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淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 王銀添所指導 李昀融的 基於深度學習之單視覺物件姿態估測應用於移動機器手臂之物件挑揀 (2018),提出toyota導航無法定位關鍵因素是什麼,來自於移動機器手臂、機器人作業系統、物件姿態估測、深度學習。

而第二篇論文東海大學 資訊管理學系 張育仁所指導 黎晉瑋的 智慧型機車安全APP的設計與實作 (2017),提出因為有 感測器、智慧型手機、智慧型偵測、APP、安全的重點而找出了 toyota導航無法定位的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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B2B業務關鍵客戶經營地圖:一張A4紙,五大關鍵思考,客戶從此不亂殺價不砍單,搶著跟你做生意。

為了解決toyota導航無法定位的問題,作者吳育宏 這樣論述:

  《90%高級主管出身業務,B2B聖經》   《讓90%大客戶都點頭的B2B簡報聖經》   暢銷書作者吳育宏最新力作   吳育宏是誰?   在網路上搜尋B2B業務專家,十筆有八筆資料會跳出「吳育宏」,   他被譽為臺灣最權威的B2B業務專家。   所羅門集團、91APP、曜亞國際、李長榮化工、伍仕電子、中國探針、上銀科技、   炎洲集團、資生堂、TOYOTA、LG、SONY、Epson、飛利浦等一流企業,   請他傳授實務課程與研習營(workshop),檔檔爆滿。   相較於B2C──企業對個人的銷售行為,像是賣汽車、賣保險、專櫃小姐,   B2B,企業對企業的銷售,客戶規模大、單

筆成交金額高(獎金多)、   買賣雙方關係久、不用天天找新案源。   但B2B業務常面臨以下困境:   ◎客戶對消費者的了解比你多,怎麼說服他相信你能提出更好解決方案?   ◎客戶端的採購決策很複雜,各部門都有意見,偏偏關鍵的大老闆你遇不到……   ◎某產品能幫客戶降50%客訴,但成本得提高30%,怎麼說服客戶接受?   ◎低毛利的大客戶vs.高毛利的小客戶,你要接哪種單?   還有產品生命週期越來越短、競爭者不再是過往你熟悉的同行、   客戶動不動就說要殺價,老拿要轉單威脅你……   這些看似複雜的問題,臺灣最權威的B2B業務專家吳育宏,   用一張A4紙,幫你畫出關鍵客戶經營地圖,五

大關鍵思考,   讓你擺脫天天窮忙的低價競爭。   ◎經營地圖第一站:幫客戶做價值鏈分析──當經濟規模不再是優勢   公司越大越「穩定」?是,但可能是穩定的虧損,不是獲利。   Nike在2017年被迫關閉25%的生產線,因為做越多虧越多,   怎麼辦?他們把留下來的產線拿來生產更多種類的鞋款,   而這正是全球供應鏈轉型的縮影:回應終端市場少量多樣的趨勢。   ◎第二站:關鍵成功因素拆解,你得刻意不標準化   產品要標準化,但服務、速度得做出差異化,   例如,影印紙產出的文件,都是A4、A3、B5等標準規格,   B2B業務要如何創造差異?影印機的操作便利性、穩定性和售後服務,   就

是你擺脫價格競爭的優勢。   ◎第三站:客戶旅程最佳化,讓他不想離開你   客戶很難搞,老是要特殊規格?那要恭喜你,   當你專注客製化需求,代表他的轉移成本很高,他就會不想走、也懶得走。   ◎第四站:客戶決策中心聚焦,找出複雜的利益人關係   誰才是這個案子的利益關係人?可能是採購也可能是老闆,你得找出來。   有時,阻礙你成交的關鍵不是價格,而是穀倉效應(各部門的本位主義);   你自己公司內部的穀倉,還有顧客的穀倉,你得打破。   ◎第五站:價值方程式最大化,讓顧客信任你提出的方案   一句「我們的產品品質比較穩定」,顧客就會相信你嗎?   當然不!試試利用具體化、數字化這樣說:

  「我們的產品能利用⃝⃝方法,減少30%錯誤率。」最後,別忘了附上圖表。   一張A4紙,五大關鍵思考,B2B銷售管理有公式,   客戶不亂殺價、不砍單,更不想轉單,搶著跟你做生意。 各界推薦   大航海電商諮詢執行長/朱訓麒   《個人品牌》作者/何則文   商業暢銷書作家/林哲安   亞洲提問式銷售權威/林裕峯   超級業務銷售YouTuber/張邁可   (依姓名筆畫排序)

基於深度學習之單視覺物件姿態估測應用於移動機器手臂之物件挑揀

為了解決toyota導航無法定位的問題,作者李昀融 這樣論述:

本論文發展基於深度學習的單視覺物件估測演算法,應用於輔助移動機器手臂執行物件挑揀之任務。主要研究項目有包含三部分:第一部分使用機器人作業系統(robot operating system, ROS)規劃七軸機器手臂的底層運動控制器,使用通用機器人描述格式(universal robot description format, URDF),架構機器手臂在ROS的網宇實體系統(cyber-physical system, CPS),以便同時進行運動模擬與實體驅動;第二部分使用ROS規劃四輪全方位移動平台的底層運動控制器,使用URDF架構移動平台的CPS。也使用格點建圖(gmapping)套件建立

環境地圖,再匯入導航(navigation)套件執行移動平台的導航與定位任務;第三部分規劃基於深度學習的單視覺物件估測演算法,包括建立物件的3D模型,再使用遊戲引擎(Unreal Engine 4, UE4)建立虛擬場景,搭配輝達深度學習數據集合成器(Nvidia deep learning dataset synthesizer, NDDS)插件,提供物件3D模型進行落體(falling things)數據集之合成。合成的數據集再匯入深度神經網路,進行權重參數的學習。學習完成的神經網路權重參數,提供物件的姿態估測。最後,以網宇實體概念實現同時模擬與實測,進行單視覺輔助移動機器手臂,執行物件挑

揀之任務。

智慧型機車安全APP的設計與實作

為了解決toyota導航無法定位的問題,作者黎晉瑋 這樣論述:

臺灣兩千三百萬的人口當中,機車的數量卻高達一千四百萬輛,機車的使用密度位居亞洲第一。機車代步的好處除了方便、節省時間,還有體積小及易駕駛的特點,也因此國內的機車使用狀況才如此普及。而相對地,由於駕駛機車的門檻較低,因此駕駛常常容易忽略了騎車時的安全規範,機車也不像汽車般有著外殼保護著駕駛,當意外發生時,可能會造成無法預估的危險傷害。基於可能帶來的危險,目前有許多研究利用相關感測器於汽車行車期間偵測駕駛狀況並輔助駕駛,使駕駛者的危險性降至最低,然而目前較無應用於機車的駕駛行為偵測且提供即時的預防安全機制。因此,本研究透過智慧型行動裝置中內建感測器包含如三軸加速度感測器、光線感測器及GPS定位偵

測等結合多種感測器找出機車駕駛行為的特徵值,並彙整成一智慧規則庫,並結合行動裝置的使用介面設計一套智慧型機車安全輔助APP,以提供駕駛者於駕駛機車的期間即時性的安全機制,以達到提升駕駛安全性的目的。