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國立臺灣海洋大學 電機工程學系 曾敬翔所指導 陳信佐的 基於深度學習之動物個體辨識 (2020),提出ios 14門禁卡台灣關鍵因素是什麼,來自於深度學習、卷積神經網路(CNN)、動物個體辨識。

而第二篇論文中原大學 商業設計研究所 黃文宗所指導 古庭卉的 以使用者經驗探討通勤族使用台鐵e訂通App之研究與設計 (2018),提出因為有 通勤、使用者經驗、使用者介面、台鐵、應用程式、UI/UX的重點而找出了 ios 14門禁卡台灣的解答。

最後網站iPhone如何复制门禁卡?教你避免破解NFC也可以在台湾使用則補充:到目前为止,iPhone的NFC功能还没有完全开放,除非是越狱,才有可能使用iPhone复制门禁卡功能。 最多只能通过Home Key 门锁和/或交通卡Apple Pay 来实现。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ios 14門禁卡台灣,大家也想知道這些:

基於深度學習之動物個體辨識

為了解決ios 14門禁卡台灣的問題,作者陳信佐 這樣論述:

在科技的進步下,人工智慧(Artificial Intelligence , AI)也越趨成熟,也有許多產品使用了機器學習以及影像辨識系統的解決方案,例如人臉辨識、生物物種辨別、物件偵測、車牌辨識等。深度學習也是由此發展而來,此方法可以使原本的辨識效果更加精準,但現今的人工智慧還是需仰賴人工,選擇所需的資料來做辨識,本篇論文是以動物的個體辨識為主軸,因針對動物品種的辨識很多,卻沒有以個體辨識有關的研究,原因可能是資料不易蒐集,以及個體差異不大,導致辨識上的困難。有鑑於先前在網路上看過的動物觀察影片,是觀察同一隻野生熊的紀錄直播,但攝影機是固定的,所以研究人員需要定期去當地確任是否為觀察目標,

確認方法就是在熊的身上做記號,不僅危險且需花費許多時間,因此會有做這個研究的動機,希望使用深度學習的方法,只要有足夠的照片就可以辨識動物個體,且不必時常到當地勘查,省下許多時間。本論文的目標是開發動物個體辨識技術以適用於閘門門禁系統。我們建立了YOLO和Faster R-CNN這兩種卷積神經網路架構,然後用蒐集到的鸚鵡的影像資料庫進行訓練。所得之網路則用來辨識同樣鸚鵡的不同測試影像資料庫。結果顯示Faster R-CNN和YOLO分別達到91%和88%之正確率,接著使用GrubCut演算法,去除背景後,得到了93%和89%的結果,這顯示著Faster R-CNN可能較適用於動物個體辨識這個任務

。所提出的網路也被移植到樹莓派以控制閘門移動,閘門只有在辨認出的動物具有許可身分時才會開門。這個閘門門禁系統在農場管理時能派上用場以節約人力。

以使用者經驗探討通勤族使用台鐵e訂通App之研究與設計

為了解決ios 14門禁卡台灣的問題,作者古庭卉 這樣論述:

隨著交通的發達,越來越多民眾選擇通勤或通學至都會區,台灣15歲以上跨縣市通勤人口已達458萬,通勤率佔工作人口的42.9%。台鐵是台灣主要通勤的運具之一,在傳統台鐵時刻表以紙本為主,現今隨著科技發展、網路的進步,以及智慧型手機的普及,民眾利用智慧型手機的App取得台鐵時刻資訊越來越便利。台鐵也推出「台鐵e訂通」App提供民眾下載,但使用率卻比不上其他民間推出的App來的普及。本研究藉由文獻探討,重新規劃「台鐵e訂通」使用體驗與介面設計。依照Jesse James Garrett(2000)提出使用者經驗要素分成五個階段,由下至上分別為:策略、功能範圍、系統結構、介面架構、視覺設計。其次,以B

en Shneiderman(1986)提出介面的黃金八大法則進行設計:一致性、便捷操作、有意義的反饋、訊息設計、簡化錯誤處理、回復設計、充份的控制權、減少記憶負擔。根據以上標準進行「台鐵e訂通」優化,主要分為三個階段,第一階段使用者經驗研究(UXR),利用訪談法中的半結構式訪談瞭解使用者的需求與使用上的感受,並根據現有常用的四款App與官方推行的App進行比較,最後將結果作為第二階段的設計參考。第二階段的使用者經驗設計(UXD),根據第一階段的需求定義,並以人為中心的設計思考方式,重新規劃使用者介面設計、資訊架構與使用者經驗設計,最後產出設計原型(Prototype)。第三階段為使用者經驗測

試(UXT),透過Prototype的方式邀請使用者做測試,蒐集使用者的意見回饋,評估後續設計方向與介面調整。本研究目的是希望能透過UI/UX的結合,瞭解通勤者在使用App上的需求與痛點,提高對台鐵官方推行的「台鐵e訂通」App使用率,以使用者的需求為出發點打造好的使用體驗。