Zenbo Lab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

模糊理論應用於大客車駕駛之疲勞警示指標整合分析

為了解決Zenbo Lab的問題，作者劉柏孜 這樣論述：

近年大客車事故頻傳，因其載客量多之原因，發生事故時易造成嚴重傷亡，以及需長時間駕駛之緣故，使疲勞駕駛為造成車輛意外事故的重要原因，而目前針對疲勞駕駛相關的研究多數只使用生理反應作為疲勞駕駛判斷之標準，並使用單一指標 進行判斷，且較少研究使用駕駛行為及車輛行駛軌跡之多重指標結合進行分析除此之外，疲勞駕駛也較難以單一值進行判斷，因此本研究 透過 駕駛人側面影像和 OpenPose，取得駕駛人之關節點數據 並透過基本統計分析及平均數差異檢定，觀察疲勞駕駛於肢體特徵的變化，分析適合判斷疲勞駕駛之指標透過模糊理論之應用建立各指標之隸屬度，並整合所有指標形成以肢體特徵判斷疲勞駕駛之警示規則，最終透過AD

AS數據與決策樹進行未來可應用之探討提供業者建立疲勞駕駛警示時機之參考。

中高齡者對於機器人功能與關懷感知之期望分析

為了解決Zenbo Lab的問題，作者許育慈 這樣論述：

研究目的　　許多國家面臨高齡化、少子化的問題，導致醫藥衛生需求大幅提升，照護人力缺乏，為了因應這些問題，已有企業極力發展陪伴/照護機器人，導入居家與機構，以作為支持年長者獨立生活的方案之一。由於陪伴/照護機器人仍在早期發展階段，若能深入了解中高齡者對於機器人的期望，並且據以設計相關功能，將有機會讓機器人成為年長者的好夥伴。研究方法　　本研究採橫斷性研究，以問卷調查法蒐集45至64歲這個年齡層的中高齡族群對於機器人外觀、功能與關懷感知的期望。參與者先觀看目前機器人發展現況的介紹影片，再填寫相關問卷。本研究總共回收有效問卷213份，再以SPSS及AMOS統計軟體進行描述性統計、差異性檢定、驗證性

因素分析，以及典型相關分析。研究結果　　發現性別、年齡、教育程度、月收入、有無同住家人或伴侶、使用機器人的經驗等變項，對於機器人外觀喜好、功能需求、關懷互動的期望有顯著影響。在外觀喜好方面，以非生物型外觀的喜好程度最高，擬人型外觀喜好程度最低；在功能需求方面，醫療輔助功能是必備的項目，其次是物理與社交功能；在關懷互動方面，環境與需求關懷最為重要，而且功能需求與關懷互動具有高度相關。若未來陪伴/照護機器能針對中高齡者所期望的外觀喜好、功能需求與關懷互動進行設計，將有助於年長者接受機器人成為生活的好夥伴。本研究的發現可供未來機器人設計之參考和依據，以增進人類健康福祉。關鍵字：機器人、陪伴/照護、中

高齡者、關懷理論、期望分析