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ASUS 筆 電 沒有 網 路 孔的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦絜心寫的 男人壞，女人愛 可以從中找到所需的評價。
明志科技大學 機械工程系機械與機電工程碩士班 洪國永所指導 吳姎恂的 應用不同深度學習工具以提高金屬加工產品瑕疵檢測之影像辨識成功率 （2019），提出ASUS 筆 電 沒有 網 路 孔關鍵因素是什麼，來自於深度學習、卷積神經網路、瑕疵檢測、影像辨識。
而第二篇論文國立高雄師範大學 工業設計學系 吳昌祚所指導 黃于真的 眼動儀運用於顧客滿意度–以素食便當為例 （2019），提出因為有 素食、眼動儀、色彩、造型的重點而找出了 ASUS 筆 電 沒有 網 路 孔的解答。
男人壞，女人愛
為了解決ASUS 筆 電 沒有 網 路 孔 的問題，作者絜心 這樣論述：
本書特色 「男人不壞，女人不愛」這句話，從古流傳至今，它幾乎成了感情世界?無人能破的真理。 作?一個男人，想要成?受女人青睞的「壞」男人，就必須得先瞭解究竟什?樣的「壞」才吸引女人，如何「壞」才能「壞」得恰到好處。有人說，沒有最「壞」，只有更「壞」。其實，男人只要付出一腔真情，再加一些「壞」佐料，「壞」出情調，「壞」出個性，便可算得上是女人心目中的極品男人了。 男人的「壞」沒有一定的模式，沒有規則，要想恰到好處地把握「壞」的尺度，不妨讀一讀本書。這本書站在時尚的前沿，從男人女人的不同慾求出發，透視了情感世界?「壞」男人巧妙拿捏女人心思的經典舉措。 本書分別從各個方面揭示了「
壞」男人的「壞」的內涵：「壞」男人不僅要會呵護庇佑女人，還要有男人的威風；不僅要會耍貧嘴，還得把自己的花言巧語說得誠心誠意；不僅要懂得浪漫，還要會調情；不僅要有獵狗般敏銳的洞察力，還要有狼子般的野心；不僅要有紳士風度，還要偶爾做一下「?君子」…。 作者簡介 絜 心 六年級生暢銷女作家。 大學中文系畢，研究男、女心理學多年，擅長以法律人的理性和創作人的感性， 找出新時代女性的平衡點。 曾經任職銀行以及律師事務所工作，目前為專職作家。 累積各類型創作已超過四十餘部。 她的文字和觀點不流於俗套、?對令妳拍案叫絕。 剛成為不太標準的家庭主婦不久，煮飯掃地洗衣服都看心情。 年輕婆婆的兩性觀念比她的觀念
還要更先進。 目前擁有一隻肥大公貓和一隻三層下巴的母狗，以及一個「重量級」的老公。 最常給老公的訓誨是：「老婆才是男人一生最重要的資產。 如果連家裡的女人都搞不定，男人還能混出什麼名堂？」
應用不同深度學習工具以提高金屬加工產品瑕疵檢測之影像辨識成功率
為了解決ASUS 筆 電 沒有 網 路 孔 的問題，作者吳姎恂 這樣論述：
工業4.0來襲加上消費型態轉變，過去以人工檢測之勞務，近來已漸漸被自動化及機器視覺所取代。主要原因是機器視覺可結合人工智慧之深度學習技術，解決人工判斷時的模糊區間，並提供一致性的判斷準則，使產品檢測標準一致，並提升檢測效率與準確度(accuracy)，展現智慧製造之特色。本研究以金屬加工產品瑕疵檢測為例，建立完整深度學習技術，以卷積神經網路(Convolutional Neural Network)為框架，利用特徵自學特性，解決AOI以固定式檢測而無法精確辨識加工之小毛刺或真圓度所產生的NG/OK模糊空間。由AOI系統擷取影像後，將產品影像分為NG/OK，並應用Matlab(batch 32
、batch 2)與SmaAI Trainer(medium、large)兩種不同深度學習工具，其深度學習架構為卷積層、池化層及全連接層搭配ReLU 激活函數，以及自適應的學習率優化演算法Adam為主要測試方法且初始學習率設置為0.00001，再利用交叉熵的演算法計算損失函數。其中SmaAI Trainer-medium模式與Matlab- batch 32模式的最小批量設置為32；SmaAI Trainer-large模式與Matlab- batch 2模式的最小批量設置為2。本文主要探討影像樣本數量與不同數據集以及影像尺寸是否影響影像辨識瑕疵之成功率。由研究結果歸納出若數據集之兩分類樣本數
量相同，可得到較高的準確度。透過SmaAI Trainer之熱影像圖得知，本研究使用影像尺寸400×400 pixels，有較好的學習效果。根據實驗結果，將數據集OK類別定義為:全部具有真圓度問題之影像時，以SmaAI Trainer-medium模式在400×400 pixels有最佳準確度98.58 %，且模型驗證準確度為 97.90 %；使用Matlab- batch 32模式在400×400 pixels有最佳準確度100 %，且模型驗證準確度為100 %。因此，本研究成功提高金屬加工產品瑕疵檢測之影像辨識成功率並可區分小毛刺與真圓度差異。
眼動儀運用於顧客滿意度–以素食便當為例
為了解決ASUS 筆 電 沒有 網 路 孔 的問題，作者黃于真 這樣論述：
摘要現今繁忙工商社會，有許多人的一餐當中，甚至於三餐都是以外食為主。根據內政部的估算，台灣外食人口約有八百萬人左右。而外食人口又以便當為主，所以台灣便當業的年產值是非常可觀的。長期的外食及食用加工食材，對人的健康狀況是不好的。尤其蔬菜及水果類的攝取不足，會造成許多慢性病的發生。所以近年來在健康的考量上，素食養生已成為現代人飲食的新風潮。而目前許多的素食便當與一般便當最大的差異點就是沒有主菜的區別，列如排骨便當、雞腿便當等等。而素食便當似乎就沒有那麼多樣。通常會購賣素食便當的人並非是長期茹素。所以如何有效的吸引顧客選用素食便當，則是探討的主軸。人類可以說是視覺動物，常常第一眼就判斷是非。顏色及
型狀是讓人接受的第一步。本研究是嘗試利用眼動儀來分析市面上素食便當的配色(色彩)及擺盤(造型)來了解受測者的視覺上停留與移動的反應，並找尋相同之處作為參考依據；希望讓葷食者可以更能接受健康、衛生又環保的便當。從EGM分析及眼動儀驗證中，得到以下幾點論述：1. 食材的配色的確會吸引葷食者，並增加葷食者嘗試購買素食便當的慾望。2. 擺盤對素食者的影響不如葷食者明顯。葷食者會因素食便當擺盤特別被 吸引而選擇購買素食便當。3. 便當食材的配色及擺盤的確可以吸引素食者及葷食者，但素食者最終仍 會以有喜愛的食材來選擇素食便當。