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外星人選中的科學家2：外星女跨界神奇指導

為了解決league單位的問題，作者WilliamMillsTompkins 這樣論述：

美國盛名的航太專家， 透露他與外星文明爆炸性的遭遇， 外星女跨界對地球人神奇指導的過程中， 如何透過心電感應、遠距遙視 與北歐金髮外星美女交會的秘密， 是多麼令人難以想像的異境情懷； 當二十世紀初北歐一千多人嚮往星際旅行的白帽團體 與服務黑帽勢力的納粹帝國成對立之時， 人類該如何面對這「未知的恐懼」？   　　二○○一年湯普金斯拜訪了休•韋伯斯特（Hugh Webster）海軍上將，他是海軍聯盟公司（Navy League Corporate）董事；公司位於華盛頓特區和加利福尼亞州聖地亞哥。他們曾就這本關於地球外星威脅的書，對於內容進行了將近五個小時的討論。韋伯斯特上將閱讀了部分的內容，以

及提供佐證的技術資料後。作者問他：「我可以在書中將多少的內容進行出版？」韋伯斯特說：「全部說出來。這對我們國家來說是很重要的。不要遺漏任何東西。」   　　就這樣本書作者威廉•米爾斯•湯普金斯（William Mills Tompkins）洋洋灑灑地暢談著他在航空航天領域的個人工作史，從而交織出《外星人選中的科學家》一書，本書第二冊頻頻出現著外星人（特別是穿著迷你連身裙、身材娉婷既性感的金髮北歐女郎）不時隱現於美國科學家的許多重要決策會議中，當然，主要都是航太航空領域的會議類型，這些頗具穿針引線又似乎身負重要任務的「似人類」(有時會變身為爬蟲類、蜥蜴族等樣貌)，往往操控著幾位地球舉足輕重的航太

科學家（湯普金斯即是其中一名），指使他們執行國家的航太任務◦著名的阿波羅登月任務（Apollo Moon missions）即是其一，人類是如何能夠完成這項巨大的任務？又如何能夠在整個美國數千個航空航太實驗室中，設計阿波羅飛行器和發射中心，並製造所有的設備？於此同時，科學家還得在腦海裡想像出登陸月球，以及執行太陽系其他星球任務所需的每一步◦也因此，造就了阿姆斯壯在全球六億人口眾目睽睽之下，在月球上完成了人類的一大步◦在登陸之際，呈現在眼前的另類太空船與不期而遇的外星人，那更是天際之外顯得遙不可及的另類太空探索了◦   　　然而，地球仍不乏有黑帽外星人（即帶著邪惡任務的外星人），透過不同的形式與

干擾，煽動地球部落間的仇恨、抑或進行綁架◦作者即親身經歷了車輛綁架事件，外星人讓作者的車在深夜裡動彈不得，且失去了對時間的掌握，那種恍如隔世又無能為力的超時空體驗，的確令人難以招架。   　　一九六九年，美國阿波羅太空船贏得了月球競賽。但可以確定的是，有比整個美國政府還大的莫名力量，也阻止了我們地球宏偉的計劃。喬治布希總統曾發佈一個新的、大膽的願景，被稱之為「更新的探索精神」，我們將需要使用新的月球火箭在二○一五年回到月球，並於二○二○年到達太陽系其他行星，之後再前進到離我們最近恆星上的行星。然而，是誰支持布希總統進入太空，前往沒有人去過的地方？又為什麼，在二○一○年二月，巴拉克侯賽因奧巴馬（

Barack Hussein Obama）當選總統後，取消了布希總統完成的星座火箭？這從中究竟有什麼樣的勢力，來掌控這一切的一切？   名人推薦   　　方仲滿｜香港飛碟學會  創會／現任會長 　　林中斌｜《大災變》作者，前國防部副部長，曾任華府喬治城大學講座教授 　　周介偉｜光中心創辦人 　　樓宇偉｜美國麻省理工學院博士 　　劉寶傑｜東森關鍵時刻主持人

league單位進入發燒排行的影片

電腦視覺技術應用於手工具組裝之零件瑕疵檢驗

為了解決league單位的問題，作者鄭丞凱 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II目錄 IV圖目錄 VII表目錄 XII第一章 緒論 I1.1 棘輪扳手與零件介紹 21.2 棘輪扳手組裝流程 51.3 棘輪扳手組裝異常類型與瑕疵種類 71.4 棘輪扳手組裝之現行檢驗方式 181.5 研究動機與目的 191.6 論文架構 21第二章 文獻探討 222.1 自動化視覺檢測 222.2 組裝異常檢測 232.3 物件特徵比對 252.4 類神經網路模型 262.4.1 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 262.4.2 YOLOV4 (You O

nly Look Once)網路模型 272.4.3 基於區域的卷積神經網路(Region With CNN, R-CNN) 282.4.4 快速的基於區域的卷積神經網路(Fast R-CNN) 292.4.5 更快速的基於區域的卷積神經網路(Faster R-CNN) 302.4.6 基於遮罩的區域卷積神經網路(Mask R-CNN) 32第三章 研究方法相關原理 363.1 工件影像濾波 363.2 常見之物件偵測分類器 373.2.1 CNN網路模型 383.2.2 YOLO系列模型 393.2.3 R-CNN系列模型 40第四章 研究流程與技術應用 514.

1 工件影像拍攝 534.2 影像之ROI區域擷取 544.3 ROI影像之濾波處理 554.4 工件組裝異常之瑕疵種類特徵擷取 574.5 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類 604.5.1 物件候選區域選擇 614.5.2 CNN網路模式之特徵提取 624.5.3支援向量機的瑕疵分類 634.5.4 可疑瑕疵區域的邊界框回歸 644.5.5 瑕疵種類分類結果輸出 664.6 工件組裝異常類型之瑕疵種類的分類績效混淆矩陣 67第五章 實驗結果與分析 695.1 樣本影像說明 695.2 組裝異常之瑕疵檢測系統之發展 705.3 組裝異常類型之瑕疵種類分類績效指標

715.4 組裝異常之瑕疵檢測系統之R-CNN網路模型之參數設定 725.4.1 網路模型之學習率參數設定 745.4.2 網路模型之訓練批量參數設定 765.4.3 網路模型之優化器類型選擇 785.4.4 網路模型之訓練次數參數設定 805.4.5 網路模型避免過度擬合之判斷設定 825.5 組裝異常檢測之分類績效評估與比較 845.5.1 R-CNN系列模型比較 845.5.2 R-CNN系列模式與YOLOV4之檢測績效比較 895.6 敏感度分析 955.6.1 ROI區域大小對檢測效益之影響 965.6.2 影像亮度的變化對檢測績效之影響 975.6.3

工件擺放方式對檢測績效之影響 995.6.4 工件表面油漬量對檢驗績效之影響 1035.6.5 工件輸送帶速度對檢測績效之影響 1085.6.6 棘輪扳手單一分類器檢驗模型選擇 1135.6.7 同態濾波對檢測效益之影響 115第六章 結論與後續研究方向 1186.1 結論 1186.2 未來研究方向 119參考文獻 122表目錄表1 市售主要棘輪扳手之英制與公制規格 3表 2 1/2”36T棘輪扳手各組裝站之零件表 4表3 棘輪扳手組裝之各工作站的工作內容說明表 5表4 棘輪扳手組裝時可能產生的組裝異常類型說明彙整表 8表5 棘輪扳手組裝過程

可能的組裝異常類型與瑕疵種類彙整表 9表6 缺件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 14表7 錯置組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 15表8 異物組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 16表9 餘件組裝異常之瑕疵種類影像彙整表 17表10 取像限制說明表 21表11 本研究與物件偵測相關文獻比較表 35表12 本研究使用之網路模型比較表 48表13 本研究目前使用之遮罩與影像面積之比較表(單位:pixel) 55表14 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差比較表 57表15 以影像張數為基礎之棘輪扳手分類混淆矩陣示意表 68表16 棘輪扳手檢驗結果之混淆矩陣示意表

68表17 本研究組裝第一站之檢測樣本影像數量 73表18 本研究組裝第二站之檢測樣本影像數量 74表19 本研究組裝第三站之檢測樣本影像數量 74表20 採用不同學習率之檢測效益結果比較 75表21 採用不同訓練批量之檢測效益結果比較 77表22 本研究探討之三種優化演算法優缺點比較 79表23 採用不同網路模型優化器之檢測效益結果比較 79表24 採用不同網路模型訓練次數之檢測效益結果比較 81表25 R-CNN網路模型之預設值與較佳參數設定之比較表 84表26 第一站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 86表27 第二站大樣本異常類型之瑕

疵種類檢驗模型效益彙整表 87表28 第三站大樣本異常類型之瑕疵種類檢驗模型效益彙整表 88表29 本研究組裝工作站之較佳網路模型效益彙整表 89表30 第一站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 90表31 第二站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 91表32 第三站較佳模型與YOLOV4之檢測效益比較表 92表33 第一站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表34 第二站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表35 第三站各網路模型之檢測時間彙整表(單位:秒) 93表36 採用不同遮罩大小之檢測效益結果比較 96表37 採用拍攝光

線強度之檢測效益結果比較 98表38 工件偏移角度之影像數量彙整表 101表39 棘輪扳手不同擺放角度之檢測效益比較表 101表40 ROI區域與油漬量之影像面積比較表(單位:pixel) 104表41 塗抹不同程度潤滑油之檢測效益比較表 106表42 靜態與動態拍攝之差異比較表 109表43 不同輸送帶速度之影像檢測效率 111表44 棘輪扳手動態視覺檢測系統之檢測效益比較表 112表45 棘輪扳手各站模型之正確分類率比較表 114表46 灰階影像與濾波後影像之影像像素比較表 116表47 第一站各模型有無經同態濾波處理之檢測效益彙整表 117圖目錄

圖1 市售棘輪扳手常見之產品銷售方式 I圖2 棘輪扳手的使用說明 2圖3 完成組裝之1/2” 36T棘輪扳手 3圖4 1/2”扭力頭寬度規格標示 3圖5 1/2”36T棘輪扳手之內部結構 3圖6 36T扭力頭實體圖(圓圈標示處為該零件之齒輪) 4圖7 葫蘆柄各組裝站之零件彙整 6圖8 棘輪扳手之組裝異常類型與瑕疵種類關係彙整圖 10圖9 第一站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 11圖10 第二站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 12圖11 第三站經組裝後各種可能的缺件組裝異常結果 13圖12 棘輪扳手檢驗實體圖 19圖13 同態濾波器的運算

流程 37圖14 CNN網路架構示意圖 38圖15 卷積方法示意圖 39圖16 池化運算示意圖 39圖17 YOLOV4網路架構示意圖 40圖18 R-CNN網路架構示意圖 41圖19 Fast R-CNN網路架構示意圖 43圖20 ROI pooling運算示意圖 44圖21 Faster R-CNN網路架構示意圖 45圖22 RPN運算示意圖 46圖23 Mask R-CNN網路架構示意 47圖24 研究方法流程圖 52圖25 本研究現階段使用之數量與零件 53圖26 本研究之硬體設備架設示意圖 53圖27 本研究前處理之影像平均值與

標準差 54圖28 本研究使用之五種遮罩大小 55圖29 使用同態濾波濾除拍攝時造成反光之像素變化 56圖30 灰階影像與濾波後影像之平均值及標準差曲線圖 57圖31 光源控制器數值下灰階影像與濾波後影像標準差比較表 57圖32 使用Matlab軟體內建之Image Labeler工具箱進行人工標...58圖33 完成標註之邊界框資訊 58圖34 棘輪扳手組裝製程中第一組裝站使用R-CNN網路模式之圖像標註流程圖 59圖35 第一站缺件檢驗之R-CNN網路架構的訓練程序 60圖36 R-CNN模型檢驗流程圖 61圖37 候選區域選擇示意圖 62圖38

特徵提取流程圖 63圖39 邊界框回歸原理示意圖 65圖40 邊界框回歸運算可能發生之失效結果 66圖41 瑕疵種類分類結果示意圖 67圖42 運用R-CNN網路模型之棘輪扳手檢驗辨識系統測試程序 67圖43 本研究之實驗架構圖 69圖44 本研究影像拍攝之設備圖 70圖45 本研究所開發之使用者介面 71圖46 不同學習率之檢出績效評估ROC曲線圖 75圖47 不同學習率之正確分類率折線圖 76圖48 不同訓練批量之檢出績效評估ROC曲線圖 77圖49 不同訓練批量之正確分類率折線圖 77圖50 不同網路模型優化器之檢出績效評估ROC曲線圖

80圖51 不同網路模型優化器之正確分類率折線圖 80圖52 不同訓練次數之檢出績效評估ROC曲線圖 82圖53 不同訓練次數之正確分類率折線圖 82圖54 本研究使用R-CNN網路模型之訓練資料損失曲線圖 83圖55 過擬合現象示意圖 83圖56 第一站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 86圖57 第一站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 86圖58 第二站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 87圖59 第二站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖 87圖60 第三站R-CNN系列模型之ROC曲線圖 88圖61 第三站R-CNN系列模型之績效指標曲線圖

88圖62 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 90圖63 第一站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 90圖64 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 91圖65 第二站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 91圖66 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之ROC曲線圖 92圖67 第三站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之績效指標曲線圖 92圖68 R-CNN系列模型與YOLOV4之總訓練時間曲線圖 94圖69 R-CNN系列模型與YOLOV4之總測試時間曲線圖 94圖70

R-CNN系列模型與YOLOV4之單位影像測試時間曲線圖 94圖71 各站R-CNN系列較佳模型與YOLOV4之正確分辨率直方圖 95圖72 使用不同遮罩大小之棘輪扳手檢出績效評估ROC曲線 97圖73 使用不同遮罩大小之棘輪扳手正確分類率折線圖 97圖74 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之檢出率與誤判率ROC曲線 98圖75 採用不同亮度拍攝棘輪扳手之正確分類率折線圖 98圖76 工件擺放方向示意圖 99圖77 原始影像之各角度擺放情況 100圖78 原始影像加入遮罩後各角度擺放情況 100圖79 棘輪扳手正向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖80

棘輪扳手負向擺設角度之檢出績效評估ROC曲線 102圖81 棘輪扳手擺設角度之正確分類率折線圖 103圖82 第一站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖83 第二站塗抹不同程度潤滑油之比較圖 104圖84 第一站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖85 第二站塗抹不同程度之潤滑油後加上遮罩之比較圖 105圖86 第一站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 106圖87 第一站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 107圖88 第二站塗抹不同程度潤滑油之檢出績效評估ROC曲線圖 107圖89 第二站塗抹不同程度潤滑油之正確分類率折線圖 1

07圖90 棘輪扳手動態視覺檢測系統運作示意圖 108圖91 棘輪扳手動態視覺檢測系統硬體架設實體圖 110圖92 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之原始影像 110圖93 動態視覺檢測系統中不同輸送帶速度所拍攝之前處理影像 111圖94 棘輪扳手動態視覺檢測系統之ROC曲線圖 112圖95 棘輪扳手動態視覺檢測系統之正確分類率曲線圖 113圖96 棘輪扳手各站模型之正確分類率直方圖 114圖97 棘輪扳手各站模型之檢測時間直方圖 115圖98 有無經同態濾波處理對各模型之正確分類率直方圖 117圖99 有無經同態濾波處理對各模型之績效指標折線圖 11

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外星人選中的科學家1：外星秘密工作計畫

為了解決league單位的問題，作者WilliamMillsTompkins 這樣論述：

跨時代的太空相會―外星人與地球人的航太發展「全都錄」 　　威廉•米爾斯•湯普金斯（William Mills Tompkins）於二○一七年以九十二歲的高齡接受媒體採訪，披露了他第一手見證資料：「外星人顯然在我們這銀河系的區塊經營和控制了大約六十顆星球，外星人在月球上面早有四十八個州、超大型太空飛船、六公里的高塔、大量的外星戰艦…… 　　本書作者威廉•米爾斯•湯普金斯（William Mills Tompkins）是一位從一九五○年至一九六三年在美國道格拉斯的一位先進科學家，在道格拉斯所謂的「智庫（think tank）」裡，湯普金斯擔任的是秘密先進思想中心的高級分析師，主要任務是負

責定義外星人行動和解決外星文明對地球的整體威脅。執行任務期間，作者參與並見證了史上重要的幾檔太空計畫，其中包括阿波羅計畫、地平線計畫(Project Horizon)以及蘭德計劃(Project RAND)等；月球一直以來都是大家公認為太陽系的一個星體，但身為阿波羅計劃裡月球和火星任務的組長，作者聲稱月球其實是外星人在數萬年前，從銀河的另一個地方拖到當今這個位置，而且月球沒有核心，那裡有成千上萬的建築物、充滿了許多大城市、有大面積的開放區域、數百個控制中心、數百萬個實驗室等等。 　　「地平線計畫」則是作者參與的數百種先進概念設計中，最具機密的海軍月球基地規劃，其目的為在月球上建立一個陸軍導彈

基地，以保護美國對付來自邪惡帝國和邪惡外星人的攻擊；其目標是開發一種非常複雜的月球海軍基礎建設，主要在設計和建造一個城市包括海軍在內的兩千人研究中心，內有海軍指揮和控制中心、先進的發電、軍事和商業對接／發射設施、海軍宇航觀測台、醫院／醫學研究、環境系統、農業研發、運輸系統、商業和住宅中心等。 　　創建於一九四五年十二月的蘭德計劃，是一個位階極高的秘密科學智庫，在道格拉斯工程部的一個高度分隔圍牆工作區域內，蘭德計畫研究主題是外星人對地球的威脅，有兩個主要任務：一個是研究人造衛星潛在的設計、性能和可能的用途；另一個是執行高度機密的科研計劃。後者包括各個領域成千上萬的問題，其中許多與解決外星人所構

成的威脅技術有關，因為外星人技術一直以來都比我們地球人先進數千年。 　　外星人擘劃地球版圖的野心與態勢從來都不曾削減過，地球人被外星人綁架的案例層出不窮、外星人藉由心電感應將想法植入地球人腦袋的事件，也頻頻發生在各國高級工程師或科學家的工作領域；地球上航太晶片的逆向工程技術，也深受外星科技的啟發。外星人滲入地球人的生活已不足為奇，但他們用怎麼樣的方式影響地球人，又如何在各種不同的領域主導著地球人的一舉一動？身為地球的一份子，你不可以不知道！因為隨時你都可能跟外星人擦身而過，進而與他們開展交織出驚心動魄的生命歷程，如何驚人心？又如何動魂魄？且看《外星人選中的科學家》。 本書特色 　　第一位

公開與外星人一起工作的科學家 　　我在高機密區域的絕密隔間上班， 　　遇見不可思議的外星金髮女郎。 　　在此我得知外星人統治地球的訊息， 　　以及控制人類思想的方法。 名人推薦 　　方仲滿｜香港飛碟學會  創會／現任會長 　　林中斌｜《大災變》作者，前國防部副部長，曾任華府喬治城大學講座教授 　　周介偉｜光中心創辦人 　　樓宇偉｜美國麻省理工學院博士 　　劉寶傑｜東森關鍵時刻主持人  

影響照顧管理專員工作滿意度相關因素之研究－以新北市為例

為了解決league單位的問題，作者江勃儀 這樣論述：

高齡社會來臨，長期照顧需求人數快速增加，2007年我國設立長期照顧管理中心，由照顧管理專員主責需求評估、資格核定與服務品質監督管理的角色，長期照顧十年計畫2.0政策持續滾動修正，面臨許多問題與挑戰，照顧管理專員長期處於流動率大及人力不足的狀態；本研究旨在探討照顧管理專員的工作滿意度及其影響因素。本研究為橫斷式研究設計，母群體為新北市長期照顧管理中心現職照顧管理專員，使用普查方式，以結構式問卷收集資料，以SPSS 25.0統計軟體進行統計分析。收案期間為110年11月至12月，實際收案數為86份。研究結果顯示照顧管理專員的工作滿意度為中等程度(3.36 ± 0.50，滿分5)，內在滿意度顯著高

於外在滿意度(t = 12.499，p