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另外網站The role of behavioural ecology in southern Africa - EIS也說明：93 November/December 1997. The role of behavioural ecology in southern Africa. Robert E. Simmons, Philip E. Stander, Phoebe Barnard and Guy Cowlishaw.

國立臺灣大學 機械工程學研究所 鄭榮和所指導 謝岳穎的 應用疊層參數之複合材料複合式最佳化方法 （2011），提出Philip Stander PhD關鍵因素是什麼，來自於複合材料、疊層參數、積層板、三明治結構、最佳化。

而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 張堂賢所指導 吳耀然的 電腦視覺為基礎之交通辨識技術應用於車載駕駛輔助與交通監控研究 （2003），提出因為有 交通監控系統、電腦視覺、行車駕駛輔助系統、車輛偵測、車道線偵測的重點而找出了 Philip Stander PhD的解答。

最後網站TUT Architecture Dept: Home則補充：At the Department of Architecture at TUT, there are two mainstream courses Bachelors of Architecture(Professional) and Bachelors of Architecture(Technology)

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Philip Stander PhD，大家也想知道這些：

應用疊層參數之複合材料複合式最佳化方法

為了解決Philip Stander PhD的問題，作者謝岳穎 這樣論述：

傳統複合材料(如積層板、三明治結構)之最佳化設計方法，通常選定部分設計參數(如疊層數目、角度與順序以及表材、芯材厚度等)作為設計變數，並設定限制條件與目標函數後，直接代入最佳化演算法求解。如果目標函數不具有平滑、連續的梯度關係(如當疊層角度為設計變數時)，則會因為以梯度演算法僅能求得局部最佳解，而通常使用演化式演算法，此方法雖然具有搜尋全域最佳解的能力，但過程中卻必須花費大量的演算次數。如果同時又因結構複雜而需要結合有限元素法求取限制條件及目標函數，則花費的時間將相當可觀。 本研究應用疊層參數(lamination parameter)提出一套複合材料複合式最佳化方法，將最佳化問題分為

兩個步驟的子問題：第一步驟以疊層參數為設計變數，因其具凸性(convexity)且與目標函數呈現平滑、連續的梯度關係，因此適用梯度演算法求取最佳解；第二步驟以疊層角度為設計變數，使用演化式演算法逼近最佳解之疊層參數。由於僅於第一步驟需要使用有限元素法計算目標函數，因此將大幅減少收斂時間，提高求解效率。 本論文首先針對伸張與彎曲耦合的疊層參數，以二維擬合限制條件建立近似可行區域，並用於上述最佳化方法，以大幅限縮搜尋範圍而避免不存在之解。並依序透過分析方法準確性、最佳化方法準確性、效率與通用性之驗證，證實使用於積層板可較傳統方法減少約80%的有限元素計算次數。然後提出三明治勁度矩陣估算法，讓此方

法可延伸應用於三明治結構。並驗證除了具有較高的求解效率外，將可能求得優於傳統方法之最佳解。 最後本研究以輕量化個人載具結構設計展示此最佳化方法所帶來之效益。

電腦視覺為基礎之交通辨識技術應用於車載駕駛輔助與交通監控研究

為了解決Philip Stander PhD的問題，作者吳耀然 這樣論述：

本研究之目的係提出一個電腦視覺為基礎之公路安全系統架構。此架構主要包含三個部分：電腦視覺為基礎之行車駕駛輔助系統 (Computer Vision-based Driver Assistance System, CVDAS)、電腦視覺為基礎之交通監控系統 (Computer Vision-based Traffic Monitoring System, CVTMS)以及用路人。上述二系統將利用電腦視覺及影像處理技術達到資訊取得之目的，並驗證其效能及可行性。 本研究所發展之行車安全輔助系統主要利用架設於車上之CCD (Charge Couple Device, 光電耦合元件) 攝影機取得行

車前方影像，再運用電腦視覺及影像處理技術，於一般公路系統中識別行車環境。系統運作主要包含兩個步驟，依序為車道線偵測 (lane detection) 以及前方多車偵測 (multiple vehicle detection)。首先，透過車道線偵測可取得車輛與車道線之相對關係及構建空間資訊，並有效利用 濾波器推估行車軌跡。之後，利用已取得之道路空間資訊，進而有效偵測前方行駛車輛，並取得其相對位置資訊。本研究結果顯示，車道線偵測可有效取得行車軌跡線，且車輛偵測的平均成必v可達97%以上。 本研究所發展之交通監控系統，乃利用架設於路側之CCD攝影機擷取車流影像並進行影像處理，其主要包含五步驟：

(1) 前處理，(2)前景取出，(3) 陰影消除，(4)車輛追蹤，(5)交通參數之取得。於前處理中，採用自動或手動車道線偵測弁遄A對攝影機進行自動校正並構建空間資訊。系統運作時，在可視範圍內之移動車輛會被視為前景而取出，並同時進行陰影去除。於車輛追蹤時，本系統採用 濾波器加強車輛追蹤之強健性。最後，車流基本參數即可取得。根據實驗結果顯示，車輛追蹤及偵測區域車流量之偵測成必v高於96%。本研究結果證實，CCD攝影機搭配影像處理技術可以成巨�得車流參數以及多車行車軌跡。

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