[爆卦]正弦餘弦是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 正弦餘弦產品中有6篇Facebook貼文,粉絲數超過0的網紅,也在其Facebook貼文中提到, 讓給孩子了解三角函數的重要性。 https://www.facebook.com/1222305231175005/posts/4730968653641961/?sfnsn=mo...

 同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過1萬的網紅鍾日欣,也在其Youtube影片中提到,我是JC老師 電腦相關課程授課超過6000小時的一位 Revit 課程講師 由於實在太多同學向JC老師反映,希望可以有線上課程學習,所以就決定錄製一系列的 Revit 線上影片教學 而且不加密、不設限、不販售,就是純分享,希望可以幫助到有需要的朋友們 如果這部 3ds Max 教學影片對你有幫助的話...

正弦餘弦 在 鯤腹腳史蹟-張鎧臣de台南 Instagram 的最佳解答

2021-09-24 18:20:51

【呂岳德政碑】210823 呂岳何許人也?蓋乾隆四十六年(1781)履任之鳳山縣阿里港縣丞。 呂岳,字崧高,號維齋,本籍浙江紹興府餘姚縣,乾隆四十六年自晉江縣丞調派來臺,雖任期只有三年,但其任內治績循善,乾隆五十年(1785)初任滿離去時,民眾感戴而為之立碑頌德。碑文收錄於《明清碑碣選集》、《南碑...

正弦餘弦 在 許常德 Instagram 的最佳解答

2021-09-16 07:28:33

#AD 一拿到Mortlach 慕赫 2.81 x 米其林摘星慶典大餐,我就先倒了一杯慕赫16年,然後漫步到書房,看著滿架的書,品嚐這個今年八月正式成為米其林指南官方合作夥伴的威士忌品牌。而此刻,書房正播放著我在三十年期在EMI首次在華語音樂市場成立的公司獲得的私人收藏,John Lennon(約翰...

正弦餘弦 在 Chris English 多益檢定|文法核心力|生活英文 Instagram 的最佳解答

2021-09-17 16:48:33

㊙️三角函數的cosine你真的有唸對嗎? #下次就要唸對系列 🔊登登登登~讓我們隆重歡迎新系列的第一集,其實是因為以前歸類在單字原來如此系列覺得沒有那麼精準,所以今後特別針對某個單字的發音而不是用法的主題就會放到 #下次就要唸對系列 今天第一個字要來教大家求學時代都遇過的老朋友-三角函數(其...

  • 正弦餘弦 在 Facebook 的最佳貼文

    2020-12-02 15:57:49
    有 1,556 人按讚

    讓給孩子了解三角函數的重要性。

    https://www.facebook.com/1222305231175005/posts/4730968653641961/?sfnsn=mo

  • 正弦餘弦 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最佳貼文

    2017-09-22 14:30:01
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    #工業4.0 #虛實整合系統CPS #智慧工廠 #物聯網IoT #自動光學檢測AOI #傅立葉轉換FourierTransform #深度學習DeepLearning #人工智慧AI #卷積神經網路CNN #遞歸神經網路RNN #多尺度熵MSE

    【Domain know-how 是深度學習& AI 能否產生效益的關鍵】

    深度學習 (Deep Learning) 最主要的兩個部分是訓練 (training) 和推論 (Inference);對智慧工廠來說,若訓練時間過久或輸入到輸出的推理時間過長,是絕對無法接受的!GPU 藉平行運算、先對龐雜資料預做處理再丟回給 CPU,協助分擔 CPU 負載、加快運算速度及訓練時間,特別適用於由許多神經元與層級構成的深度學習、大型矩陣或資料量大、參數多的運算。產線機台設備不論是健康評估/診斷或效能預測,所使用的演算法皆與統計或機器學習密切相關。

    以深度學習為核心,向外圍擴展的順位依序為類神經網路、機器學習與 AI;而訓練方式決定推論成果。以科技廠常用的自動光學檢測 (AOI) 為例,由於 AOI 需要極高解析度的影像學為基礎,且來料品質對檢測參數有很大影響,故 AOI 設備業者往往須派駐專業人員到客戶廠房協助微調機器;若加入大數據、深度學習和人工智慧,將有助於提高辨識效率,更精確區別出處於合格邊緣的 NG 報廢品、或尚可補救的瑕疵品。另兩個應用場域是:聲音與振動檢測。

    透過收集、研究機器運轉的聲音訊號,來檢測風力發電機的軸承是否有異常狀況?不過,前提是克服環境噪音和回音等其它聲源干擾。至於振動檢測,最麻煩的就是決定要餵多長的資料?參數不同,可能導致推論天差地遠!因此,特徵擷取方式將是 AI 能否良好辨識的關鍵。目前診斷工廠馬達、轉軸多是利用傅立葉轉換 (Fourier Transform),但有個重大缺陷:它假設所有訊號都可用正弦/餘弦波模擬,再積分求得,可惜內情並非如此單純。

    一旦轉子不平衡、位置產生角度、呈現平行、彎曲或沒有鎖緊,會誘發「倍頻」現象。傳立葉頻譜雖可取得轉子系統異常訊號特微,但仍須經由人為判讀診斷,
    對產線人員有一定難度,也無法達成智能機械目標;輔以經驗模態拆解、多尺度熵 (Multiscale Entropy, MSE) 分析是理想方案。深度學習演算法還能用於金屬切削加工,將良好與損壞刀具相較並改變當中參數,包括轉速、進給、振動、電流值,可監控刀具磨耗程度並預測使用壽命。

    工業 4.0 的虛實整合目前並無確切系統規格,實現理論均以為機學習為基礎,其中,將感測器 (包括振動、電流、溫度……) 的原始訊號直接作為類神經或深度學習網路的輸入值,效果不彰;若要達到預先診斷,訊號的特徵擷取是重要因子。此外,醫療業與製造業許多應用的背後理論相似,檢驗醫療影像的技術也能用於 AOI,檢驗心電訊號的演算法,可用於檢驗機台振動訊號。

    AI 現正於各領域蓬勃發展中,演算法進入門檻亦越來越低,真正的關鍵是如何為現有數據有效轉化為實際應用並產生效益,Domain know-how 才是真正挑戰所在。模型訓練 (Model Training) 需要強大的 CPU 運算能力奧援;但若能找到決定性的型態 (pattern)、做成推論引擎 (Inference Engine),便能以最少運算資源、在最短時間內算出想要的結果。

    延伸閱讀:
    《Deep Learning 與 AI 進駐工業 4.0》
    http://compotechasia.com/a/____/2017/0911/36625.html
    (點擊內文標題即可閱讀全文)

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  • 正弦餘弦 在 Hssszn 讚新聞 Facebook 的精選貼文

    2016-11-01 15:00:00
    有 3,756 人按讚


    三角函數(正弦,餘弦,正切)的動態解說...

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