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大葉大學 設計暨藝術學院碩士班 黃俊熹所指導 張育榮的 銀髮樂活住宅光源探討 （2020），提出cx 30顏色關鍵因素是什麼，來自於高齡化社會、智慧住宅、光環境、建築物理環境、低視力學。

而第二篇論文大葉大學 電機工程學系 陳雍宗所指導 李侑儒的 特徵選取係數於類神經網路 限制學習條件之研究 （2020），提出因為有 神經網絡、特徵選擇、監督學習、自我修正學習的重點而找出了 cx 30顏色的解答。

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銀髮樂活住宅光源探討

為了解決cx 30顏色的問題，作者張育榮 這樣論述：

臺灣在2018年3月底邁入「高齡社會」，65歲以上老年人口達到14.05%。伴隨著年齡增加，身體逐漸衰老，會有體力、腦力、智力、各方面生理機能的退化等問題，其中眼睛是靈魂之窗。視覺是獲取外部資訊主要方式，良好的視覺功能，要清晰的視力和良好的動態視覺功能。 本研究會加入物聯網的方式探討改善高齡者眼睛病變在居住空間環境，讓環境更加安全性、舒適性、方便性，在不同的居住環境而有不同的需求如住宅光源特色，歸納出設計重點。研究以可滿足高齡者的生理與心理兩方面的需求值得深入探討研究使居住空間光源對高齡者的影響，及住宅光源的概念、特性與現有的室內照明的差異，在這打造符合高齡者的需求。

特徵選取係數於類神經網路 限制學習條件之研究

為了解決cx 30顏色的問題，作者李侑儒 這樣論述：

一般而言，對神經網路（Neural Network, NN）的研究是一種可以處理大量並行計算、容錯、分類和數據優化的計算系統。神經網絡的監督學習最初來自於一些參數，例如自我修正學習、輸入學習數據集、循環學習。整體來說，神經網路原理是透過操作不斷調整神經網絡連接的突觸權重，以實現計算機自學習系統。通過採用Matlab設計工具開發和改進研究中提出的神經網絡系統，以尋求神經網絡限制的解決方案。有望解決高維數據、數據過度擬合、特徵選擇等問題。因此，本研究使用 Fruits-360 的數據集，利用水果的多樣性、顏色的相同性和形狀的差異來檢驗神經網絡系統的準確性和損失率。據此，本文提出的相關係數（Cor

relation Coefficient , CC）分配方案中實現的AlexNet、GooleNet和Resnet101共有120種不同的水果種類樣本，共計20860個所組成的數據集。結果用於驗證通過減少嚴格的特徵選擇可以提高準確率。最後，對 3 個神經網絡框架進行訓練準確率之結果，發現 GoogleNet 模型擁有顯著表現的模型，與兩個神經網路框架相比。另外，本實驗的結果證實，所提出的相關係數分配方案絕對值得用於神經網路訓練模型的設計。

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