自動駕駛缺點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

無痛激瘦：耶魯醫學博士實證！5周打造易瘦體質

為了解決自動駕駛缺點的問題，作者久賀谷亮 這樣論述：

　　AMAZON讀者：「看完這本書，我5周瘦了10公斤！」 　　不委屈！不努力！不復胖！ 　　找回對食物的愛，每一口都是激瘦的滋味！ 　　★《最高休息法》作者親傳腦科學瘦身術，實證近90%有效★ 　　★５周瘦身計畫提案╳６個簡易實踐步驟╳２５年醫學實證經驗★ 　　真正的瘦身，不是魔鬼訓練，也不是168斷食， 　　而是面對最真實的自我，藉由飲食重整自己的工作、日常與人生。 　　／本書獻給每一個這樣的你／ 　　．嘗試斷食、減醣、高蛋白飲食都失敗，減肥的事明天再說 　　．為了瘦而嚴格忌口，早已忘了美食的滋味是什麼…… 　　．加班加到累趴趴，下班後的運動菜單統統改為躺平耍廢 　　．習慣吃飯配手

機，想不起來上一餐到底吃了什麼 　　／瘦不下來，可能是大腦惹的禍／ 　　大腦是個好東西，但害你在瘦身路上屢屢碰壁的兇手，卻也是大腦長年僵化的思考模式：工作一忙就不自覺暴食；壓力一大就把甜點當成逃避的出口；放縱過後又自虐式斷食……這些強迫自己對抗欲望的思維，最終都變成難以剷除的小贅肉。 　　本書以心理學、腦科學實證研究為基礎，為你獻上最簡單卻也最長久的瘦身提案。不需要健身、斷食，只需要你好好吃飯、好好生活，即能從內而外提升魅力、專注力及職場競爭力；讓你找回自信，活得更耀眼！ 　　「在閱讀與實踐本書內容的過程中，各位的大腦與內心一定會產生若干變化。願各位能好好享受從『飲食習慣』到『內心深處』

皆一步步獲得改善的美好過程。」──本書作者 久賀谷亮 名人推薦 　　張瑋庭｜諮商心理師 　　黃益中｜公民教師、《思辨》作者 　　蔡明劼｜內分泌新陳代謝專科醫師 　　蘇琮祺｜諮商心理師——各界推薦（依首字筆畫排序） 　　「本書透過各種生活化情境，說明飲食對身心層面的影響，並告訴我們：一切都是有選擇的，只要願意，我們可以改變做法，建立更理想的自己。」——張瑋庭（諮商心理師） 　　「本書提供神經科學、正念飲食與自我照顧的正確觀念，讓讀者具體執行腦科學瘦身術。再也不用把自己當成瘦身產品或減肥偏方的實驗品，身心回歸健康狀態！」——蘇琮祺（諮商心理師）

自動駕駛缺點進入發燒排行的影片

基於FPGA單晶片及像素趨勢車道線檢測法實現車道線感測系統之研究

為了解決自動駕駛缺點的問題，作者廖國欽 這樣論述：

車輛自動駕駛系統目前主要是由自動跟車 (Adaptive Cruise Control, ACC) 以及車道偏離警示 (Lane Departure Warning System, LDWS) 兩大系統所組成。然而，自動跟車系統在實現過程中，由於必須藉由前方車輛實現車輛跟隨功能，因此若無前方車輛時則無法實現此功能。反觀車道偏離警示系統是依據車道線軌跡來幫助車輛保持於車道內，因此具備較高實用性。在此，本研究特別針對車道感測進行研究。由於傳統的車道線感測必須仰賴高效率的電腦才能有效地完成運算，為了克服傳統車道線辨識的缺點，本研究專注於如何將車道線辨識演算法簡化，並實現在單晶片上，達到低功耗之目的

。本研究以單一數位相機及單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 實線以精簡之硬體電路達到即時於白天及黃昏情況下進行車道線辨識。透過像素趨勢車道檢測法 (Pixel Trend Lane Detection, PTLD) 擷取特徵，並將所得之車道位置利用線性回歸 (Linear Regression, LR) 決定車道線的軌跡，再透過左右車道回歸線取得車道的中心線，藉此引導車輛穩定行駛於車道中。另外，本研究還搭配語音辨識擴充模組 (DFR0177 Voice Recognition) 來辨識由Google Map路線規劃所傳出的語音指

令。根據辨識的結果，輸出行車指令給FPGA，以此決定車輛轉彎或直線行車路線模式。根據本研究之實驗結果，在使用每秒90張畫面播放速度以及640×480影像解析度情況下，只需11 ms即可擷取車道線特徵。而由左右車道線線性回歸決定出的中心線與實際影像中的中心線，誤差僅在5個像素以內。故本研究不管在運算速度以及準確度上均符合實際運用需求，未來可以有效幫助車輛穩定行駛於車道，達成自動駕駛之目的。

逆境力：關於把挫折化為養分，找回自信的92句話(二版)

為了解決自動駕駛缺點的問題，作者植西聰 這樣論述：

日本著作系列狂銷500萬本！ 當你覺得「快要撐不下去」 當你感到自己「渺小無力」 當你陷入「厭惡自己」的情緒 當你很好奇，「為什麼有人永遠可以堅持到最後」…… 這本書的92個人生哲學，可以陪伴你突破困境與低潮，鍛鍊你的「心理韌性」。 　　 　　這不是一本勉強要你「就算遇到困境，也要開朗面對」的書， 　　也不是只在嘴上說說「要加油，一切就會好起來」。 　　因為「重新站起來的復元力量，一直在你身上」。 　　 　　◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆ 　　 　　過不去的挫折關卡、艱辛難熬的生活、無預警的批判或者背叛、低潮的情緒…… 　　這些困境，不是只有你一個人會碰到，但是，你可以成為突圍而出的勝利

者！ 　　 　　‖當你覺得「快要撐不下去」‖ 　　不要勉強自己，難過的時候就盡情難過，痛苦的時候就去感受痛苦，只要靜待心情隨著時間的經過慢慢恢復，在「能力範圍內」重新站起來就好。 　　 　　‖當你感到自己「渺小無力」‖ 　　從能做的事開始做起吧！慢慢地累積練習、累積努力，不要著急，因為堅定的自信是經過長時間、一點一滴建立起來的！ 　　 　　‖當你陷入「厭惡自己」的情緒‖ 　　越是叫自己不要想著過去的失敗，結果就是越會去想，對吧？在心理學上這稱為「諷刺效應」，唯一的對抗方法，就是「放空你的腦袋」。 　　 　　‖當你很好奇，「為什麼有人永遠可以堅持到最後」‖ 　　不論有沒有碰到挫折，只要能控制住情

緒、相信自己、鼓勵自己……稍稍把思考方式轉個方向，就沒有人能夠打倒你！ 　　 日本讀者好評迴響 　　 　　「讀完這本書，我得到了突破困境的自信。」──讀者　Toshichan 　　 　　「回想起來，這本書每一小節的概念都很珍貴，成為我陷入困境時的行動方針。」──讀者　木星人で柴なコアラ 　　 　　「同一類型書中很好讀懂的一本書，內容很有趣。」──讀者　のんどの 　　 　　「這本書一直在傳達『珍視、善用自己優點』的訊息，令人共鳴。」──讀者　松本佳奈  

基於半監督式神經網路的車用雷達影像合成技術

為了解決自動駕駛缺點的問題，作者廖陳毅 這樣論述：

對於自動駕駛而言，當面對不利的天氣或運作情況時，雷達是能夠輔助光達與相機的關鍵感測裝置。儘管雷達信號有著良好的穿透能力這項優勢，它的主要缺點是在於解析度比起光達與相機要來的低很多。有鑑於近年來人工智慧輔助的影像合成技術的發展，我們在本篇文章中呈現了一種結合了壓縮感知、合成孔徑雷達與生成對抗式網路三項技術的影像合成方法，並且能夠成功的從雷達點雲圖合成高品質的車輛影像。明確來說，壓縮感知與合成孔徑雷達技術被使用在重建雷達點雲上面，這些雷達點雲具有不同車型的鮮明特徵，此外生成對抗式網路的生成器部分使用的是變分自編碼器來從三維的重建雷達點雲合成二維的車輛影像。在這樣的模型架構下，我們進一步提出一種半

監督式學習的方式，利用由變分自編碼器中的編碼器提取出來的特徵，來預測車輛的面向以減少合成影像時有面向出錯的問題。這樣的半監督式生成對抗網路架構不只能提供對於自駕車來講十分重要的車輛面向資訊，也能夠改善合成影像的品質。大量雷達點雲重建與影像合成的模擬結果將會在後續的文章中呈現，並且我們所提出的方法在不同的車型的情況下都能有勝過其他車輛影像合成方法的表現。此外，為了實現在現實中的應用，我們將遷移式學習引入我們的成像方法之中。經過微調後的生成模型能夠從由真實收集的雷達資料重建的點雲成功產生對應的車輛影像，而在文章的最後我們也針對多霧的天氣做了實驗來展示我們提出的雷達成像方法對於不利環境的穩定性。