雲類的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

雲圖鑑(二版)

為了解決雲類的問題，作者田中達野 這樣論述：

　　天空存在著型態變化萬千的雲，這些雲看似毫無規則，但其實可大致分為十種類型，氣象學稱為「十雲屬」。 　　本書將教您如何透過雲的行進方向、雲量、雲高等種種現象觀測，進而了解氣象這門有趣的學問。   本書特色 　 　　◎詳述各種雲的形狀、特徵以及降雨關係，將雲底高度、厚薄與型態設計為書眉檢索，方便讀者快速查詢。 　　◎圖解十種雲屬與數十類雲，教您從雲的分布與厚薄辨識、欣賞八十種雲空景觀。 　　◎觀雲知天氣，從傳承中國數千年的二十四節氣，教您預知一年四季的氣候變化。

雲類進入發燒排行的影片

非 雲

為了解決雲類的問題，作者陳柏源 這樣論述：

　　本研究「非　雲」是透過一次夜晚搭飛機，從颱風上空中強降的感覺過程。當事人在機艙內部的乘坐空間所望見的雲的形態變化，在移動中觀物的過程以及依靠閃電在夜間窗外的曝光景象，促成筆者啟動一項反思雲為主軸，在繪畫上對抽象與意象之間模糊性形成的創作思考。　　當再次回首觀望雲的同時，那存有的記憶成為了一個活的層次。對自然有了回應的態度，透過語詞上反證的思考建立起可切入雲在繪畫創作表現的位置，以「非　雲」的思考重新詮釋雲在圖像符號中的「延異」。筆者認為雲如何被捕捉以及它跟平面繪畫之間的空間關係是需要被釐清的。本研究專注於筆者在 2018年至2020年之間的創作脈絡，擴展雲在藝術創作上的圖譜，並以此形成自

身的方法論和創作系統。      本論文分為五章，第一章：緒論，爬梳個人生命史與其對應的價值觀，研究內容和問題意識等。第二章：雲在繪畫中之文脈，探討雲在繪畫上難以捕捉的痕跡，並且分析在繪畫空間上具有邊界限制的框的隱喻。第三章：非雲觀之理念表述，提出沿著雲非定形的模糊形態進而敞開繪畫表現上主體想像的位置。第四章：非雲之創作形式與手法，以實踐脈絡的結果來帶出「非  雲」在平面繪畫創作上的特徵以及筆者個人的感性經驗與思辯過程。第五章：結論，整理出「非  雲」思辯過程中的脈絡，並可銜接抽象藝術與中國水墨中的範疇，形成在抽象與意象之間的表現空間。

觀雲識天賞光影：有趣的雲和大氣光學現象

為了解決雲類的問題，作者香港氣象學會 這樣論述：

　　本書是香港氣象學會出版的首本科普讀物。   　　全書彙集了過百張從世界各地拍攝到最精彩的雲圖和大氣光學現象的照片，加上簡易詮釋有關現象的形成機制，更有連結相關氣象資訊網頁，寓科普於興趣。   　　照片攝影師大多為地道香港人，酷愛大自然，閒時喜歡戶外活動，以觀雲賞天為樂，機不離手，隨時捕捉雲的美態。相信讀者也會領略到觀雲的樂趣和天氣變化的奧妙，為生活增添色彩，心曠神怡。

基於毫米波雷達點雲的人體姿態識別

為了解決雲類的問題，作者余承熙 這樣論述：

全球老齡化的浪潮使得老年人的日常健康偵測和跌倒檢測備受關注。毫米波雷達因其獨特的科技性，無障礙照明、非侵入式傳感、多種環境下工作（霧和雨）、隱私保護和安全性成爲了人體活動識別領域的熱門。毫米波雷達偵測人體並產生三維點雲。通常，使用體素化網格來預處理點雲，但傳統體素化遮罩範圍是覆蓋每幀點雲中所有點的最小體積，忽略了空間位置信息，且易受雜點干擾。本文改進了傳統體素化方法，自定義了一個固定的體素化遮罩大小。每幀點雲擁有共同的遮罩參考，前後幀點雲出現了空間上的運動關聯性。改進后較改進前，在5類模型上驗證，對識別7類人體日常行爲動作的精確度都有提升。在svm，驗證集（訓練集的20%）上精確度從20%提

升到96%，MLP從61%到90%，剩餘LSTM，CNN(3D)+LSTM，Dual-view CNN(2D)（本文提出模型），均些許提升，精確度達到99%左右。由於三維點雲數據複雜，通常的三維捲積方法將受到點雲稀疏性的制約。基於此，本文提出了雙視圖捲積神經網絡模型（Dual-view CNN(2D)），該模型將三維點雲在XOZ，YOZ視圖下投影，降成二維數據。雙視圖下可以獲取更豐富的分類依據，最終在驗證集（訓練集的20%），和測試集（完全不同於訓練集的點雲）上分別獲得了識別七類人體日常動作99%，86%的精確度。尤其它在測試集上的精確度，遠超其餘4類算法的70%以下的精確度。這説明雙視圖捲積

神經網絡模型具有很好的效能和汎化性。毫米波只對運動的人體敏感和點雲類別的標注困難共同導致了點雲資料不易大量收集。對此，本文提出了一種旋轉、平移點雲的方法來增強資料，使得資料集擴大了12倍。擴大后有效防止模型過擬合，使用Dual-view CNN(2D)模型在測試集上驗證，分類精確度從50%提升到85%。