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ak550規格的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦郭棟寫的 終極火力：全球突擊步槍精選100 和灌木文化的 世界名槍薈萃--突擊步槍都 可以從中找到所需的評價。
另外網站摩托家／光陽公布2017 AK550 官方零售價：11.6萬 - Zi 字媒體也說明：請署名轉載自：moto7 摩托家引擎動力AK550 的DOHC 雙缸心臟AK550搭載最令人 ... 9.1 ABS 與內建胎壓偵測系統，看得出KYMCO 給予AK550 高規格的配備。
這兩本書分別來自化學工業出版社 和機械工業出版社所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余國瑞所指導 陳致穎的 基於線性矩陣不等式之雙向轉換器研製 （2020），提出ak550規格關鍵因素是什麼，來自於新型區間二型 T-S模糊控制系統、雙向轉換器、線性矩陣不等式。
而第二篇論文中原大學 電子工程研究所 繆紹綱所指導 鄭宜雯的 在不平衡數據集下改善鋁壓鑄件缺陷檢測性能的探討 （2020），提出因為有 鋁壓鑄、缺陷檢測、深度學習神經網路、方向梯度直方圖、VGG16、支持向量機、不平衡數據、模板比對的重點而找出了 ak550規格的解答。
最後網站Kymco從K50概念到AK550市售成真則補充：前叉配置高性能41mm 倒叉，配備雙Brembo 對四輻射卡鉗以及浮動碟盤，另外搭載Bosch 9.1 ABS與內建胎壓偵測系統。 AK550引擎和許多高規格重機一樣，在不同 ...
終極火力：全球突擊步槍精選100
為了解決ak550規格 的問題，作者郭棟 這樣論述：
本書精心選取了世界各國研製的100種突擊步槍，每種突擊步槍均以簡潔精練的文字介紹了研製歷史、設計特點及作戰性能等方面的知識。為了增強閱讀趣味性，並加深青少年讀者對突擊步槍的認識，書中不僅配有大量清晰而精美的鑒賞圖片，還增加了詳細的資料表格，使讀者對突擊步槍有更全面且細緻的瞭解。 本書不僅是廣大青少年朋友學習軍事知識的，也是資深軍事愛好者收藏的物件。
ak550規格進入發燒排行的影片
新款Xciting S 400的外觀比上一代有型煞食，像機械人的車頭富有電影感，眼神比舊款更兇悍，而經過修改的流線型車身顯得更時尚，新設計的八字型尾燈與同廠旗艦大羊AK 550一脈相承。除了披上新包圍外，新Xciting S 400還加入多項實用功能，操控性能亦有所提升。
KYMCO當年十分勇敢，在2005年推出第一代Xciting 500，嘗試以單汽缸力量挑戰TMAX。儘管彼此的實力距離較大，但Xciting 500卻以低於日本250的價格、豪華裝備、巡航車的穩定感、舒適雙騎座椅及大排氣等等優點，在新興大羊市場站穩陣腳。
相隔五年後，KYMCO在2010年推出全新面貌的Xciting R500i，而當年抵港的橙金色車身配紅色鮑魚版本更凸顯Racing味。同年，代理引入更輕更靈活，針對市區路況設計的KYMCO DOWNTOWN 300，抵港後隨即大受歡迎，的確搶去同門師兄Xciting R500i不少風頭。
隨著Xciting R500i的受歡迎度漸退，競爭對手日增，KYMCO亦針對其弱點改革，在2013年推出新一代Xciting 400i，但500及400的外觀其實很相似。事實上，400版本推出後不久，500也逐步停產。
即使新Xciting 400i的排氣量較500低，但馬力及扭力輸出卻與Xciting 400i不相伯仲，同樣輸出38ps馬力，原因本地代理引入的Xciting 400i是海外版，較台灣版多2ps馬力，再者400的車重遠低於500，體積較細，在此消彼長下，400的整體加速表現不下於500。亦因為Xciting 400i更輕關係，不管在單騎或雙騎加速、以及推車、起大架及彎向表現，比500版多了一份輕盈感，並且保持著巡航車般的穩定感，以及更省油，平均油耗1升可行駛約24-26km（視乎路段）。結果，新Xciting 400i抵港後成為熱賣車款之一。
眨眼間，上一代Xciting 400i已經面世五個年頭，當全新Xciting Ｓ400在2017年曝光後，終於在2019年農曆新年前抵港，本誌也借來上一代比較。先簡單介紹新款Xciting S 400多了甚麼功能，新風擋提供手動四段高度調校，對經常行駛高速公路的騎士來說十分實用，而舊款風擋沒有調校功能。照明方面，新車採用全LED，舊款大燈卻採用普通燈膽，但指揮燈、車頭日光燈及尾燈均採用LED。
新款Xciting S 400採用全新設計儀錶外，並加入已應用於其她KYMCO綿羊上的Noodoe系統。用家只需使用手提電話下載專用Apps，然後連接車輛，儀錶中央屏幕就變成導航，並可以顯示來電及WhatsApp等訊息，避免手提電話日曬雨淋。此外，舊款泊車手掣設於匙膽右下方，騎士需要彎腰伸手才可拉動，但新泊車手掣已移送至左軑把，使用更方便，並可騰出更多空間，使新款Xciting S 400多一個前置雜物箱，而左則的雜物箱內置USB充電插頭，取代舊款12v圓型插頭。當騎士鎖軑後，兩個前置雜物箱均不可打開，具有防盜作用，舊款則可以打開。
座椅下的儲物空間，新、舊款的容積分別不大，同樣只可以容納一頂大頭佛及雨衣等物品，如果騎士經常雙騎及需要擺放兩頂頭盔，無可避免要安裝尾箱。至於新車的車架、可調尾避震、引擎及輪胎呎吋等等的規格，新、舊款大致相同。
基於線性矩陣不等式之雙向轉換器研製
為了解決ak550規格 的問題，作者陳致穎 這樣論述：
本文提出新型區間二型(IT-2) T-S模糊控制系統，應用於直流/直流雙向轉換器並設計其強健H∞控制器。本論文所提出之新型IT-2 T-S模糊控制系統，能夠將雙向轉換器之系統模型分成兩個子系統，因此不論系統前鑑部數量的多寡，其規則數恆為二，使求解控制增益的解空間更加寬鬆，能更有機會找到表現更優異的增益解，且減少了晶片運算量，使晶片運算時間縮短，進而減少硬體成本。本論文於建立狀態空間模型時，在狀態變數加入誤差積分項，使輸出電壓誤差趨近於零。本論文推導之定理一，將雙向轉換器之降壓模式與升壓模式中的二極體導通壓降視為一固定外在干擾訊號，並以H∞性能指標抑制外在干擾，降低對系統輸出的影響。定理二考量
到不只外在干擾會影響系統輸出外，還考慮操作環境以及電路元件隨著使用時間產生損耗、老化，造成元件參數變化而產生模式不確定性，使系統輸出誤差增加，因此定理二於系統中加入模式不確定性，使雙向轉換器不僅考慮外在干擾外還具有強健性，再透過線性矩陣不等式，求出符合穩定條件的增益解。最後透過本論文自行研製之最大額定功率2kW之雙向轉換器與TI控制板，進行基本穩定實驗、Duty干擾實驗、輸入電壓變動實驗、負載變動實驗、電容變動實驗與電感變動實驗，驗證本論文所提出之控制法，不論是在降壓模式、升壓模式皆有優異的表現。
世界名槍薈萃--突擊步槍
為了解決ak550規格 的問題，作者灌木文化 這樣論述：
對突擊步槍進行了較為詳細的介紹，首先介紹了突擊步槍的發展歷程和相關配備（例如口徑、彈藥、槍管、瞄准具、榴彈發射器等），總結了當今突擊步槍的現狀和發展趨勢，然后分別介紹了在世界上有一定影響力的突擊步槍產品，包括一些經典突擊步槍和先進、性能優異的突擊步槍系列。這部分內容是本書的大亮點，不僅介紹詳細（例如突擊步槍的活塞、導氣裝置等一些內部構造），而且精心挑選了效果圖，讓大家在了解槍械的同時，還能掌握一些槍械結構特征的知識，這對於喜歡槍械的軍迷朋友無疑是一個學習渠道。《世界名槍薈萃 突擊步槍》適合廣大的軍事愛好者作為科普讀物閱讀參考。
在不平衡數據集下改善鋁壓鑄件缺陷檢測性能的探討
為了解決ak550規格 的問題，作者鄭宜雯 這樣論述：
目錄摘要 iAbstract ii目錄 iv圖目錄 viii表目錄 xiii第一章 緒論 11-1 研究動機與目的 11-2 相關文獻探討 41-2-1 使用HOG提取缺陷特徵 41-2-2 使用VGG16做為缺陷檢測 81-2-3 使用模板比對做為缺陷檢測 111-2-4 與本研究拍攝環境最相似的文獻 111-2-5 總結-選擇辨識方法 151-2-6 不平衡數據相關探討 151-2-7 使用SVM懲罰函數解決不平衡數據 181-2-8 ORB影像對齊 201-3 論文架構 22第二章 系統架構 232-1 實驗流程 232-2 實驗設備
介紹 252-3 背景相關知識 252-3-1 HOG 262-3-2 SVM 292-3-3 CNN 322-3-4 VGG網路 352-3-5 TensorFlow模組 37第三章 實驗方法 383-1 Dataset 383-2 交叉訓練 403-3 數據擴增 413-4 HOG特徵提取 423-5 訓練VGG16網路 443-6 解決不平衡數據集問題-調整SVM參數 473-7 模板比對 483-7-1 影像對齊法 493-7-2 待對齊影像之影像二值化 513-7-3 影像相減 52第四章 實驗結果與討論 544-1 擴增缺
陷數據 544-2 缺陷偵測效能的評估標準 554-3 HOG分割尺寸的選擇 564-4 HOG歸一化以及SVM核函數搭配 614-4-1 正常及缺陷比例為2:1的實驗結果 614-4-2 增加數據數量後的實驗結果 674-4-3 正常及缺陷比例為5:1的實驗結果 694-5 加入F1-score計算結果 724-6 VGG16分類結果 734-7 模板比對結果 774-7-1 畫面1實驗結果 774-7-2 畫面2實驗結果 804-7-3 模板比對法結果與討論 824-8 三種辨識成果討論 83第五章 結論與未來展望 855-1 結論 855
-2 未來展望 86參考文獻 87圖目錄圖1. 鋁壓鑄件環境參數[1] 2圖2. 各種缺陷種類。(a)表面充填不良；(b)缺裂[2]；(c)燒付；(d)裂痕[2]；(e)正常打洞；(f)變形，模具內pin腳斷裂，打洞失敗。 2圖3. 缺陷葉片的梯度方向直方圖[5]。(a)位置I處損壞葉片的HOG；(b) 位置I的未損壞葉片HOG；(c)位置II中損壞葉片的HOG；(d)位置II中損壞葉片的HOG。 5圖4. 實驗渦輪葉片檢測結果[5]。(a)所有葉片完好無損；(b)~(d)有缺陷葉片。 6圖5. 紡織品缺陷檢測的訓練流程圖[6] 7圖6. 紡織品缺陷檢測的測試流程圖[6] 7
圖7. 木材缺陷[14]。(a)木材死節；(b)木材活節；(c)藍色污漬；(d)裂縫；(e)褐色污漬；(f)瀝青條紋。 8圖8. 車輪胎面圖像採集系統[22] 12圖9. 車輪胎面影像[22] 12圖10. 車輪胎面缺陷檢測架構圖[22] 12圖11. 車輪胎面缺陷影像[22] 13圖12. 定位的區域[22]。(a)正樣本；(b)負樣本。 14圖13. 追蹤騎自行車的男孩。在第61個和第72個畫面通過ORB功能，追蹤器準確地捕捉到了小男孩。藍色橢圓表示當下畫面中對象的位置。 21圖14. 追蹤行人，藍色橢圓表示當下畫面中對象的位置。 21圖15. 本研究的系統流程圖 23圖
16. 本研究所採用的工業攝影機[38-39] 25圖17. 計算點A梯度的遮罩：梯度值可寫成(11)式，梯度方向可寫成(12)式。 26圖18. HOG的核心概念為將圖像分成細胞(cell)，再將細胞組合成圖像塊(block)。 27圖19. 偵測正常與缺陷物件的HOG流程圖[參考40] 27圖20. 不同圖像塊歸一化方法的結果[40]，其中的DET為檢測錯誤權衡效果(Detection Error Tradeoff)。 29圖21. SVM平面硬間隔分類 30圖22. SVM平面軟間隔分類，允許某些樣本可不滿足規則。 31圖23. SVM分類器不一定為線性的示意圖。(a)非線
性；(b)二維平面。 32圖24. CNN架構圖[41] 33圖25. 卷積運算示意圖 33圖26. 池化運算示意圖(參考[42]重新繪製) 34圖27. 全連接層分類出結果(參考[43]重新繪製) 34圖28. 3×3卷積的使用。(a) 5×5可被3×3卷積直接取代；(b)假設輸入8×8的特徵(以一維空間表示)，8×8也可以輕鬆地分成3×3。 36圖29. 數據集。(a)畫面1；(b)畫面2。 38圖30. 數據集內所有缺陷影像。(a)(b)燒付；(c)~(e)變形；其餘皆為充填不良。 39圖31. 交叉訓練示意圖 40圖32. 數據擴增。(a)原始影像；(b)經過扭曲的影
像；(c)經過平移的影像；(d)經過水平翻轉的影像。 41圖33. HOG分割示意圖。(a)每個影像可分成8×8的細胞，每個細胞皆會計算出一個梯度值[52]；(b)梯度方向可分成9組，經過統計可得出有9個bin的直方圖[53]。 43圖34. 將2×2的細胞組合成一個圖像塊 44圖35. VGG16架構圖[54] 45圖36. 一般分類情況，每種類別的比例將近為1:1。 47圖37. 特殊狀況，某類別數量少，形成這種數據不平衡的關係。 48圖38. 模板比對流程圖 49圖39. SIFT、SURF、BRIEF (with FAST)和ORB (oFAST + rBRIEF)的匹配
性能。ORB的性能優於其他做法[56]。 51圖40. 使用ORB影像對齊方法的一個結果 52圖41. 影像二值化。(a) ORB影像對齊後的結果，經旋轉或平移後空掉的部分將以黑色補上；(b)上圖若直接與模板影像做影像相減會產生誤差；(c)影像二值化，以色彩1為門檻值，若低於1則顯現黑色，若高於1則顯現白色；(d)將圖像中黑色部分貼上模板的影像，再轉回原始圖像顏色。 53圖42. 畫面2裁成缺陷比例較大的大小。(a)正常鑄件影像；(b)缺陷鑄件影像，紅框為缺陷位置。 54圖43. 藉由調整亮度來增加缺陷數據。(a)原圖；(b)將原圖調亮10%；(c)將原圖調暗10%。 56圖44.
固定圖像塊尺寸為2×2 (細胞)，各種細胞尺寸所得的準確率。 58圖45. HOG計算圖像塊數量示意圖 59圖46. 各種細胞尺寸和塊尺寸搭配的特徵維度 60圖47. 固定細胞尺寸為16×16 (像素)，各種圖像塊尺寸所得的準確率。 61圖48. 固定圖像塊尺寸為4×4 (細胞)，各種細胞尺寸所得的準確率。 61圖49. 所有測試結果的比較直方圖 62圖50. 正常與缺陷數據2:1，C = 1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 64圖51. 正常與缺陷數據2:1，C = 100，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 67圖52. 正常與缺陷數據2:1，使用L1歸一化
，kernal = RBF，C從0.1~10000的準確率、召回率和精確率。 67圖53. 增大數據量後，正常與缺陷數據2:1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 69圖54. 正常與缺陷數據5:1，四種歸一化方式的準確率、召回率和精確率。 72圖55. RBF核函數，懲罰函數的走向。 73圖56. 框取正常與缺陷標籤。(a)缺陷件影像，紫色框表示標籤為Defect；(b)正常件影像，由於整張皆是正常件，於是隨機框取，藍色框表示標籤為Normal。 75圖57. 損失函數。(a)VGG16損失函數。(b)一般損失函數。 77圖58. 影像相減後的差值圖。(a)編號002的正常
鑄件影像-模板影像的差值圖，幾乎是一片黑；(b)缺陷部位較小的缺陷影像-模板影像的差值圖，缺陷較無法以肉眼看出；(c)缺陷部位較大的缺陷影像-模板影像的差值圖，缺陷部位隱隱若現；(d)增加(c)的對比度，將缺陷部位突顯出來。 79圖59. 正常鑄件影像-模板影像，差值為0的個數有將近1,800,000個。 80圖60. 缺陷鑄件影像-模板影像，差值為0的個數僅有將近1,300,000個左右。 80圖61. 畫面1做影像相減後差值為0的個數走向 81圖62. 畫面2做影像相減後差值為0的個數走向 82圖63. 將畫面2裁剪為止有缺陷部位的大小，紅圈為缺陷位置。 82圖64. 畫面2做
影像相減後差值為0的個數走向 83表目錄表1. 測試結果統計表[5] 6表2. Mix-FCN網路與其他網路的指標值[14] 9表3. 車輪踏面缺陷定位測試結果[22] 14表4. 混淆矩陣 17表5. SE-gcForest、原始gcForest [29]、SMOTEBagging [28]和SMOTEBoost [27]的F1效能[26]。 18表6. 使用SVM、P-SVM和改進的P-SVM方法對帕金森病數據集和輸血服務中心數據集的準確率[30]。 19表7. VGG各模型配置[44] 35表8. A模型與A-LRN模型性能比較[44] 37表9. 數據集影像數量 3
8表10. 修改過後的VGG16層數圖 46表11. 擴增後的數據集影像數量 56表12. 缺陷偵測混淆矩陣 56表13. 測試HOG分割尺寸的數據量(非實際數量，而是8次交叉驗證的等效總數量) 58表14. 固定圖像塊尺寸為2×2和4×4，各個細胞尺寸的特徵維度。 60表15. 正常與缺陷數據2:1的訓練及測試張數 62表16. 正常與缺陷數據2:1，C = 1時結果。 63表17. 正常與缺陷數據2:1，C = 100時結果。 65表18. 增大數據量後，正常與缺陷數據2:1的訓練及測試張數。 68表19. 增大數據量，正常與缺陷數據2:1結果。 68表20. 正常與缺
陷數據5:1的訓練及測試張數 71表21. 正常與缺陷數據5:1，C = 1時結果。 71表22. 最終結果混淆矩陣 74表23. VGG16數據集 75表24. VGG16結果混淆矩陣 77表25. 模板比對使用數據集 78表26. 畫面1做影像相減的實驗結果 81表27. 畫面1做影像相減的實驗結果 83表28. 三種辨識方法的速度 85