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室外機位置的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦盧守謙,陳承聖寫的 圖解消防安全設備設置標準(5版) 和盧守謙,陳承聖的 圖解消防安全設備設置標準(4版)都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自五南 和五南所出版 。
亞洲大學 數位媒體設計學系 龍希文所指導 蔡楨永的 利用影像後處理增強醫療影像進行深度學習 （2020），提出室外機位置關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、加速度、超音波影像、磁振造影、頻譜圖。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 練光祐所指導 張哲瑋的 基於聲源與超寬頻感測器定位之自走車跟隨無人機控制 （2020），提出因為有 聲源定位、時間延遲估測法、波束成型法、超寬頻感測器、轉彎軌跡規劃、自走車跟隨無人機控制的重點而找出了 室外機位置的解答。
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圖解消防安全設備設置標準(5版)
為了解決室外機位置 的問題，作者盧守謙,陳承聖 這樣論述：
1. 分類引導 輕鬆入門 本書分6章，以條文序列編排，並依法規名稱分總則、消防設計、消防安全設備、公共危險物品等場所消防設計及消防安全設備、附則之條文作圖解，最後將上揭之消防設備師(士)國家考題作解析。 2. 條文併解釋函 圖文解說 各章節內文與相關消防署解釋函予以整合，進行圖文解說，使讀者輕鬆上手，並於最後一章收錄消防設備師(士)國家考題；以供上課教材及考試用書，使準備應考讀者了解重點所在，於未來考場上能無往不利。 3. 納入日本 最新知識 消防安全設備設置標準法規源自日本，本書編輯上也將其原文資料大量納入，並詳細闡釋，使讀者併以得知國內與日本法規上之異
同所在。 4. 30年火場經驗 消防本職博士 累積30年火場經驗，以消防本職博士，來進行實務與法規理論之解析，消除學習盲點，並精心彙編相關圖表，以力求一本優質之消防書籍。
利用影像後處理增強醫療影像進行深度學習
為了解決室外機位置 的問題，作者蔡楨永 這樣論述：
醫療影像辨識利用深度學習 (Deep Learning)，已運用於輔助臨床診斷和醫療研究。近年人工智慧 (Artificial Intelligence) 和深度學習領域的發展，在硬體發展或軟體技術都有重大突破。但是醫療影像資料蒐集不易，影像資料不足的問題影響了深度學習的訓練，容易造成資料分佈不均 (Data Imbalance) 或無法進行深度學習訓練。利用影像後處理的優點，增加資料集的影像數量和影像特徵，以減少學習過程中出現的誤差和資料不平衡誤差的問題。本研究假設，透過影像後處理的方式，讓小規模的醫療影像資料集 (Dataset)，進行深度學習的訓練，才有機會得到良好的分類與預測的結果。
研究的目的在於實踐少量資料在深度學習中訓練的可行性，使用影像後處理的方法，進行醫療影像深度學習的模型訓練，提高訓練的精準度 (Precision) 和準確度 (Accuracy)。醫療影像蒐集範圍由簡單生物訊號到昂貴的檢測儀器，結合肩痛、疲勞與下背痛等骨骼肌常見的問題。因此本研究的三種醫療影像範圍如下：1.加速度訊號 (Acceleration Signal)、2.超音波影像 (Ultrasound Image)、3.磁振造影 (Magnetic Resonance Imaging, MRI)。這些影像透過需要經過格式轉換，進行分類辨識和找尋病癥。經過影像後處理的透過翻轉、旋轉、尺寸縮放、高斯
雜訊、改變明暗對比等，分別在加速度訊號轉換的頻譜圖、肱二頭肌的超音波影像，以及腰椎MRI進行影像後處理。經過深度學習，產生的結果：輪椅加速度之X軸左右移動特徵比Y軸前後移動明顯，準確率達83.3 %。肱二頭肌超音波影像35 Hz與50 Hz的特徵更為明顯，AUC值10分鐘35 Hz為0.834與 50 Hz達到0.814。腰椎MRI在「550-aug」組，預測椎間盤突出的準確率有92.35 %，由此證得影像後處理對於小型資料集的深度學習是非常重要。證實其可行性與本研究的假設是一致的，進行影像後處理可幫助醫療影像進行深度學習。
圖解消防安全設備設置標準(4版)
為了解決室外機位置 的問題，作者盧守謙,陳承聖 這樣論述：
1. 分類引導 輕鬆入門 本書分6章，以條文序列編排，並依法規名稱分總則、消防設計、消防安全設備、公共危險物品等場所消防設計及消防安全設備、附則之條文作圖解，最後將上揭之消防設備師(士)國家考題作解析。 2. 條文併解釋函 圖文解說 各章節內文與相關消防署解釋函予以整合，進行圖文解說，使讀者輕鬆上手，並於最後一章收錄消防設備師(士)國家考題；以供上課教材及考試用書，使準備應考讀者了解重點所在，於未來考場上能無往不利。 3. 納入日本 最新知識 消防安全設備設置標準法規源自日本，本書編輯上也將其原文資料大量納入，並詳細闡釋，使讀者併以得知國內與日本法規上之異同
所在。 4. 30年火場經驗 消防本職博士 累積30年火場經驗，以消防本職博士，來進行實務與法規理論之解析，消除學習盲點，並精心彙編相關圖表，以力求一本優質之消防書籍。
基於聲源與超寬頻感測器定位之自走車跟隨無人機控制
為了解決室外機位置 的問題，作者張哲瑋 這樣論述：
無人機與自走車之陸空協作有著廣泛應用。無人機位在空中，視野寬闊，可克服各種嚴峻的地形，提供前方目標物的大地座標，並引領位於地面的自走車前進。自走車會依照多工任務之需求搭載感測器與多樣備援裝置。關於如何控制自走車跟隨無人機行進的研究，其核心技術為三維定位功能。本論文使用兩種感測器進行定位，分別為超寬頻感測器來估測距離以及麥克風陣列接收馬達運轉聲以定出方位。聲音定位技術中包含水平角估測與仰角估測。水平角估測透過交互相關函數估算聲源到麥克風對之間的時間差，依據麥克風陣列的幾何關係，求得聲源水平角度。仰角估測採用波束成型法、時間延遲估算法，以音框化的方式輸入至仰角估測演算法中進行統計並輸出最終估測結
果。超寬頻感測器能提供無人機與自走車之間的高精度直線距離，然而在本應用情境中卻無法獨自進行有效的定位。如何遵循無人機的轉彎軌跡前行，避免提早或過晚轉彎是跟隨控制中最大的難題。尤其與無人機相距較遠時，此問題更為棘手。本論文透過設計轉彎機制，預測無人機轉彎點並進行轉彎軌跡的規劃。透過設計出的轉彎點，使自走車能在正確的位置轉彎，避免發生截彎取直的狀況，並透過規劃轉彎的軌跡，模擬出無人機飛行的路徑，使其能在不同轉彎角度下跟隨的更加順暢、平滑。實驗結果揭示無人機聲音的能量若在70dB以上，聲源定位有較高準確度，自走車的跟隨也會更佳穩定。最後也實際於室外實測並進行分析，證實了本論文跟隨系統的可行性。