ROI計算的問題，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

獲客

為了解決ROI計算的問題，作者何潤張艷琳 這樣論述：

在全球行銷技術爆發之勢，如何加速行銷技術落地中國？以微信為代表的社交行銷生態，使國內企業和用戶的關係線上化領先於國外。如何立足“社交”，佈局全管道，高效獲取流量？中國市場如何將行銷的感性與理性相結合，持續穩定轉化潛在用戶？ 本書提出的“魚池養魚論”給出解決方案：首先，通過豐富的內容類別型，深入不同獲客場景，製造流量；其次，建立社交端行銷自動化流量池，彙聚全管道流量；再次，明確用戶畫像及用戶購買旅程階段，從流量池中找出優質商機及用戶；最後，在提高轉化的同時進行線索培育，提高線索到簽約的效率，從而實現高效獲客。 “魚池養魚論”的獲客方法論助力致趣百川贏得多個燈塔級別的用戶：

微軟、騰訊、聯想、SAP、金蝶等。這些深諳中國行銷挑戰之複雜的用戶，用他們的選擇證明瞭本書B2B行銷技術之領先。

ROI計算進入發燒排行的影片

整合RGB-D與熱感影像之主動式非接觸生理資訊量測系統

為了解決ROI計算的問題，作者吳東燁 這樣論述：

本研究是使用彩色影像與熱感影像進行主動式非接觸生理資訊量測系統，量測人體心律、血壓、額溫與呼吸頻率。首先透過光達深度攝影機中RGB-D影像控制馬達之角度進行人臉位置追蹤，調整人臉位置於影像中心點。接著判斷人臉是否有佩戴口罩，如沒有配戴口罩，將使用Dlib演算法，反之如配戴口罩則使用OpenPose演算法，進行人臉關鍵點辨識，獲取感興趣區域ROI的位置資訊。在心律與血壓量測中，如無配戴口罩則使用臉頰與額頭為ROI，有配戴口罩則使用額頭與鼻樑為ROI。在獲取ROI影像光體積變化訊號(PPG)，並以綠色平均(G)與綠減紅平均(G-R)兩種方法，並且探討兩種ROI大小與不同距離情況下進行心律計算

與利用深度學習預測血壓數值。在呼吸頻率與額溫量測上，將彩色影像藉由仿射變換將ROI位置與紅外線熱感式相機FLIR Lepton 3.5中的影像做匹配，來獲得熱感影像中正確ROI位置。在無配戴口罩使用熱感影像中鼻子與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。反之，在配戴口罩下，使用口罩與額頭ROI灰色像素平均來計算呼吸頻率與額溫。本研究結果，G-R方法優於G方法，增加ROI大小有助於誤差減少。量測心律以臉頰ROI位置最佳，其次為額頭，最後是鼻樑，量測出的心律平均誤差分別為1.3bpm、1.9bpm以及2bpm。在深度學習預測血壓中使用PPG訊號波形中的峰到峰間隔(PPI)、脈波傳遞時間(PTT

)、脈波速率(PWV)以及PPI計算出的心律(HR)四個特徵作為輸入端來預測血壓。同樣發現無配戴口罩時使用臉頰與額頭之ROI，之結果優於有配戴口罩使用額頭與鼻樑之ROI。無配戴口罩收縮與舒張平均誤差為1.0 mmHg和1.1 mmHg，有配戴口罩則為1.8 mmHg和1.4 mmHg。最後根據熱感影像中鼻子或口罩ROI，計算出的呼吸頻率與實際呼吸頻率均吻合。熱感影像額頭ROI量測額溫的結果，與紅外線額溫槍所量測出的實際值誤差皆保持在±0.5℃內。