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國立高雄科技大學 資訊管理系 黃文楨所指導 林呈柔的 基於3D視覺化介面影像辨識特徵之提取 （2019），提出lenovo ideapad關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、3D Object、特徵擷取、視覺化介面、手勢辨識、人機互動、Unity。

而第二篇論文中原大學 工業與系統工程研究所 周永燦所指導 徐孟君的 學習障礙生與一般生閱讀特殊排版文章的學習歷程與腦波變化之差異比較 （2016），提出因為有 學習障礙、腦波變化、眼球追蹤、閱讀理解的重點而找出了 lenovo ideapad的解答。

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使用音源：YouTubeオーディオライブラリ

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使用アプリ

LINE camera
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iMovie（ios iPad）
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モザイク　ぼかし & モザイク加工アプリ
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MovStash
https://itunes.apple.com/us/app/movstash/id1058281885?mt=8

Luma Fusion
https://itunes.apple.com/jp/app/lumafusion/id1062022008?mt=8

iOSのためのGarageBand
https://www.apple.com/jp/ios/garageband/

Scratch Photos
https://apps.apple.com/jp/app/scratch-photos/id1517812643

iVOCALOID-VY1：サービス終了

基於3D視覺化介面影像辨識特徵之提取

為了解決lenovo ideapad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。

學習障礙生與一般生閱讀特殊排版文章的學習歷程與腦波變化之差異比較

為了解決lenovo ideapad的問題，作者徐孟君 這樣論述：

根據我國特殊教育通報網的特殊障礙學生之種類人數表顯示，學習障礙數量佔大多數，但學習障礙與一般身心障礙不同，並無法透過某種治療法完全痊癒，而其與一般學生的差異在於他們的學習能力與一般同年齡的學生之智商水平不相符，例如在閱讀方面，他們於詞彙、字母辨認，或閱讀理解有困難，且學習障礙生較一般學生在閱讀文字不作改變之文章無法有效理解文章涵義，但透過字級、插圖等教材編輯模式能有效提升理解能力。為了瞭解字級及插圖對於學習障礙生的閱讀理解能力，過去研究多以眼動儀量測眼球移動歷程並分析及探討其數據代表之意義，但卻無從得知受測者的專注力與注意力，所以本研究目的為探討學習障礙生與一般生在閱讀三種特殊排版文章時的眼

球移動軌跡與專注力，包含附有插圖文章、關鍵字級放大與不作任何改變之文章，並藉由錯別字與閱讀測驗探討其專注力與認知能力的關係，並最後將數據進行獨立樣本T檢定與ANOVA分析。本研究結果顯示在附有插圖與關鍵字級放大之文章下，眼球移動數據顯示學習障礙生較願意花費時間閱讀，且閱讀完畢之意願提高。而於腦波數據結果顯示該兩篇文章對於學習障礙生與一般學生之間的差異並無顯著性，但在不作改變之文章下卻達顯著性。可見此兩種文章排版模式能提升學習障礙生的閱讀理解能力，希望此研究之排版方式可提供特殊教育教材設計及出版者作參考依據。

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