鋁罐鐵罐的問題，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

罐頭飾品魔法書

為了解決鋁罐鐵罐的問題，作者蔡沂蓁 這樣論述：

罐頭飾品教主─蔡沂蓁  帶您用罐頭來創作 　　全新創作  罐頭解體  變身精美飾品 　　當隨手可得的環保檯料，遇上普通素材，變身為煥然一新的時尚飾品，必為您的生活添上讓人難忘的色彩。作者應用了一些隨手可得的環保材料（如果不想麻煩，還會告訴您替代品哦），如鋁罐、鐵罐和不用的毛線、碎布、指甲油等等，別出心裁地結合在一起，發揮了個人的獨創性。 特別日子的最佳禮物  一本值得收藏的工具書 　　此書的技巧將為您帶來創作的無限驚奇，沂蓁能做到化腐朽為神奇般的精彩，您也可以做到，馬上試試，別猶豫喔！趕快來親自製作個性飾品，不論男生、女生都可以造出屬於自己的個性飾品，它將會是生日、母親節、情人節、兒童節、

聖誕節等特別日子的最佳禮物，是一本值得收藏的工具書。 作者簡介 蔡沂蓁 　　從小就對新奇有創意的事物著迷，土生土長的台灣人，移民加拿大，現居香港，取得時裝設計文憑之前，已對飾品產生更、更濃厚的興趣，並深入研究。在一次香港地區的時裝設計比賽中，以串珠編製成一系列的時裝和帽子奪得季軍。見識的人、事、物，都讓她得到不少靈感。親自創作的作品，常常得到許多讚美。為響應環保愛地球，迎接廢物變黃金的年代，應用了一些隨手可得的廢物，如鋁罐鐵罐，不用的毛線和碎布等等，再融合飾品素材，創作出「飾」界傳奇，得到許多驚嘆和鼓勵。

鋁罐鐵罐進入發燒排行的影片

深度學習之聲音辨識應用於金屬待測物

為了解決鋁罐鐵罐的問題，作者飛文彬 這樣論述：

本論文以深度學習(Deep Learning, DL)與聲音辨識技術(Sound Recognition)為基礎，辨識金屬待測物如鐵罐及鋁罐及其瑕疵樣本。本論文研究過程主要分為三個部分，第一部分為以非接觸式聲波檢測系統對鐵罐及鋁罐進行聲音資料蒐集，能在不對目標物產生結構性破壞的前提下對其進行聲音蒐集，第二部分為將蒐集到的聲音進行聲資料預處理如聲音資料分析、聲音資料標籤、特徵提取、聲音資料拆分等，以完成訓練資料集準備。第三個部分為模型的建立、訓練與識別，將預處理過的聲音資料集輸入至以Tensorflow的高階函式庫建構的卷積神經網路(Convolutional Neural Network,

CNN)中加以訓練以取得模型，透過調整激活函數及其它超參數來最佳化模型，並以訓練好的模型辨識金屬待測物及其瑕疵樣本。其中於特徵提取步驟後，嘗試將特徵以三種不同的線性與非線性降維演算法進行特徵分群且增加不同類別特徵向量間的距離，藉此保留特徵的最大變異性，並與一般的高維特徵資料集進行比較，實驗特徵維數的高低是否會對模型的訓練成果與運算時間造成影響。