撞球介紹的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

一條線有多長?：生活中意想不到的116個數學謎題

為了解決撞球介紹的問題，作者RobEastaway 這樣論述：

最受歡迎的生活數學暢銷書《為什麼公車一次來3班？》續作 116個隱藏在日常生活中，有趣又好玩的數學謎題！ 符合PISA數學素養精神，培養數感，打開你的數學腦！ 「對大多數的讀者來說，『只有在熟悉的環境背景中學習，才能真正理解數學。』…… 作者們所提出的問題儘管近乎『粗淺俚俗』，卻總是在最後提供了出人意表但又極有意義的解答，而擴充了我們的知識視野。…… 想要讓數學教學變得有趣一點的數學老師，本書絕對是值得珍藏的武林祕笈。」 ――臺灣師範大學數學系退休教授 洪萬生 兩點之間最短的距離不是直線？ 明明是兩個選一個，為什麼機率不是五五波？ 如何在方形中放入最多的圓形硬幣？ 慢速行駛高速公路，車

資會變多？ 如何精準估算傳染病感染人數？ 明年冬天，我會感冒嗎？ 電梯怎麼等這麼久還不來，走樓梯會不會比較快？ …… 我們的生活裡原來處處隱藏了數學魔術， 讓人驚呼「數學真是太有用、太有趣了」！ 你知道嗎？荒腔走板的歌聲也有可能是天籟美聲！利用數字1就能看破騙術，而且1%也能變成50%，還有堅守「37%原則」就可以覓得佳偶！ 你有沒有想過，為什麼一星期有七天？為什麼球員變強了，比賽卻輸了？八卦新聞為什麼散佈那麼快？為什麼頭彩得主很少獨贏？如何計算一個都市的平均車速？計乘車司機怎樣讓收入提到最高？……在我們的生活裡，隨處都是有趣的數學謎題。 　　 本書兩位作者是熱愛猜謎及解決數學問題的暢銷書

作家，而各行各業的專家也為本書助了一臂之力，例如知名的電梯公司主管解釋電梯升降的邏輯、倫敦運輸局專家揭開計程車表的奧祕，以及其他諸如手稿鑑定專家、傳染病醫療專家、流行音樂界專業人士等，讓本書具高度的娛樂性，同時提供權威的科普知識。 在生活中解答數學謎題，不但趣味橫生、驚奇不斷，更能培養最佳數感！  

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myRIO機器人教材之開發

為了解決撞球介紹的問題，作者楊博鈞 這樣論述：

本論文透過一連串所設計的實驗，最後可以達到一台自主移動型機器人該機器人具有影像辨識功能，主要使用於產業自動化，以及無人搬運之應用。機器人主控制器為 myRIO-1900，是美國國家儀器公司(NI)所開發的控制器，控制器內部為雙核心ARM Cortex-A9 處理器，兩側提供 I/O，並採用 MXP 與 MSP 接頭。此裝置包含類比輸入、類比輸出、數位 I/O通道、LED、一個按鈕、一個內建加速規、1組Xilinx FPGA、內建處理器、記憶體、硬碟、影像辨識處理模組做整合。並使用TETRIX、Matrix零件可以自由與RC馬達組合成手臂用於技能競賽解題，配合梯形加速度演算法和比例–積分–微分

(PID)控制器，使運動控制更加精準，利用NI LabVIEW Vision Assistant 做影像處理功能，幫助機器人完成指定動作。

運動與科學(二版)

為了解決撞球介紹的問題，作者邱宏達 這樣論述：

　　運動與科學之關聯密不可分！ 　　什麼是運動？ 　　什麼又是科學的運動？   　　本書嘗試將科學的方法運用在競技運動上，使有效提升競技運動學習的效果。除此之外，也可以藉由對運動科學的認識，幫助欣賞比賽和了解某些運動技術的科學原理，進而增加對於競技運動的興趣。

個性化NPC行為—以撞球遊戲為例

為了解決撞球介紹的問題，作者周熙庭 這樣論述：

當遊戲複雜度提高，策略遊戲面臨了許多的挑戰，這些挑戰同時也成為AI研究領域上的議題。因為龐大的遊戲狀態空間(game space)、動作空間(action spaces)，現存的搜尋演算法都無法在這麼巨大的搜尋空間中，並且時間有限的情況下做出一個好的選擇，嚴重的影響到AI的發展性、強度。除此之外，玩家對於AI的需求，也日漸提升。許多遊戲的AI在經過玩家反覆對戰後，總會被玩家掌握到弱點和破綻，導致遊戲體驗下降。AI的多樣性、多變性，成為了一個大宗的需求。這也表示了現行的AI設計，不能再以Hard Code Scripting方式進行開發。本研究提出一個將NPC行為個性化的方法。透過萃取遊戲狀態

(State)的特徵，作為狀態優劣分析(Game state)的資訊。藉由使用狀態評分系統，將評分資訊提供給NPC行為決策、最佳化行為參數生成使用，並利用快速NPC行為預測系統得到預測遊戲狀態(state)資訊。採用Hierarchical Portfolio Search (HPS)的概念，將NPC行為、能力、思維模式歸納為不同的Partial Player，依據NPC能力產出合適的、更小的動作集合，採用動作評分系統對NPC動作集合評分，最後依據NPC思維模式，從眾多候選行為中選出一個最佳解，將複雜度高的遊戲，化繁為簡，實現可個性化行為NPC架構。我們將可個性化NPC架構應用在撞球AI設計上

，藉由分析撞球盤面戰略元件得到的盤面、桿法評分參數，讓撞球AI具備解球、作球能力。由實驗結果得知，在不同的參數權重的設定上，讓AI展現出截然不同的風格與能力。