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國立臺中教育大學 數位內容科技學系碩士班 方覺非所指導 周佩誼的 以影像辨識技術實作咖啡豆篩選系統之研究 （2021），提出IV 值 计算關鍵因素是什麼，來自於咖啡豆、影像辨識、深度學習、YOLO。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 李芳如的 詞向量技術應用於信用卡商戶名稱分群之研究 （2021），提出因為有 詞頻-逆向文件頻率、Word2Vec、BERT、餘弦相似度、分群演算法、密度分群法、K-平均演算法、階層分群法的重點而找出了 IV 值 计算的解答。
IV 值 计算進入發燒排行的影片
2016年8月21日
IV-是寶可夢的潛在數值（隨機生成，無法透過後期改變）
CP-是眾合寶可夢的血量，攻擊，防禦而顯示的戰鬥數值
影片IV值解说有误，在此跟大家道歉
准确的IV值计算，定义该为
IV值是宝可梦生来就具有的能力数值，它和种族值、基础得点以及等级共同决定了一只宝可梦的能力值。个体值作为一个隐含的参数只能在状态中通过能力值间接求得。
在游戏中捕获的同等级同种类的宝可梦，就算性格相同，其能力值也会有所差别，产生这种差异的根源就是个体值。在初次见到、获得某只宝可梦，或者获得它的蛋的同时，它的个体值就被确定了，就算是进化了也不会改变。
IV值由一个十六进制数（0～F，换算成十进制是0～15）表示，在这个时期，每只宝可梦存有攻击、防御、耐力3项个体值。各值计算
攻击 = (基础攻击值 + IV攻击) * 总CP乘数
防御 = (基础防御值 + IV防御) * 总CP乘数
耐力 = (基础耐力值 + IV耐力) * 总CP乘数
※总CP乘数＝先天ＣＰ数＋额外ＣＰ数（强化）
※举个例子，某只PM的一段base stats的代码：
Stats {
BaseAttack: 144 (基础攻击值)
BaseDefense: 144 (基础防御值)
BaseStamina: 120 (基础耐力值)
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想了解各種寶可夢的出沒地點請看
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想了解更多寶可夢的技能配搭請看
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想了解夥伴功能的里程數請看
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https://www.youtube.com/watch?v=UgdcZ-Pk5qc
想了解寶可夢逃走率請看
https://www.youtube.com/watch?v=lsNIFY3hsZo
想了解更多寶可夢的隱藏等級請看
https://www.youtube.com/watch?v=RmW2_FUAwu0
想了解即將到來的隨從功能請看
https://www.youtube.com/watch?v=6eLGATj1rUc
想了解台灣寶可夢搜尋器、雷達請看
https://www.youtube.com/watch?v=SqzYhuHIzYA
野外郊區薰香遇快龍？！（網絡流言是真是假？！）請看
https://www.youtube.com/watch?v=GbjhQON5aMI
想了解如何獲取免費的pokecoin請看
https://www.youtube.com/watch?v=-aonZ-9Mnwo
想了解如何分配背包內的物品請看
https://www.youtube.com/watch?v=cveIBihPFzM
想了解0.35或1.5版本的寶可夢跟新隱藏技能請看
https://www.youtube.com/watch?v=VQofzHgUdRY
想集齊145只寶可夢？請看
https://www.youtube.com/watch?v=l9rUQjtWjrc
欲了解屬性相剋問題請看
https://www.youtube.com/watch?v=oJHq5ANEyog
被軟禁等待數小時以上？5分鐘以內解禁請看
https://www.youtube.com/watch?v=_izNBEhKidY
不懂如何選擇寶可夢技能？請看
https://www.youtube.com/watch?v=Sx5yMiI13aU
想快速提升主角等級請看
https://www.youtube.com/watch?v=Dzp7R0Nv3mQ
想要補獲更多迷你龍與鯉魚王請看（迷你龍與鯉魚王巢穴）
https://www.youtube.com/watch?v=SPRb61pe3TM
想了解寶可夢準確位置請看（香港地區寶可夢搜尋器）
https://www.youtube.com/watch?v=BXV6RG_JEIk
欲了解最新版本寶可夢巢穴更新狀態請看
https://www.youtube.com/watch?v=pLr1aM78sIo
欲了解更多Appraisal（評估）功能請看（NPC句子後面的意思）
https://www.youtube.com/watch?v=zAlXpaODJ-E
如果你不懂或不了解IV值，請看（教學講解影片）
目前影片有誤，請查看影片下方的詳情欄獲取正確的計算法
https://www.youtube.com/watch?v=iD3L6DbVfxA
電話遊玩太耗電，出門太累，宅在家裡，電話配置不足，
不能遊玩寶可夢GO，請看（宅在家裡也能玩教學影片）
https://www.youtube.com/watch?v=GCRxt0JUkTc
不懂要培養什麼寶可夢比較實用請看
https://www.youtube.com/watch?v=3mrrAvDXTKU
想培養一隻完美的暴鯉龍請看
https://www.youtube.com/watch?v=TseNEXT3EIs
最後，如果大家有時間，還是希望大家親身出去到處走走抓抓寶可夢，別一直宅在家裡哦~
如果大家有想看或想玩的遊戲想要竹子試玩，歡迎留言~
當然您也可以分享任何意見或心得。
以影像辨識技術實作咖啡豆篩選系統之研究
為了解決IV 值 计算 的問題，作者周佩誼 這樣論述：
挑選咖啡豆是咖啡從種植到成為飲品中重要的一環，人工挑選需要大量人力資源，而機器挑選面臨的挑戰是，高品質咖啡豆對瑕疵豆出現比例有較嚴格的要求，如果影像辨識技術無法達到這樣的要求，導致在判斷為良豆中的瑕疵豆比例過高時，那麼最終這些已被判斷為良豆的豆子依然需要經過人工篩選。本研究除了「良豆(確定好豆)」、「瑕疵豆(確定壞豆)」，還另外定義了「人工判斷區間」，目的是讓人工只需處理「人工判斷區間」中的豆子即可，並保證良豆的精確率趨近100%，使挑豆過程變得更有效率。本研究將咖啡豆樣本拍照取樣，樣本類別分為:良豆、蟲蛀豆、破裂豆、酸豆四類，拍攝後使用LabelImg標籤，透過YOLO演算法做深度學習訓練
，再以混淆矩陣驗證Accuracy(準確率)、Precision(精確率)、Recall(召回率)數值，最終結果均有明顯提升，以均勻的測試樣本來說，準確率97.5%、精確率94.1%、召回率96%；隨機抽樣的樣本則是準確率99%、精確率98.3%、召回率100%，而人工需要處理的部分從100%降低為30%以下。
詞向量技術應用於信用卡商戶名稱分群之研究
為了解決IV 值 计算 的問題，作者李芳如 這樣論述：
透過客戶消費資料萃取相關之使用者行為，是蒐集客戶資訊的方式之一。通常交易資料清理的方式較為人工，或是針對單一目標進行資料處理，而且需不斷檢視新增的記錄；現行文字探勘的領域中，大多以文本分類之相關研究為主，顯少有文本分群之研究主題。從非結構化之交易消費說明中，找尋字詞之間的關係，運用不同詞向量技術，突破分類需事先區分條件之限制，建立自動化辨識分析方法，提升分群之準確率。本研究以銀行信用卡交易消費說明內容，進行Jieba和CKIP Transformers兩種中文斷詞方式，分別採用TF、TF-IDF與Word2Vec三種特徵值萃取，以及BERT詞向量技術，搭配基於密度分群法 (DBSCAN)、基
於距離的K-means和階層分群法，交叉組合進行實驗。實驗使用Jieba中文斷詞方式，以Word2Vec模型訓練之特徵值萃取方法，並採用DBSCAN分群演算法，其預測結果以MUC、B3和CEAF之F1平均值67.58%較為顯著。