lenovo螢幕的問題，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

ThinkPad使用大全：商用筆電王者完全解析

為了解決lenovo螢幕的問題，作者GalaxyLee 這樣論述：

全球百科級ThinkPad專書，搞懂商用筆電王者，一本就通！ 　　◎取材自歷次參訪ThinkPad日本研發中心（Yamato Lab），詳細揭露ThinkPad三大硬體特色與設計哲學。 　　◎全彩圖文介紹平時較難接觸的原廠各式周邊裝置實機，深入活用ThinkPad專屬周邊。 　　◎ThinkPad BIOS與專屬軟體完整介紹，鉅細靡遺，深入淺出，徹底發揮主機實力。 　　★藉由本書，除了清楚硬軟體規格面的資訊，更能對Yamato Lab設計ThinkPad時所在意的機構、鍵盤、散熱這三大設計，有更深一步的體會。 　　由ThinkPad非官方情報站站長撰寫，全書共九大章節，涵蓋Think

Pad主機、原廠周邊、專屬軟體，全球百科級ThinkPad專書。 　　針對橫跨2018~2020年主流機種詳細介紹硬體諸元，新機採購不再鴨子聽雷，同時提供超完整功能說明。 　　深入介紹商用筆電王者：ThinkPad的軟硬體功能、特色及周邊設備，適合採購參考、後續操作指南以及進一步學習進階使用方法。  

lenovo螢幕進入發燒排行的影片

基於3D視覺化介面影像辨識特徵之提取

為了解決lenovo螢幕的問題，作者林呈柔 這樣論述：

現今科技越來越注重於人與機器的互動效果，而目前常用的機器控制器大多都是滑鼠、鍵盤跟觸控螢幕上。隨著人機互動模式不斷的更新，語音辨識、手勢辨識、人臉辨識、擴增實境、虛擬實境等更為高階、自然的技術，已漸漸成為人與電腦互動的管道。在許多不利於直接以手觸摸且容易受聲音干擾的環境，手勢辨識成為了最好的選項。本研究以Lenovo ideapad 500-15ISK所搭載的Intel RealSense F200及其SDK在Unity中執行。使用深度相機優勢，取得的深度圖不須再去做繁雜背景去除，便可擷取出手部姿態。將特徵擷取出手指關節後，在3D環境中建立其關節及連接骨架所構成的手掌模型，並抓取掌心的位置以

進行手部追蹤。本實驗共測試了14種手勢，平均F1值為0.82，依測試結果有9種手勢易於混肴，便將易混肴的手勢依類似的姿態歸類成3種，歸類後辨識的平均F1為0.974；為了能讓使用者了解距離與手勢辨識的範圍，將空間劃分為九個區塊的方式來表示手勢所進入的相對應區域位置，由物件與使用者互動，讓使用者更能了解距離相機遠近所對應的九個區域為何，所測試後所得平均F1值為0.981；為了讓使用者可以順利地控制物件，本研究設置了可視骨架、深度圖與一個可被操控的物件，可以即時的反應手勢的控制與物件的互動。最後藉由手勢猜拳遊戲，來展示本研究的辨識互動結果，測試後所得平均F1值為0.977，讓使用者更能體驗在現實世

界與螢幕之間的手勢變化。