Model Y 行李箱 空間的問題，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

結合電磁式可變阻尼之肘節式懸吊機構的研製與性能測試

為了解決Model Y 行李箱 空間的問題，作者楊博元 這樣論述：

本文介紹一種採用脈寬調變控制電磁阻尼器的肘節式懸吊機構。脈寬調變控制電磁阻尼器的優點是增加阻尼的靈敏度，減少持續的摩擦所產生的固鎖力；肘節式懸吊機構具有將水平振動位移轉變為垂直位移的功能，可以縮減安裝直立式懸吊機構所需之垂直空間。 與使用垂直阻尼器的懸吊機構的傳統車輛相比， 將有增加行李箱或乘客空間以及其他設計空間的優點。為此本研究將設計其簡易機構， 導出其數學模型，分析其相關動態特性，並於不同頻率之PWM 架構(改變佔空比)下，在不同負載與不同輸入頻率之條件下作抑制振動的相關實驗與模擬，以驗證此結構之相關抑制振動的特性，評估其作為抑制振動機構之可行性。依據實驗與模擬結果顯示，本文所設計之電

磁式可變阻尼結合肘節式懸吊機構確實有抑制振動的功能。未來將進一步 結合電控、感測元件與程式一體化設計，並對機構作更精密的修改，以附合市場的功能需求，達到商品化的價值。

基於深度學習之嵌入式即時行人偵測及追蹤系統

為了解決Model Y 行李箱 空間的問題，作者王志宇 這樣論述：

隨著科技進步，無論在居家照護、監控、無人商店等領域，機器人都將扮演重要的角色。其中，基於視覺的行人跟蹤是十分重要的技術，可以讓機器人能夠不受範圍限制，跟隨人到處移動。本文所提出的行人跟蹤方法在僅具備1.2GHz ARM CPU和1GB RAM的Raspberry Pi 3上達到實時且可靠地運行，並且所需的硬體成本低廉(35美元)，使得IoT應用能更加廣泛，例如智慧行李箱、自動購物車…等，這些應用在未來將改變我們的日常生活。行人偵測器的準確性和速度對於可靠的跟蹤系統至關重要。然而，目前出色的深度學習目標偵測方法，例如Faster R-CNN、YOLO等方法，仍需耗費大量的運算資源和儲存空間，必

須使用高階的CPU或GPU才能達到實時(30fps)運行，但在僅具備低階CPU或FPGA的嵌入式平台上仍然難以應用。因此，本文通過優化模型架構，並且使用訓練技巧輔助，得到了輕量並可靠的人體偵測模型Brisk-YOLO。並且，此偵測器在INRIA和PASCAL VOC公開資料集上與其他目標偵測方法相比，在保證行人偵測器的準確度下，將Tiny-YOLO加速了55倍，在Raspberry Pi 3上達到22fps。此外，為了進一步節省計算量，偵測器並不逐幀運算，只有當跟蹤器誤差惡化或目標丟失時才使用檢測器進行修正。我們挑選了速度快的目標跟蹤器(Object Tracking)和行人再識別(Perso

n Re-identification)方法，確保系統能穩定地運作。通過在BoBoT數據集上實驗表明，本系統在現實的行人目標跟蹤場景中，其速度和準確率皆優於其他實時長時間跟蹤算法。