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Tutorial的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 Beginner’’s Guide to Drawing the Future: Learn How to Draw Amazing Sci-Fi Characters and Concepts 和的 Accessories for Hv and Ehv Extruded Cables: Volume 2: Land and Submarine AC/DC Applications都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自 和所出版 。
國立陽明交通大學 電信工程研究所 吳文榕所指導 葉冠華的 汽車多雷達系統之擴展目標追蹤 （2021），提出Tutorial關鍵因素是什麼，來自於擴展目標追蹤、形狀偵測、多雷達系統。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電機資訊國際學程 楊谷洋、彭文陽所指導 馬約瑟的 設計與實作應用於西瓜採集無人機系統之人工智慧電腦視覺系統 （2021），提出因為有 計算機視覺、人工智能、Pix2Pix、無人機、ROS、西瓜、Nvidia Jetson Nano的重點而找出了 Tutorial的解答。
最後網站Illustrator tutorials | Learn how to use Illustrator - Adobe Support則補充：Browse the latest Adobe Illustrator tutorials, video tutorials, hands-on projects, and more. Ranging from beginner to advanced, these tutorials provide ...
Beginner’’s Guide to Drawing the Future: Learn How to Draw Amazing Sci-Fi Characters and Concepts
為了解決Tutorial 的問題，作者 這樣論述：
Voyage into a future where droids, hovering buildings, and space vehicles exist with Beginner’s Guide to Drawing the Future - an accessible, entertaining introduction to creating science-fiction concepts with traditional tools. Packed with insightful tips, exciting tutorial projects, and essentia
l art theory simply explained by industry professionals, this exciting volume is the perfect launch pad for your journey forward through time.
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BGM引用
オーディオライブラリー
汽車多雷達系統之擴展目標追蹤
為了解決Tutorial 的問題，作者葉冠華 這樣論述：
本論文主要考慮在道路環境中之擴展目標追蹤問題。在擴展目標追蹤中，必須估計運動學及形狀兩種參數。在道路上的目標不會是任意形狀的，通常有數個特定形狀作為候選。為了提高追蹤效能，我們首先提出將形狀估計問題轉換為形狀偵測的問題。計算候選形狀的似然函數，並使用最大似然 (maximum likelihood, ML) 原理進行偵測。一旦偵測到形狀，接著再次使用 ML來估計目標位置，並將結果與追蹤濾波器的輸出相結合。使用上述方法，我們進一步提出了兩種多雷達擴展目標追蹤方法，分散式和集中式方法。由模擬結果所示，所提出的方法明顯優於傳統的擴展目標追蹤方法。
Accessories for Hv and Ehv Extruded Cables: Volume 2: Land and Submarine AC/DC Applications
為了解決Tutorial 的問題，作者 這樣論述：
The Study Committee B1 of CIGRE (Insulated Cables) covers underground and submarine, AC and DC, Insulated Cable Systems. SC B1 (formerly SC 21) was established in 1927 and celebrated its 80th anniversary during the 2007 Study Committee meeting in Osaka (Japan).Pierre Argaut graduated as an Electrica
l Engineer from the ＂Institut d’Electrotechnique de Grenoble＂ in 1971. He joined Delle-Alsthom (Now part of Alstom Grid) in Nov 1971 and took several positions before heading the R&D Department on GIS. After being Operation Manager of South European Pipeline, he joined SILEC in 1988 and retired at t
he end of 2010. His last position with SILEC was Senior Vice President. In Study Committee B1 (Insulated Cables) Pierre has held position of Working Group Member (21.09;21.06;21.07;21.17), French SC Member, Working Group Convener (B1.19), Special Reporter (2010), Advisory Group Convener (Tutorial Ad
visory Group till 2010) and is currently Chairman of SC B1 since 2010. He received the Technical Committee Award in 2000 and Distinguished Member Award in 2002.
設計與實作應用於西瓜採集無人機系統之人工智慧電腦視覺系統
為了解決Tutorial 的問題，作者馬約瑟 這樣論述：
本文設計和實現了一種用於採集、導航和檢測西瓜的計算機視覺系統的,該系統使用無人駕駛飛機且無需人工干預。該系統實現了單板計算機Nvidia Jetson Nano和為圖像傳輸樣式(Pix2Pix)而創建的捲積神經網絡。這些元素整合在一起用於檢測,姿態估計和導航以達到目標。所有流程均由狀態機管理,該狀態機負責激活或停用在後台運行的不同流程步驟。ROS平台用於創建不同進程之間的數據交換。無人機使用稱為mavlink的標準化協議來將單板計算機與飛行計算機進行通信。ROS環境中的mavros用於解釋兩個元素之間的所有數據。無人機的目標是創建一個無監督的系統以快速便捷的方式處理繁重的任務,例如西瓜收穫。
用於檢測的神經網絡結構經設計可達到30幀FPS,可在配套計算機中滿足較高的可靠性,較低的內存使用以及快速判斷來滿足這三個條件,這些條件對於實現自主飛行是必不可少的。