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淡江大學 拉丁美洲研究所碩士班 宮國威所指導 莊媁媗的 NAFTA與USMCA對墨西哥汽車工業發展的影響 （2020），提出Euro Honda parts關鍵因素是什麼，來自於墨西哥、汽車產業、北美自由貿易協定、美墨加協定、原產地規則。

而第二篇論文國立臺灣大學 電信工程學研究所 鄭士康、廖弘源所指導 蔡宗諭的 應用視覺影像的關鍵角色群體行為辨識 （2020），提出因為有 資料增強、端對端深度神經網路、生成對抗網路、群體行為辨識、關鍵角色偵測、多示例學習、運動影片分析、多物件追蹤的重點而找出了 Euro Honda parts的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Euro Honda parts，大家也想知道這些：

NAFTA與USMCA對墨西哥汽車工業發展的影響

為了解決Euro Honda parts的問題，作者莊媁媗 這樣論述：

　　墨西哥在汽車產業上一直為拉丁美洲中少數發展良好的國家。以產業發展歷史軌跡來看，從初期的進口替代時期到出口擴張時期，種種國家法令也的確扶持了汽車產業的茁壯。1994年，北美自由貿易協定(North American Free Trade Agreement, NAFTA)正式生效，不僅使得墨西哥經濟朝向正向發展，也連帶促進了汽車產業的成長。　　然而，2016年美國總統候選人川普不只一次抨擊此項區域協定，企圖在上任後改變協定中對美國造成不利的條款。2017年川普上任後，便即刻展開與墨西哥、加拿大之間的談判，並於一年後的2018年11月，正式簽署美墨加協定(United States–Mexi

co–Canada Agreement, USMCA)用以取代NAFTA。USMCA對於多項議題皆有重大變革，其中之一即為與汽車產業最相關的原產地規則。在新規中，對於汽車原產地含量的規定除原本整車含量要求外，汽車零件、勞動價值含量以及鋼、鋁含量也有所規定，汽車產業也因此面臨種種考驗。　　本論文將從NAFTA簽署前的墨西哥汽車產業開始闡述，介紹簽署前與簽署後的產業變化，並接續到2018年的新協定USMCA，以及針對墨西哥汽車產業在新規定中受到的影響和未來產業發展進行分析。

應用視覺影像的關鍵角色群體行為辨識

為了解決Euro Honda parts的問題，作者蔡宗諭 這樣論述：

這篇論文總結博士班期間對群體行為分析的研究。研究終極目標是讓人工智慧像人類一樣在複雜的人群快速且正確找出他們的行為跟裡面的關鍵角色。我們依照資料處理的流程把整個系統分成更小的子系統。這些子系統包含多物件追蹤、物件特徵萃取、群體辨識。多物件追蹤是群體行為分析的第一步，礙於物件遮蔽跟複雜背景的關係，傳統學習方法下很難達到好的結果。為了不讓多物件追蹤的表現影響其他子系統，我們利用基準定界框資訊來測試後面的子系統。首先我們設計一個基於協同分割的多人物分割系統去除背景幫助人物的特徵提取或是骨架偵測。接著我們提出了一個基於關鍵角色偵測的群體辨識系統，結合多示例學習加上自行設計的群體行為特徵，改善之前的辨

識方法會被非關鍵角色干擾的問題。在我進行博士研究時，正好遇到深度學習顛覆許多電腦視覺領域的浪頭上，鑑於深度學習在特徵萃取上有非常大的優勢，所以使用深度學習神經網路改造基於關鍵角色偵測的群體辨識系統，讓正確率再更一步提升。深度網路需要大量訓練資料來保證模型不會過擬合，這對於沒有大量可預訓練資料庫的題目，像我們的時序分析問題構成挑戰，為了緩解資料不足的狀況，我們使用了生成對抗網路來生成更多戰術的軌跡資料。除了在群體辨識上使用之外，深度學習也可以改良多物件追蹤和協同分割，我們也在文獻回顧跟結論章節列出未來發展的方向。