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龍華科技大學 機械工程系碩士班 陳詩豐所指導 呂家緯的 基於深度學習與機械視覺搭載四自由度機械手臂物件辨識與分類 （2019），提出深入淺出swift程式設計關鍵因素是什麼，來自於機械手臂、機械視覺、深度學習、卷積神經網路、YOLOv3。
而第二篇論文國立宜蘭大學 電機工程學系碩士班 李志文所指導 張成祥的 基於iOS行動裝置，跨平台數據監控和物聯網應用 （2016），提出因為有 智慧型行動裝置、物聯網、跨平台資料交互、無線區域網路的重點而找出了 深入淺出swift程式設計的解答。
深入淺出Swift程式設計
為了解決深入淺出swift程式設計 的問題，作者 這樣論述：
基於深度學習與機械視覺搭載四自由度機械手臂物件辨識與分類
為了解決深入淺出swift程式設計 的問題，作者呂家緯 這樣論述：
隨著工業4.0快速的發展，傳統的自動化產線已逐漸無法符合工業界所需，以往固定的工作模式已無法滿足現代工業的技術條件，為使自動化產線因應未來更多樣的工作任務需求，將人工智慧技術與傳統自動化設備結合便有了其發展性。深度學習其分支技術卷積神經網路於物件辨識有著優良的效果，因此本研究採用YOLOv3模型作為物件辨識模型架構，其優勢為辨識框選準確、辨識速度快，並蒐集與前處理數四千七百張物件訓練樣本做為物件辨識模型的訓練資料。本研究採用四自由度機械手臂作為夾取物件之設備，並利用機械視覺擷取工作環境影像後，運用深度學習技術所建立的物件辨識系統判斷工作環境影像內之物件類別，命令四自由度機械手臂執行夾取與分類
之任務。本研究以Python程式語言做為開發與控制，四自由機械手臂程式控制的撰寫，以及應用OpenCV程式庫開發機械視覺的影像處理，與利用Keras程式庫建構深度學習模型，予以完成機械視覺物件辨識系統與機械手臂的整合與控制。經實驗可證明，可判斷工作環境內不同形狀的物件類別，再由機械視覺判斷其座標位置，藉由機械手臂進行夾取與分類。本論文開發之系統期望可達到工業4.0彈性製造所需要求擁有智慧製造該有的條件，為日後能降低傳統自動化產線所需人力。
基於iOS行動裝置，跨平台數據監控和物聯網應用
為了解決深入淺出swift程式設計 的問題，作者張成祥 這樣論述：
由於現今的科技發展快速，iOS智慧型行動裝置的普及化搭配連結行動網路(3G、4G)或無線區域網路(Wireless Fidelity)之功能，可對於許多智慧型的物品進行控制或資訊的交互，在同一服務平台上允許進行人對人，機器對機器，機器對人，人對機器通信，運用在現實身活中能即時提供我們所需的資訊，造就我們的生活越來越便利。 在論文中，我們提出建構於iOS智慧型行動裝置作為監控的開發平台，架設資料庫(MySQL)於Mac mini的電腦中，並透過其他平台的電路板(arduino yun,raspberry pi3)以及iOS智慧型行動裝置原有的感測器撰寫經由無線網路進行數據的傳輸程式，將數
據儲存到資料庫中，iOS智慧型行動裝置可透過無線網路對電腦資料庫進行接收與傳輸資料的功能，使iOS智慧型行動裝置能即時監看由其他平台以及手持裝置本身所傳輸的數據。同時我們也撰寫電腦資料庫中的數據部分同步到iOS智慧型行動裝置上，並以表格方式呈現，作為歷史資料的依據。因此本研究提出建構於iOS智慧型行動裝置開發一套APP，模擬物連網資料傳輸之功能，經由網路搭配資料庫可以從不同平台上接收與傳輸數據來達到跨平台資料交互之應用。