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國立臺北科技大學 光電工程系 陳隆建所指導 李孟霖的 可撓曲有機發光二極體的應力模擬與分析研究 (2020),提出gopro 11 mini比較關鍵因素是什麼,來自於ANSYS Workbench、Parylene-C、可撓曲有機發光二極體。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 電子工程系 林昌鴻所指導 劉子璞的 基於特徵強化架構之二階段單一影像除模糊網路 (2020),提出因為有 影像除模糊、影像品質改善、深度學習、卷積神經網路、通道注意力機制的重點而找出了 gopro 11 mini比較的解答。

最後網站GOPRO 11 /GOPRO 11 mini新機即將發表! | SiCAR愛車酷則補充:GOPRO 官網預告即將在9月14日推出最新的GOPRO11,照片右邊尺寸比較小一號的,預期將會是GOPRO 11 BLACK MINI,致敬...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了gopro 11 mini比較,大家也想知道這些:

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拍攝器材:Sony a6400 + SEL18135, iPhone 12 Pro Max / iPhone 11 Pro, 智雲Smooth 4, GoPro Max
收音設備:RODE Wireless Go, 鐵三角 audio-technica AT9934, RODE VideoMicro, iPhone 12 Pro Max / iPhone 11 Pro 和 GoPro Max 內建
剪輯軟體:Final Cut Pro X
背景音樂:Epidemicsound, https://www.epidemicsound.com/referral/weo8gd/
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影片企劃:阿康 Kang
影片攝影:阿康 Kang
後製剪輯:阿康 Kang
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素材與資料來源 Source / Reference:
官網、Pexels (若有非我實拍)
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版權聲明:此影片若有採用任何素材,皆以幫助素材擁有者推廣為主,若有採用都會在影片敘述標注讓觀眾知道出處與來源,若版權擁有者對於附註或是其餘想法問題,還請讓我知道
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可撓曲有機發光二極體的應力模擬與分析研究

為了解決gopro 11 mini比較的問題,作者李孟霖 這樣論述:

  光電產業技術發展迅速,各國爭相研發各種不同的產品,如何減少成本的支出及提高產品的良率以求得更高的獲利是每個公司最重要的課題。在開發新產品前,使用ANSYS Workbench模擬軟體不僅可以減少設計成本也可以縮短開發的時間,且有助於在正式開發商品前先判斷該構造是否會對此產品產生不良的影響並加以改善。  近年來,可攜式電子產品越來越普遍,例如GoPro、智慧型手機、平板電腦及PDA等產品皆廣泛使用到顯示面板,現今社會更希望這些產品可以達到不易損壞且可以簡單的變形,因此,塑膠基板為主的可撓曲面板的誕生則是開啟了未來發展的方向。  本論文主要探討可撓曲OLED面板的應力模擬與分析,我們將Par

ylene-C取代傳統的塑膠基板,並分析元件在受力時使用Parylene-C封裝是否會對內部材料產生影響。最後在比較封裝的有無是否會影響元件的應力結果。

基於特徵強化架構之二階段單一影像除模糊網路

為了解決gopro 11 mini比較的問題,作者劉子璞 這樣論述:

在計算機視覺領域上,影像除模糊是一項常見也具有實用性的問題,比如在照相、錄影、或是工廠用來偵測產線問題的儀器、其他影像處理的前處理都能用到。在進行影像處理應用時,若影像模糊就可能會影響它的結果,藉由影像除模糊讓模糊圖片能得到一個較有可信度的清晰圖片供其後續使用,因此影像除模糊是很有實用性的項目。近年來深度學習越來越廣泛應用在各種影像處理,隨著深度學習的發展出現很多不同的解決問題的方法,也有越來越多種數據集出現提供研究者使用,為了提高準確率,也開始發展多層的卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)方法。本論文提出一個兩階段除模糊系統。第一階段先使用較小區

域原始模糊圖片在子網路中利用注意力機制(Channel Attention)萃取資訊,之後再加總到下一階段較大區域的原始模糊圖片中再利用同樣架構提取最後的特徵加強圖。第二階時將前一級的特徵加強圖聯接到原始模糊圖像,經由卷積神經網路直接預測清晰的圖片。本論文的方法在GOPRO數據集中訓練,並在GOPRO及Su的模糊數據集上評估我們的方法,也比較了僅卷積神經網路、卷積神經網路加入一層注意力機制的特徵圖及卷積神經網路加入兩層注意力機制的加強特徵圖,在GOPRO數據集上實驗的結果:PSNR為32.35、SSIM為0.9558;在Su的數據集上的結果:PSNR為31.64,SSIM為0.9352。這些結

果表明,從小區域提取特徵圖後再連結較大的圖片的特徵強化,在卷積神經網路處理後會有較佳的結果,和現有技術相比,也有更好的結果。