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中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 林顥虔的 卷積神經網路辨識茶葉損害程度 （2020），提出台灣車牌模擬器關鍵因素是什麼，來自於茶葉、深度學習、YOLO、Google Colab。

而第二篇論文國立彰化師範大學 電機工程學系 阮昱霖、魏忠必所指導 羅迎豪的 攝影用光源輔助設備整體改善之研究 （2014），提出因為有 光源輔助、結構改善、亮度改善、作業流程改善的重點而找出了 台灣車牌模擬器的解答。

最後網站【台灣氣候變遷超前部署】進行政策規劃前，要先盤點哪些地方 ...則補充：首先需要處理複雜運算的「地球模擬器」，而許晃雄就是「臺灣地球系統模式」 ... 車牌、乾隆年間的墓碑以及邵族沉沒的大型獨木舟也陸續在潭底被尋獲。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台灣車牌模擬器，大家也想知道這些：

卷積神經網路辨識茶葉損害程度

為了解決台灣車牌模擬器的問題，作者林顥虔 這樣論述：

茶葉為台灣重要出口產物之一，在出口量中佔有重要的一部分。由於特殊的地理位置與氣候，使得台灣茶葉品質優良，深受國內外人士的喜愛，使需求量上升。由於茶葉的種植對環境與氣候的要求苛刻，使得茶葉較容易感染疫病，若沒有及時做出防範措施，則會造成不可估量的損害。隨著科技不斷發展，深度學習已經成為圖像辨識的主流，透過圖像辨識來增加防疫效率，不僅可以提早發現病害並做治療，更可以避免巨大的經濟損失。因此，本研究運用YOLO模組，並結合Google Colab對茶葉是否染病進行辨識，利用圖像翻轉技術對資料進行擴增之後，在將資料放入YOLO模組，並結合Google Colab進行訓練與辨識。研究結果顯示，對健康茶

葉葉片辨識精確度達88.6%，染病茶葉葉片辨識精確度達85.4%。研究結果將有助於茶葉種植業者提早發現染病茶葉，並做出防範措施。此研究建議後續研究者，可以將此研究延伸至其他行業別進行研究，來增加研究的廣泛度與應用範圍。

攝影用光源輔助設備整體改善之研究

為了解決台灣車牌模擬器的問題，作者羅迎豪 這樣論述：

本論文針對攝影光源輔助設備的整體效能提升進行改善，為達成整體效能提升目的，改善方向分為機構、光學、電流程式控制與流程等。機構方面分析產品外殼、各部件效能與其對應的螺絲強度與規格以及整體產品的重量分佈。光學部份分析積體電路IC板上面的發光二極體LED，發出的光源經過二次鏡頭折射，產生的亮度進行分析。控制方面，以軟體控制電源控制板上的溫度感應器，對設備進行電壓控制，進而達到溫度控制的目的。最後，流程部份，分析各步驟作業難度、循環時間以及所需人次等做解析。 此攝影光源輔助設備，依據本論文所提出的光學機構與散熱機構等改良要點進行改良，亮度效能提升17%，散熱片面積提高95%，散熱孔面積

提高144%，散熱片體積提高194%，散熱效率提升107％，組裝作業流程循環時間縮短18%，為本論文的最主要貢獻。

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