reach檢測的問題，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

圖解智慧工廠：IoT、AI、RPA如何改變製造業

為了解決reach檢測的問題，作者松林光男（MitsuoMATSUBAYASHI）,川上正伸（MasanobuKAWAKAMI） 這樣論述：

以5G、AI、IoT與機器人， 拚升級、助轉型、顧人才、救公司！   今天看昨天的報表？那就太慢了。 藉由科技將生產線的即時資訊可視化、網路化， 掌握現況，進而預測問題、事先解決問題， 邁向智慧製造，落實數位轉型。     智慧工廠（smart factory）是指工廠內以感測器和網路將機器設備互相連結，形成物聯網（IoT），並且導入人工智慧（AI），將即時資訊可視化。   對於製造業而言，導入智慧工廠可以提高機器和人員的生產力，創造產品和服務的附加價值，進而提高公司績效。   具備智慧工廠的知識，就能因應製造業的二大變化：   ►工廠自動化加速人機協作，傳統製造業面臨數位轉型的挑戰。 ►

技術普及帶來工廠面貌的變化，像是5G、IoT、AI和RPA（Robotic Process Automation；機器人流程自動化）等科技形成「無人工廠」，衝擊傳統製造業。   製造業導入智慧工廠的好處包括：   ●人力精簡化、省力化：只需要管理機器和資訊系統的人力，省時省力。   ●製程「可視化」：預測機器設備故障、降低不良率、加速生產提高產量等，進而降低生產成本。   ●從「留下資訊」變成「留下方法」：即時資訊和數據有助於預測問題、提前解決，而不是到了明天或一個星期之後，看到報表才頭痛。   本書以圖解方式詳細解說智慧工廠、工廠管理，包括生產形態、生產管理、品質管理、庫存管理等基礎知識，以

及建置資訊系統、運用工廠IoT、製造業生存法則等案例。   無論你是製造業的新進員工、大齡員工還是主管，本書詳細介紹工廠管理的基礎知識到智慧製造的最新資訊，是製造業從業人員都受用的一本書。

新編環境毒物學

為了解決reach檢測的問題，作者陳健民,黃大駿 這樣論述：

　　本書內容充實廣泛，架構完整，循序漸進的編寫方式，可全方位導引讀者對於環境毒物學之通盤瞭解，是一本值得推薦於環境保護和研究用的教科書，也是綜合理論、實務及具國際宏觀是一本綜合理論、實務並具國際宏觀視野的優良教科書。 　　全書共12章，首先介紹環境毒物學，讓讀者瞭解藥、毒物之分別，毒物在生物體中的毒性和時間之關聯，其次分別就突變物、致癌物和環境荷爾蒙，詳細闡述其作用機制，進而依農藥、金屬、戴奧辛、多氯聯苯、多環芳香碳氫化合物和室內空氣汙染物等，介紹相關的特性、毒性、宿命、影響和管理，可以讓讀者先有基本的背景概念，再依個人興趣，作更深入的研讀。書中環境荷爾蒙的觀點新穎，可供

讀者瞭解毒物之特性和危害，以及預防原則應用於環境保護的重要性。 　　環境毒物學是學習毒物對環境影響的重要基礎學科，也是提供毒物對環境生態影響評估時，政策及決策重要知識依據。因此對於環境科學、環境工程等科系而言都是重要的學科。這本環境毒物學是此一課程絕佳教科書，也是實務從業人員進修充實的首選！  

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決reach檢測的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。