計算機系電機系的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

第一次學工程數學就上手(2)：拉氏轉換與傅立葉(4版)

為了解決計算機系電機系的問題，作者林振義 這樣論述：

　　◎◎◎    SOP閃通教材   ◎◎◎ 　　老師在解題時，會把題目的標準解題流程（SOP）記在頭腦裡，依此標準解題流程（SOP）解給學生看，可是並不是每個學生看完老師教的標準解題流程（SOP）後，就能記住此標準解題流程（SOP）。 　　本書是將每個題型的標準解題流程（SOP）寫下來，學生只要將題目的數值代入標準解題流程（SOP）內，就可以把該題目解答出來。等學生學會後，此SOP就可以丟掉了。  

計算機系電機系進入發燒排行的影片

基於卷積神經網路之GPS異常偵測

為了解決計算機系電機系的問題，作者蔡承翰 這樣論述：

現代科技高速發展，而其中人工智慧(Artificial Intelligence, AI)正是科技發展非常重要的要素。AI是指透過普通電腦程式來實現人類智慧的技術，也擁有相當廣闊的應用領域，例如:統計學，醫學，神經科學等。其實AI早在計算機的發展初期就已經出現，但受限於當時的計算機效能，一直沒有蓬勃發展。而現代電腦已經可以支援非常大量的運算，於是近年來AI的研究成果斐然。從2012年以來，世界正式進入了大數據時代，在數據量越來越龐大的現在社會，若電腦能從這些豐富的數據中獲得規律，並對未知的資料進行預測，那將會使人工智慧發展到另一個新高度；這就是人工智慧中現在非常火紅的其中一項子領域-機器學習

(machine learning, ML)。 ML是一門涵蓋電腦科學、統計學、機率論、博弈論等多門領域的學科， ML之所以能興起，也歸功於硬體儲存成本下降、運算能力增強，加上大量的數據資料。電腦從大量的資料中找出規律來「學習」，稱為「機器學習」，也是「資料科學」（Data Science）的熱門技術之一。 本論文提出一種卷積神經網路模型，利用GPS資料的經度、緯度、時間等資訊，來判斷貨物由工廠出貨到港口集貨倉的運輸過程中是否遭遇中途貨品被偷竊的問題。偵測的方式是先以物理理論檢測判斷是否為人為的偽造資料，在確認為GPS系統產生的資料後，先依經度、緯度與時間的關係將其軌跡路徑轉換成

圖檔，作為我們所提出的卷積神經網路模型的訓練資料；此模型經過訓練調適後，能對未知新的GPS資料判斷此筆資料是否有異常行為的狀況發生，以協助貨物在港口集貨倉未裝船前能發現異常行為。

研究所2023試題大補帖【工程數學(1)電研所】(109~111年試題)[適用台大、陽明交通、中正、中央、中山、成大、台聯大系統研究所考試]

為了解決計算機系電機系的問題，作者周易 這樣論述：

【試題大補帖系列熱賣中！】 不容錯過的上榜必備好書在這裡！ 精選多間名校研究所歷屆考題，讓你省去到處尋找考古題的煩惱！ 試題按照年度排列，迅速掌握出題方向 每道題目提供完整解析，測驗、複習一把罩 　　本書收錄國內各重點大學研究所109~111年【工程數學-電研所】共三年試題含解析。 　　本書收錄學校：台灣大學、陽明交通大學、中正大學、中央大學、中山大學、成功大學、台灣聯合大學系統 本書特色 　　1.補班名師解題，不用三顧茅廬立即獲得大師精準考題解析。 　　2.多年度試題一次收錄，輕鬆練習歷屆試題。 　　3.一題搭配一詳解，演練有錯立即修正，加深印象。  

智慧型撿桌球機器人之研究

為了解決計算機系電機系的問題，作者高郁晴 這樣論述：

隨著人工智慧、感測器、微控制器等機器人技術的迅速發展，各種功能、領域之服務型機器人已陸續開發，為人類服務並提供協助。服務型清潔機器人之研發技術也已相當成熟，全球各地之公共場所亦或是家庭中皆可見其身影。但是此功能卻極少運用在桌球練習場的自動撿球服務，撿桌球機器人之主要功能為幫助喜愛桌球運動者，在享受運動後，能輕鬆整理散落於桌球室中的大量桌球，提升桌球運動之愛好者更高的運動品質。 目前市面上有少數廠商研製此種撿桌球的工具，也有許多發明者朝這方面進行研製，其中以手持、人工撿桌球器為大多數，如此將耗費許多人力;另外，雖然有自動型之撿桌球機器人，但其體積過大，有些甚至還須手持遙控器以便遙

控撿桌球機器人，效率並不高。 有鑑於此，本研究研發一台專門用來撿桌球的「智慧型撿桌球機器人」，其控制系統KNR主機以UART串聯MATRIX MINI主機，搭配紅外線感測器、超音波感測器與影像辨識系統，偵測前方是否有牆壁及辨識桌球，並且將提出兩種清潔模式。最後分別實驗後，以比較何種清潔模式最有效率。