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國立臺灣科技大學 資訊工程系 洪西進所指導 鄭雅勻的 以手勢玩行動裝置虛擬實境遊戲 （2020），提出samsung z flip 3雙卡關鍵因素是什麼，來自於深度學習、虛擬實境、行動裝置、手勢辨識。

而第二篇論文南臺科技大學 光電工程系 林正峰所指導 蔡雅婷的 氮化鎵微發光二極體之光取出效率模擬 （2017），提出因為有 微發光二極體、光取出效率、薄膜發光二極體的重點而找出了 samsung z flip 3雙卡的解答。

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今年雖然遲遲等不到新的 Note 系列，但三星下半年推出兩支旗艦摺疊機 Galaxy Z Fold3 5G 以及 Galaxy Z Flip3 5G 應戰。
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相較上一代便宜近 NT$12,000 以外，更是首款支援 S Pen 並搭載螢幕下鏡頭的摺疊手機，並擁有 IPX8 防水能力和 120Hz 畫面更新率，若未來 Galaxy Z Fold 將硬體規格堆到最頂的話，不難猜想這代的 Galaxy Z Fold3 5G 極有可能落在甜蜜點！

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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 歐巴都拿這隻
00:50 配件開箱
01:01 手機佈局
03:17 螢幕表現
04:52 無線訊號

➥ 實測體驗
05:31 音效表現
05:56 效能跑分
06:26 極限燒機
06:54 續航充電

➥ 資費計算
07:30 One UI 3.1.1
08:04 S Pen
08:30 安全性驗證
08:43 三星軟體
09:09 Galaxy Z Flip3 5G

➥ 拍照錄影
09:58 摺疊首款螢幕下鏡頭
10:15 前鏡頭拍照
10:43 前鏡頭影片
11:08 主鏡頭拍照
11:30 人像模式
11:48 主鏡頭錄影
12:15 一鍵拍錄

➥ 最後總結
12:50 最後總結


::: Galaxy Z Fold3 5G 規格 :::
核心效能：Qualcomm Snapdragon 888
儲存空間：
　LPDDR5 / UFS 3.1
　12GB + 256GB
　12GB + 512GB
主螢幕面板：7.6 吋 Dynamic AMOLED 2X
主螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
主螢幕解析度：2,208 x 1,768p, 374ppi（QXGA+）、 22.5 : 18
封面螢幕面板：6.2 吋 Dynamic AMOLED 2X
封面螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
封面螢幕解析度：2,268 x 832p, 387ppi、 24.5 : 9
電池容量：4,400mAh 雙電池
充電方式：25W 閃電快充
　10W 無線充電
　4.5W 無線電力共享
SIM 卡：5G + 4G Nano SIM 雙卡雙待
擴充容量：No
支援訊號：Wi-Fi 6E（2.4 + 5GHz）、NFC、藍牙 v5.2
5G 頻段：5G NR n1 / n3 / n5 / n8 / n28 / n41 / n78 / n79
防水等級：IPX8
充電孔：USB Type-C 3.2（支援 USB OTG、DP Alt Mode）
生物辨識：側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
S Pen 支援：S Pen Fold Edition、S Pen Pro
其他規格：Samsung Pay（含悠遊卡）、Samsung 無線 Dex、HDR10+、NFC

鏡頭規格：
　1,200 萬畫素廣角鏡頭（f/1.8、26mm、1/1.76"、1.8µm、Dual Pixel PDAF、OIS）
　1,200 萬畫素超廣角鏡頭（f/2.2、123˚、12mm、1.12µm）
　1,200 萬畫素遠距鏡頭（f/2.4、52mm、1/3.6"、1.0µm、PDAF、OIS）

　1,000 萬畫素前鏡頭（f/2.2、26mm、1/3"、1.22µm）
　400 萬畫素螢幕下鏡頭（f/1.8、2.0µm）


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以手勢玩行動裝置虛擬實境遊戲

為了解決samsung z flip 3雙卡的問題，作者鄭雅勻 這樣論述：

　　要將虛擬實境（Virtual Reality, VR）推廣至更多人使用，勢必得舒緩使用虛擬實境時會遭遇之限制。使虛擬實境使用族群增加緩慢的重要因素在於運行虛擬實境時，常需搭配其他硬體設備，追求即時的互動與真實的體驗。例如：利用紅外線感測器定位玩家手部位置並偵測其動作。為了搭配這些硬體設備並顯示擬真的畫面，運行虛擬實境的設備需求也會隨之提高，這不僅是增加了使用者的負擔，更導致想體驗虛擬實境領域的使用者卻步。　　為舒緩上述限制，本研究之目標是讓使用者能使用最低的硬體需求即可體驗真實的虛擬實境。本研究提出HandVR用來解決虛擬實境常需搭配額外硬體設備之限制的方案。首先，為取代虛擬實境玩家手部

定位與動作辨識之硬體設備，本研究使用MediaPipe Hands深度學習（Deep Learning）模型作為取得玩家手部資訊之來源。此模型以RGB圖像作為輸入，經過運算後，輸出手部共21個關鍵點之三軸座標，再以此結果計算各個手部關節點角度，並模擬雙手在虛擬實境中的姿態與手勢；再來，為同時減緩運行平台之負擔，本研究除了使用輕量化版本的深度學習模型外，也使用先檢測手掌、再進一步分析手部關鍵點的方式，以減輕運算的需求與負擔。HandVR以上述兩大技術為重點，實現僅需使用手機即可運行、使用雙手操作之虛擬實境遊戲。　　本研究結合MediaPipe Hands深度學習模型與Google Cardboa

rd頭戴顯示器，並使用Unity做為開發用的遊戲引擎，設計了一款能在Android手機運行的虛擬實境、且不須架設伺服器之遊戲──HandVR，遊戲中包含了記憶力遊戲與休閒大廳兩種關卡類型，能夠讓使用者體驗手勢辨識結合虛擬實境之特色；HandVR驗證了可行性與可玩性之價值，而在達到大幅降低使用虛擬實境門檻的同時，達成了本研究欲推廣虛擬實境之目的。

氮化鎵微發光二極體之光取出效率模擬

為了解決samsung z flip 3雙卡的問題，作者蔡雅婷 這樣論述：

　　最近兩年微發光二極體(MicroLightEmitting Diode, Micro-LED)成為最新的顯示器元件，其特性優於現在當紅的OLED，其材料穩定性、壽命、功耗、亮度、反應速度等性能更勝OLED一籌，SONY、Samsung、Apple均已投入戰局，雖然目前只有雛型機，尚未量產，但Micro-LED顯示器或許是未來顯示器的潮流。　　Micro-LED不僅提升了LED的效率，同時改善散熱之問題，本論文將著重於Micro-LED之光取出效率(Light Extraction Efficiency, LEE)探討。我們利用光學模擬軟體ASAP (Advanced Systems An

alysis Program)建立氮化鎵基板之微發光二極體模型，並以蒙地卡羅光線追跡法模擬Micro-LED的出光路徑。　　為了能夠有效的提升微發光二極體的光取出效率，我們模擬多種不同尺寸及兩種結構的氮化鎵(GaN)微發光二極體，分別為尺寸10m x 10m至300m x 300m的薄膜(Thin-Film)及覆晶(Flip-Chip)結構之微發光二極體。我們也分析了晶片表面加入半球微結構(Hemispherical Microlens Array)對光取出效率的影響，最後，我們針對Thin-Film微發光二極體的部分，將側壁傾斜不同的角度，探討整體的光取出效率是否因而提高。

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