋子影像分割、卷積神經網路(CNNs)、機械臂運動學、影像視覺伺服控制。

而第二篇論文國立政治大學 法律學系 王曉丹所指導 王育章的 個體迷失──年金改革中變動的權威與法意識 （2020），提出因為有 自我、自我認同、法意識、關係、合法正當性、年金改革的重點而找出了 r帽正版的解答。

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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r帽正版，大家也想知道這些：

研製象棋機器人基於卷積神經網路及視覺伺服控制

為了解決r帽正版的問題，作者宋豐均 這樣論述：

本文結合攝影機與機械臂研製可以與人對弈之象棋機器人。將有廣角鏡頭的GigE攝影機架設在機械臂工作區域上方擷取象棋棋盤影像，經影像處理分割象棋棋子影像，再用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNNs)辨識棋子的類別與位置，結合電腦象棋程式與機械臂影像視覺伺服控制完成對弈操作。本文的研究內容包括象棋棋子影像分割、卷積神經網路辨識象棋棋子影像的類別、及機械臂的視覺伺服控制。用頂帽轉換(Top Hat Transformation)、形態學處理、色彩分割、及霍夫轉換(Hough Transform)等影像處理方法，分割象棋棋子影像。用卷積神經網路對象棋棋子影

像進行辨識。用D-H表示法(Denavit-Hartenberg Convention)表示機械臂各軸間的座標轉換，藉此計算機械臂正逆運動學的解，並結合攝影機的影像得到象棋棋子的世界座標，形成機械臂眼離手視覺伺服回授控制系統，控制機械臂末端致動器到達目標位置，完成對弈棋子操作。系統整合測試結果顯示，在一般環境下，具人工智能可與人下象棋之機器人可以被實現。關鍵字：象棋棋子影像分割、卷積神經網路(CNNs)、機械臂運動學、及影像視覺伺服控制。

個體迷失──年金改革中變動的權威與法意識

為了解決r帽正版的問題，作者王育章 這樣論述：

台灣在2016年政府推動年金改革，對於軍公教人員的退休撫卹制度提出了一系列的改革方案，試圖解決多年來懸而未決的財政及制度問題。隨著法規的變動，原有制度中許多權利被修改、退休者的退休金也隨之減少，因為法律而受到影響的人勢必對於法律有新的理解。這種新的理解是如何形成、又是透過何種方式產生影響則是本文所關注的重點。Engel & Munger（2003）強調自我認同在法意識中核心位置，認為個人對於權利意識的主張與認知和其對於其身分的理解有關。但是他並未談到關係與自我認同的緊密性，以及當法律改變了社會中的權威與關係網絡時，個人的自我認同如何受到衝擊。本研究與十名國小退休教師進行了深度訪談，談論他們對

於教師身分的理解、以及對年金改革的經驗分享。本研究透過質性分析，理解在法律變遷中個人的法意識是以什麼樣的方式改變、並且這種改變象徵著何種影響。研究發現，人的法意識雖然受到自我認同的影響，但其實許多時候對於自我認同的理解是透過與他人之間的互動而形成的。而法律作為一種國家權威，會影響到這個權威影響範圍內的人和群體，使其形成新的互動關係。這種新互動的發生會使得個人與原有的自我認同發生牴觸，使個人的自我發生迷失與困惑。這不僅強調了法意識中關係的重要性，也凸顯出法律是如何透過關係去影響個人。

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