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淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 王銀添所指導 李宏恩的 攜帶型商用電子計算機之連接器設計與製造技術探討 （2020），提出vivobook關鍵因素是什麼，來自於SMT、通孔插裝技術、印刷電路板、FPC、連接器。

而第二篇論文國立嘉義大學 生物機電工程學系 洪敏勝所指導 吳宥澄的 影像辨識在循環腫瘤細胞計數之研究 （2019），提出因為有 影像處理、OpenCV、機器學習、循環腫瘤細胞的重點而找出了 vivobook的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了vivobook，大家也想知道這些：

vivobook進入發燒排行的影片

[Don't Hold Me Back]

#持修 #ASUS #VivobookPro #有膽創異
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【有膽創異】Vivobook Pro X 持修

沒有因為世界變得不一樣而停止創作
首次挑戰與 #Pro級 年輕創作者共創單曲MV 《Don’t Hold Me Back》
先不管以後會怎樣，只要膽子夠大，夢想就能繼續長大
所以勇敢造起來吧，用創作跟世界較勁
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Don't Hold Me Back
詞：持修
曲：持修

很多時候 他們說你 還小 
可以這樣就好 你就開心 
還是 你也 覺得明明想要更多 
不想再 被那些話語狠狠抓住

Don’t hold me back

我知道你現在很痛苦
但這都是你選擇的路
我保證你一定很辛苦
但最後留下的是我們
那我們做個約定 好嗎
要一起去想去的 地方
那我們做個約定 好嗎
要一起去想去的 地方


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◆Don't Hold Me Back
經紀公司：野聲音娛樂有限公司 Ya Sound Entertainment Ltd.
造型師：Edie Lai、徐唯庭、徐書憶
化妝師：陳美琪
髮型師：EVA
髮型師助理：Evan
平面側拍攝影師：凌莊@脆虎影像工作室

製作人Producer：鍾濰宇Yu
編曲Arranger：持修ChihSiou
錄音師Recording Engineer：鍾濰宇Yu
錄音室Recording Studio：89 studio
人聲編輯Vocal Editing：游景棠Don Yu
混音師Mixing Engineer：沈冠霖SHENB
混音室Mixing Studio：小公園 The Park
母帶後期處理工程師Mastering Engineer：沈冠霖SHENB
母帶後期處理工作室Mastering Studio：小公園The Park
製作助理Production Assistant：游景棠Don Yu
特別感謝Special Thanks：君豪Howe

◆Don't Hold Me Back MV
製作公司：頂樓先生影像製作
代理商：電通國華
監製：陳明揚
導演：一盞EthanYIJAN
導演助理：謝孟妘
導演組支援：蔡雨婷
製片：張瀠之
執行製片：李沛恩、謝伯鑫
製片助理：蔡惠貞
防疫組：魏嘉伶、林宛諭
攝影師：孤單山姆
B cam攝影師：周奕
攝影大助：余書豪、王奕儒
攝影二助： 張家瑜、李世全、林昭汝
Ronin技師：尤崇瑋
遠端監控：楊邵軒
燈光師：莊逸晨
燈光大助：曾宥運
燈光助理：蕭立豪、周陳斌
雷射燈：蔡政霖、龔昱彰、陳柏璇、吳哲賢、王甫丞、陳世欣
場務領班：陳人誌
場務助理：張聖聰
電車：周添枝
錄音師：李育智
錄音助理：陳宏信
美術指導：李思萱
美術執行：陳昱翔
美術場務：陳涵哲、呂鴻昌
美術實習生：陳柏璇
學生妝髮：蔣佳芸、林亞靜
平面攝影師：尹崇懿
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攜帶型商用電子計算機之連接器設計與製造技術探討

為了解決vivobook的問題，作者李宏恩 這樣論述：

本篇技術報告是本人在 英業達股份有限公司的研發單位的實習期間，所了解與接觸到的所有見聞。報告內容包含英業達企業相關介紹、實習工作內容、心得與對於機構常用的製造工藝項目的介紹等。在實習中學習到塑膠、衝壓、壓鑄、SMT等等的製造知識，也參與產品專案的開發過程，收穫良多同時也對於自己有更多的了解。商務筆記型電腦的設計與製造，過程是非常複雜且精密的，需要了解各製程原理，而製程的限制將會影響哪些設計，為因應各種不同的製程或測試，而需要有各種不同的對策，目標皆是為了將產品品質做到最好且可順利進行量產，因此，了解各項製程的專業知識，就顯得非常的重要。

影像辨識在循環腫瘤細胞計數之研究

為了解決vivobook的問題，作者吳宥澄 這樣論述：

為了達到監測血液中是否仍有循環腫瘤細胞(Circulating tumor cells, CTCs)之目標，本研究開發一CTCs檢測軟體，利用OpenCV及影像前處理，濾除多餘的背景雜訊，再透過霍夫找圓的方式標記循環腫瘤細胞。本研究探討三種不同介面取得之影像對於循環腫瘤細胞標記之影響，分別為：CCD攝影機影像、智慧型手機搭配顯微鏡40倍物鏡影像以及智慧型手機專用Handy高倍率鏡頭影像；藉由不同的影像拍攝方式，比較傳統顯微鏡的影像與手機影像的差異，以期能開發可攜帶的智慧型手機即時影像辨識技術。此外，本研究亦透過機器學習的辨識方式，比較自行開發之軟體與機器學習的辨識結果之查全率。在機器學習的

方面，總共有4076張循環腫瘤細胞的影像作為機器學習訓練模型使用，訓練模型的影像包含明視野影像以及螢光影像。在CCD攝影機影像辨識上，機器學習查全率有不錯的結果，測試不同強光及溶液該查全率皆有90%以上，在混合樣本4076張影像的模組，除蔗糖強光影像其查全率螢光約82%，明視野76%，但其餘查全率也都保持90%以上，而自行開發軟體在蔗糖強光樣本中明視野影像的查全率82%最低，其餘則在90%以上；但以精確率的結果則是自行開發軟體的成效較佳，除了PBS溶液中光樣本精確率較低71%，其餘可保持有90%以上的精確率，而機器學習整體精確率只有約80%左右；總結來說，機器學習在不放過任何一顆循環腫瘤細胞上

表現較優，但自行開發軟體則可以更明確標定出循環腫瘤細胞，並協助醫學影像在循環腫瘤細胞方面的偵測；而使用手機拍攝影像檢測循環腫瘤細胞由於效果不佳，目前仍以顯微鏡所拍攝影像觀察結果最為準確。

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