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RTSP 拉 流的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（印）甘德拉·庫馬爾·納納寫的 Wireshark網絡分析實戰（第2版） 可以從中找到所需的評價。
國立中央大學 資訊工程學系 孫敏德所指導 伍家恩的 A Corpus Crawler for Taiwanese Mandarin Audio Transcription Using Deep Speech （2020），提出RTSP 拉 流關鍵因素是什麼，來自於語音辨識、台灣口音、資料集處理。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電機工程系 黃文祥所指導 傅思源的 具機器學習的數字識別技術研製 - 以廠務MOF電錶應用為例 （2019），提出因為有 深度學習、影像前處理、卷積神經網路、激活函數、OpenCV的重點而找出了 RTSP 拉 流的解答。
Wireshark網絡分析實戰（第2版）
為了解決RTSP 拉 流 的問題，作者（印）甘德拉·庫馬爾·納納 這樣論述：
《Wireshark網路分析實戰（第2版）》是同名暢銷圖書的全新升級版，按部就班地講解了Wireshark的用法以及如何使用該工具解決實際的網路問題。 《Wireshark網路分析實戰（第2版）》共分為19章，其內容涵蓋了Wireshark版本2簡介，熟練使用Wireshark排除網路故障，抓包過濾器的用法，顯示過濾器的用法，基本信息統計工具的用法，高級信息統計工具的用法，Expert Information工具的用法，Ethernet和LAN交換，無線LAN，網路層協議及其運作方式，傳輸層協議分析，FTP、HTTP/1和HTTP/2，DNS協議分析，E-mail協議分析
，NetBIOS和SMB協議分析，企業網應用程序行為分析，排除SIP、多媒體及IP電話故障，排除由低帶寬或高延遲所引發的故障，網路安全和網路取證等知識。 《Wireshark網路分析實戰（第2版）》適合對Wireshark感興趣的網路從業人員閱讀，高校網路相關專業的師生也能從本書中獲益。
A Corpus Crawler for Taiwanese Mandarin Audio Transcription Using Deep Speech
為了解決RTSP 拉 流 的問題，作者伍家恩 這樣論述：
隨著科技的發展，語音辨識技術逐漸被應用在各個領域，例如語音輸入和智慧助理。近年來，隨著深度學習技術不斷的發展，許多主流語言的語音辨識模型和相關的資料集也逐漸被釋出，例如英語和中國口音的中文。因此，這些主流語言的語音辨識準確率通常遠高於其他比較小眾的語言(例如:台灣口音的中文)。台灣口音的中文在很多方面都與中國口音的中文不盡相同，唯獨句子結構是比較相近的。因此，若想要讓針對中國口音開發的中文語音辨識模型也能夠正確的辨識台灣口音的中文，我們必須先收集大量的台灣口音資料集來重新訓練該模型，才能得到不錯的效果。 因此，我們在本篇論文提出了一套針對台灣口音的中文語音資料集的收集系統，它可以自動從
YouTube的影片中收集台灣口音的中文聲音檔和以及對應的文本資料；透過YouTube的CC字幕，我們大大簡化了收集資料的過程，讓收集語音資料集的速度大幅提升。此外，我們還設計了一系列的預處理演算法，用來解決文本資料集相關的發音問題，其中包括去除不必要的內容(例如:多餘的換行、空格、標點符號以及外來語言的文字…等)和辨識阿拉伯數字的正確中文發音。我們利用這套系統從YouTube上收集了30小時的台灣口音的中文語音資料集，用來改善Deep Speech語音辨識模型的準確率。而最終的實驗結果表明，隨著我們使用的資料集增加，語音辨識模型的平均字詞錯誤率以非線性的方式逐步下降改進。
具機器學習的數字識別技術研製 - 以廠務MOF電錶應用為例
為了解決RTSP 拉 流 的問題，作者傅思源 這樣論述：
廠務系統為動力中心，系統變因多樣且複雜，日常運作需仰賴的人工現場巡檢觀察、作業落實度確認，往往成效不佳又耗費許多無效工時；發想如何使人員工作更有效率及系統化地安全穩定現場作業，以讓運轉更貼近動態現況變化。 如今智慧資訊系統科技的進步，使得各行業的工作效率提升且變得更SMART；例如：臉部辨識、行人辨識、車牌辨識、QR code 二維條碼掃描；這些使得繁雜的技術系統得以整合與簡化，讓專業人員在工作的發展上能夠更有效率且準確地完成工作。在各種影像辨識上，透過機器學習與分析，資訊系統使用深度學習模組，提升辨識的精準度，達到智慧化的辨識目的。因電力電錶是廠務動力系統最重要的數據之一，如電費計算
、契約容量申請多少、機台用電狀況等都需參考該數據，其對於工廠的電費支出有很大的關連。因此本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)架構，擷取電力電錶的區域中數據進行影像分析，再對儀錶區域中的電力指標內容進行分析；將分析得到的指標內容以阿拉伯數字形式即時輸出寫到資料庫，再由圖控系統讀取應用控制；本論文使用深度學習影像辨識系統，經由實驗結果顯示準確率達到96%。