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foreground中文的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦RobertR.Alford寫的 好研究怎麼做:從理論、方法、證據構思研究問題 可以從中找到所需的評價。

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國立陽明交通大學 人工智慧技術與應用碩士學位學程 吳毅成所指導 吳士瑋的 應用於瑕疵檢測之深度 HDR (2021),提出foreground中文關鍵因素是什麼,來自於瑕疵檢測、圖像比對、深度學習、高動態範圍成像。

而第二篇論文逢甲大學 土木水利工程與建設規劃博士學位學程 林葳、鄭明仁所指導 吳益鳴的 城市步道空間型態與聲環境評價研究 (2021),提出因為有 城市步道、步道空間、聲景感知、聲場舒適度的重點而找出了 foreground中文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了foreground中文,大家也想知道這些:

好研究怎麼做:從理論、方法、證據構思研究問題

為了解決foreground中文的問題,作者RobertR.Alford 這樣論述:

  如何提出值得探究的好問題?   許多研究者都同意:「好研究來自好問題」,只要問對問題,研究就成功一半;許多知識領域的突破,往往也不是因為有了什麼新發現,而是有了新的提問方式。社會學迷人之處,也在於提出眾多耐人尋味的問題。   然而,「如何提出好問題」卻很少受到討論。在茫茫問題大海之中,你要如何選擇適合自己的研究題目?什麼題目,可以讓你心甘情願為之投入二、三年甚至更久?在有限的時間與精力之下,你要問得多深、挖掘到什麼程度?更棘手的是,決定研究問題之後,你要如何根據證據、理論與方法進一步發展問題?   這是一本解開「問題意識之謎」的書,作者以多年的研究及教學經驗,娓娓道出「好問題」的形成過

程,以及「好研究」必須面對的種種挑戰。更特別的是,本書討論了許多人都曾經歷、但很少被認真看待的「研究焦慮」。   透過這本書,你將了解真實的研究是怎麼一回事;同時也將發現,在學術的旅途上,你並不孤單;你的煩惱與焦慮,其實有更正面的因應之道。 本書特色   分析經典著作:以涂爾幹、韋伯和馬克思的著作為例,示範理論和方法的整合,以及多重探究典範的創意使用。   討論研究中的焦慮:探討了每個人都會經歷但卻很少人討論的「研究焦慮」   分析不同典範的著作:以多變項、詮釋、歷史三種典範的經典著作為例,分析這些著作如何提問,還告訴讀者如果換成另外一種研究典範,會問什麼不一樣的問題,分析的著作包括《精神病院

》、《第二輪班》、《獨裁與民主社會的起源》、《自殺論》、《新教倫與與資本主義精神》、《霧月十八的路易波拿巴》、《種族重要性的衰微》、《美國種族隔離》、《法國的工作與革命》   實際操作示範:以「福利國家」及「革命」兩個議題的實際操作為例,一步一步示範如何運用多重典範設計研究與論證   詳細而豐富的延伸閱讀書單:列出了社會科學哲學、社會學理論、女性主義理論與方法論、研究方法、歷史理論化、歷史社會學、探究的技藝等等領域的重要著作。   譯文精良:本書由擁有豐富翻譯經驗,本身同時也是學術研究者的王志弘教授翻譯,譯文品質精良、正確性高。 作者簡介 Robert R. Alford(1929-2003)

  紐約市立大學社會學特聘教授1929年出生於加州,1946年進入加州大學柏克萊分校就讀,熱心於學運與工運。畢業後,有感於當時的學術生活未能促進社會變遷,因而離開學院,到卡車工廠工作,同時投入美國汽車產業工會,在工會裡成為活躍分子。1957年重返柏克萊,攻讀社會學博士學位。曾任教於威斯康辛大學、加州大學、紐約市立大學。除了社會學專長之外,Alford也熱愛音樂,自小即擁有鋼琴天份,投入學術生涯之後,依然持續彈琴,後來更與他人合寫鋼琴的音樂評論。2003年因癌症過世,享年74歲。   Alford為美國傑出學者,聲譽卓著,曾獲美國社會學會頒發傑出教學貢獻獎。《好研究怎麼做》為其畢生從事社會學研

究與方法論教學心得之菁華,出版不久即成為社會學方法論經典,廣受引用。另著有《政黨與社會》(Party and Society, 1963)以及《醫療的政治:對改革的意識形態與利益團體阻礙》 (Health Care Politics: Ideological and Interest Groups Barriers to Reform, 1977),前者為研究英語系國家投票行為經典之作,後者則榮獲社會學最高榮譽米爾斯獎。 譯者簡介 王志弘   台灣大學建築與城鄉研究所副教授  世新大學社會發展研究所與傳播研究所兼任教授

應用於瑕疵檢測之深度 HDR

為了解決foreground中文的問題,作者吳士瑋 這樣論述:

此篇論文提出一種新的損失函數來訓練合成高動態範圍成像之深度學習模型。以這一種訓練的合成模型的方法,目的是合成瑕疵檢測模型適應的相片風格以提升瑕疵檢測模型之效能。在現有的高動態範圍成像合成函數,大部分較符合人類視覺之應用。雖然套用現有的高動態範圍的合成模型結果作為目標模型的輸入,但是卻未必能有效提升瑕疵檢測模型(目標模型)效能。應用深度學習技術時,訓練模型往往會需要大量特定需求的訓練資料,模型成果也會受限於訓練資料的品質以及類型。為此,我們藉由計算類神經網路相似度的方法,使得訓練出的合成模型亦不受限於特定訓練集,免去了合成模型應用於新的瑕疵檢測模型時所需要另外蒐集的特定訓練集的步驟。在訓練深度

學模型時,我們往往會藉由資料標註、參考輸入與輸出結果來引導模型訓練方向。本文的目的是合成瑕疵檢測模型適應的相片風格以提升瑕疵檢測模型之效能,但是實務上我們並不能清楚知曉何種相片風格是瑕疵檢測模型偏好的相片風格,因此使用現有的高動態範圍成像之深度學習模型的資料收集訓練方法是無法滿足本文目標。為此,我們提出的損失函數能屆由類神經網路相似度方法更新合成網路以達到本文目標。在本文實驗中,將合成模型實際應用在外觀檢測流程,顯示本文的合成模型可以有效提升檢測模型的實驗效果外,並總結出在 11 種場景下平均提升 20 % 以上的效果於 f1-score AUC ,以及平均提升 10 % 於 MCC scor

e AUC 。

城市步道空間型態與聲環境評價研究

為了解決foreground中文的問題,作者吳益鳴 這樣論述:

通過對城市步道聲環境現狀實測調研,了解台中市相關步道聲環境現狀,分析步道聲源,以現場實測、電腦模擬及統計分析結果為依據,對於城市步道聲環境的主觀聲景感知特徵,客觀評價指標,聲場傳播特徵進行了系統的研究分析,在此基礎上,研究總結和分析遊憩步道空間聲環境特徵。研究選取了三種類型四個步道進行了實測分析,總結分析了聲壓級在空間中的分佈特徵。通過實測和電腦軟件模擬的方法,分析了城市步道空間聲場的傳播規律以及空間參數對於其中聲場的影響。隨後,究通過電腦模擬分析了空間尺度,界面聲學參數等因素對於空間聲場的影響。最後,使用語義差異法問卷調查,定量的分析了城市步道聲環境的主觀感知結構,並通過對比其他城市公共空

間中研究成果,分析了城市步道聲環境感知的特徵。因子分析的結果表明,城市步道聲環境感知共有五個主要因子,包括,喜好度,強度,交流性,趣味性和豐富性。與其他城市聲環境相比,遊憩步道聲環境感知的特點在於感知的維度更多,結構更加均衡。基於上述研究結果,論文通過對真實案例和電腦模擬的研究,從設計師的視角,提出改善步道聲環境的三大設計策略與若干具體手法。根據步道聲源的特點,分別從「抑制聲源」和「營造步道聲環境」兩方面提出聲環境設計策略;並結合研究理論的基礎上總結和分析了步道聲環境優化設計的基本原則和方法。關鍵詞:城市步道,步道空間,聲景感知,聲場舒適度