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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。

逢甲大學 綠色能源科技碩士學位學程 賴奇厚所指導 曾心妤的 以生命週期評估分析臺灣有機柑橘園的碳排放與經濟效益 (2021),提出標籤設計範本關鍵因素是什麼,來自於碳足跡、碳排放、生命週期評估、碳價比、價碳比。

而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊管理系 黃承龍所指導 丁文佑的 利用遷移學習與物件偵測建立人像多屬性辨識系統 (2021),提出因為有 人臉屬性分類、行人屬性分類、多標籤任務、遷移學習、深度學習的重點而找出了 標籤設計範本的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了標籤設計範本,大家也想知道這些:

YouTube+FB+IG社群媒體操作經營活用術:掌握目標客群‧必殺網路行銷‧活絡網紅經濟‧解析廣告成效【暢銷回饋版】

為了解決標籤設計範本的問題,作者鄭苑鳳,ZCT 這樣論述:

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標籤設計範本進入發燒排行的影片

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以生命週期評估分析臺灣有機柑橘園的碳排放與經濟效益

為了解決標籤設計範本的問題,作者曾心妤 這樣論述:

全球由人類管理的最大生態系統是農業,仰賴外來資源與維護大面積單一作物為主要耕種方式,促使溫室氣體的排放量增加和生物多樣性下降。碳足跡是衡量一項活動或產品的整個生命週期中直接或間接排放積累的溫室氣體,是各國政府及企業達成溫室氣體減量目標的工具之一。本研究使用生命週期評估法分析台中市東勢區的有機柑橘,以及有機柑橘加工製成柑橘果醬,還有以柑橘果醬製成精釀啤酒的碳排放情形。透過實地盤查及訪談取得相關資訊及數據,計算自原料取得階段、產品製造階段、銷售配送階段、消費者使用階段至廢棄處理階段之碳排放量,分析排放熱點進行減量評估。有機柑橘種植分別依照(1)盤點年度實況(適逢旱災減產)、(2)未逢重大災害、(

3)慣行農法栽種(使用化學肥料)三種情境進行碳足跡計算及分析,結果顯示氣候變遷導致果樹減產對於碳排放量的影響最甚,有機耕作除了減少溫室氣體的排放,更間接產生保護環境、維護生態平衡的積極作用。柑橘果醬的主要排放熱點為產品製造階段使用液化石油氣,若能善用果園每年夏、秋二季整枝修剪的木材作為燃料,可以降低49.9%的碳排放量。精釀啤酒製程的排放熱點為(1)玻璃瓶、(2)能源使用、(3)原料運輸,以使用回收玻璃瓶、購買綠電憑證、使用國產麥芽等策略,降低原生產程序58.5%的碳排放量。本研究參考本益比及性價比概念,提出碳足跡與收益淨利或成本支出相關聯的評估指標-碳價比及價碳比。在初級農產及加工加值過程中

,柑橘果醬的碳價比(0.0037 kg CO2e/元)較有機柑橘(0.004 kg CO2e/元)及精釀啤酒(0.0068 kg CO2e/元)來得低,柑橘果醬使用不具市場價值的次級柑橘作為原料,不僅減少食物浪費,更賦予原先無法販售的產品新價值,提升經濟效益。精釀啤酒的價碳比(133.7 元/kg CO2e)較有機柑橘(104.8 元/kg CO2e)及柑橘果醬(35.28元/kg CO2e)來得高,表示精釀啤酒投入的每單位成本產生的碳排放量較少,具有相對高的減碳效益。在小農經濟的型態下,透過地方創生盤點各地核心元素,結合六級化產業的推動,是提升農民獲利的關鍵方向,透過異業合作打造特色加值農產

創造行銷效益,提高農業附加價值,輔以產品碳標籤的申請,使消費者透過經濟活動支持友善環境且低碳的產品,促進生產者以低碳方式進行生產。

超高效 Google 雲端應用:打造競爭優勢的必勝工作術

為了解決標籤設計範本的問題,作者胡昭民,ZCT 這樣論述:

收錄 Google 諸多雲端工具的使用方法 體驗雲端服務的魅力,培養跨領域多元整合的IT競爭力!     生活中,總有一個地方會使用到 Google 吧!本書網羅 Google 所提供的眾多應用程式,將其使用方法以平易近人的筆觸進行詳細的解說。透過本書你可以徹底掌握這些應用程式的使用技巧,不論是在生活或工作上,必定有可以派得上用場的時候。善用 Google 所提供的雲端工具:享受科技所帶來的便利,輕鬆提升工作效率。本書將是你快速入門與熟悉 Google 應用程式的最佳利器。     主要章節   ・說明雲端運算,介紹什麼是雲端服務   ・Chrome 瀏覽器的搜尋技巧,包含圖片/影片/學術

搜尋   ・最多可支援 10 GB 附加檔案的 Gmail   ・隨時隨地都能掌握行程的線上日曆   ・線上地圖(MAP)和申請我的商家   ・利用 Hangouts 即時通訊進行商務活動   ・Sites 協作平台:線上網頁設計及網站架設工具   ・提供上傳、分類、分享照片的網路相簿   ・可自由儲存在網路並且共用檔案的雲端硬碟   ・Google Meet:遠距教學/居家上課/線上會議的最佳選擇   ・Google Office 必備工具:文件/試算表/簡報   ・YouTube:影片上傳/編修/行銷   ・Google 搜尋引擎最佳化(SEO):關鍵字廣告、搜尋引擎運作原理、語音搜尋  

 ・人工智慧(AI):Google 的核心關鍵技術   ・Google Analytics 數據分析:輕鬆學會 GA 與 GA4 的入門輕課程     目標讀者   ・想將雲端工具運用在生活或職場上的人   ・想掌握 Google 應用程式相關基礎知識的人   ・對雲端服務或是人工智慧(AI)有興趣的人   本書特色     系統化整理:迅速掌握各項應用程式的核心功能   操作畫面豐富:搭配逐步解說,淺顯易懂好吸收   強化資訊知識:善用雲端科技,培養職場競爭力

利用遷移學習與物件偵測建立人像多屬性辨識系統

為了解決標籤設計範本的問題,作者丁文佑 這樣論述:

如今處於資訊科技蓬勃發展的時代,各式各樣的產業都將目標願景朝向人工智慧(Artificial Intelligence , AI)去發展,深度學習的技術也愈來愈成熟。透過影像辨識的技術可以實現偵測到人的同時,辨識出人臉的特徵,或是其他特徵的辨識,後續能輔助執法或其他相關單位有效的達到監控效果。 本論文透過兩階段的展示方式,先是利用YOLOv5模型對人來做物件偵測,接著使用InceptionV3預訓練模型進行遷移學習後,對於人的人臉40類特徵以及外表的行人屬性27類特徵進行判斷,訓練的過程對於人臉特徵以及行人屬性特徵分別訓練,給予每個特徵一個獨立的分類器,並針對所有類別的權重調整

一致,根據實驗結果得知,人臉特徵的整體準確率落在90%,行人屬性特徵整體準確率落在93%。 本論文對於所有類別的權重先調整一致設定為初始實驗,以調整權重的方式來設計幾個實驗,透過調整增加權重的方式,嘗試是否能針對原本個別類別屬性準確率相對較不佳的,是否能在以不大影響原本整體準確率的前提下,可以有所提升,使其能適用於各種其他合適的情境下。