1999年CRV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

基於《和合本》探討《恢復本》的翻譯策略：以〈歌羅西書〉為例

為了解決1999年CRV的問題，作者林敬蓉 這樣論述：

《官話和合本》（現今通行的《國語和合本》）自從1919年發行以來，已成為中文《聖經》翻譯史上最受歡迎的權威譯本，其語體和用詞也對近代中文《聖經》譯本影響深遠。然而，隨著語言的演變，近年來《和合本》譯文修訂的需求漸增。眾多近代中文譯本當中，《恢復本》即是根據《和合本》語體翻譯的譯本，並標榜其譯文「忠於原文」、「達意精準」，修訂《和合本》不足之處。此次研究以〈歌羅西書〉為例，探討《恢復本聖經》修訂《和合本聖經》的策略。為了解釋《和合本》與《恢復本》興起的歷史背景，本論文也會介紹《聖經》中譯的歷史，並說明《和合本》與《恢復本》的特色。本研究指出，《恢復本》的譯文確實更貼近原文本意，但直譯的經文有時

可能會提升理解難度。

運用雙攝影機結合統計身形模型開發無標記點動作捕捉方法

為了解決1999年CRV的問題，作者黃彥文 這樣論述：

動作捕捉系統為近年應用於許多領域的技術，包括動畫、臨床研究、人機介面等等，然而許多方法皆有其限制，如光學式捕捉系統需於人體上裝設特定標記，以保證其精確度，但相對地導致人物力成本較高。因此本研究旨在利用雙攝影機和人體身形模型建構一種低成本且無須標記點的動作捕捉方法，並量化此方法與市面上的高精確度動作捕捉系統所得之結果相比較，以此評估本方法之成效。本系統首先利用雙攝影機拍攝人體站立姿態的影像，以深度學習演算法偵測影像中二維關節點座標，並以三角測量法重建三維關節點位置，另一方面，運用背景濾除演算法偵測出人體輪廓，透過最佳化運算將統計身形模型分別與關節點及人體輪廓進行擬合，藉此建立個體化的統計身形模

型。在進行動作捕捉時，攝影機同步拍攝人體運動，取得連續時序影像，本方法會逐幀偵測人體之關節點及輪廓圖像，並以最佳化方法將個體化模型與影像擬合，產生與影像中人體相對應的動作與位置。本研究以拍攝受試者在執行於跑步機上步態行走與坐到站時之連續影像，作為本研究進行動作捕捉的驗證依據，實驗將會以光學式動作捕捉系統做為參考標準，以評估本系統之準確度與可靠度。在驗證實驗中，與影像對準的身形模型將用於產生虛擬標記點，並用於與光學動作捕捉系統所得之皮膚表面標記點進行軌跡比較，並量化兩種標記點用於計算下肢關節角度之差異。結果顯示本系統於步態過程的髖關節矢狀面、冠狀面、橫斷面之均方根誤差平均（標準差）分別為6.8°

（3.9°）、5.5°（2.7°）和11.0°（6.6°），並經由迴歸分析計算後，髖關節角度於矢狀面的判定係數R^2介於0.97~0.99之間、冠狀面為0.44~0.98之間、橫斷面則介於0.5855至0.9656之間；膝關節的矢狀面、冠狀面、橫斷面之均方根誤差平均（標準差）分別為6.5°（3.8°）、4.9°（1.9°）和8.0°（4.6°），膝關節的角度於矢狀面的判定係數R^2介於0.96~0.99之間、冠狀面為0.60~0.99之間、橫斷面則介於0.71至0.98之間。此結果顯示本方法於髖關節與膝關節的矢狀面運動估計上有較佳的R^2值，而在估計橫斷面的關節角度上則呈現較差的結果，因此，此

結果初步顯示了所提出之人體運動追蹤方法在人體動作分析上的應用潛力及重現矢狀面關節角度的可行性。本系統之開發將可望進一步推進動作捕捉技術於臨床步態分析與動作偵測與識別等領域之發展。