自製pos系統的問題，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

高爾夫球車線控系統整合設計與分析

為了解決自製pos系統的問題，作者王崑賸 這樣論述：

本論文以建構一高爾夫球車線控系統(Drive-by-wire System)，並藉由開發決策系統，將控制邏輯數值化傳遞至底盤控制系統，完成於指定場域無人化自動駕駛車輛目標。首先將傳統機械控制車輛轉向、電門、煞車和檔位，改由透過一車輛控制單元(Vehicle Control Unit, VCU)作為整車控制核心，並藉由控制器區域網路(Controller Area Network, CAN bus)將控制電子訊號傳遞至各線控模組以完成轉向、電門以及煞車的底盤控制。除此之外，利用機器人作業系統(Robot Operating System, ROS)進行上端決策系統開發，使用光學雷達以及慣性偵測

單元(IMU)蒐集的環境資訊，完成同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)，搭配LIO-SAM達到路徑規劃與航點跟隨，且在行駛過程中透過車前搭載兩顆光學雷達進行障礙物偵測，以確保行駛過程中的安全性。最終於指定環境中建立地圖與設定終點，以航點跟隨模式使車輛移動至指定地點，藉由不同的控制方式進行性能分析與效益評估，完成線控系統的控制，達到無人化自動駕駛的目的。

利用記憶增強條件隨機場域之深度學習及自動化詞彙特徵於中文命名實體辨識之研究

為了解決自製pos系統的問題，作者簡國峻 這樣論述：

序列標記的模型被廣泛的運用在自然語言處理的範疇當中，如：命名實體辨識、詞性標記、斷詞等。命名實體辨識(Named Entity Recognition, NER)是自然語言處理當中一項重要的任務，因為它可以將未經過處理的文章，提取當中的命名實體並歸類到預先定義的分類當中，如：人名、地名、組織等。命名實體辨識任務當中，大多數的研究是針對英文的資料集，不同於英文通常以空格做為每個單字的分割，且每個單字通常具有其獨特的意思；中文字通常隱含許多不同的資訊，根據所在的詞彙當中不同的位置，就有可能代表不同的意思，也因此中文當中並沒有明確的斷詞特徵。而傳統的機器學習於中文命名實體的辨識任務中，大多係使用統

計的方式，並採取條件隨機場域進行序列標記，因此受限於小範圍的特徵擷取，如何在中文的資料集當中擷取參考長距離上下文資訊，判斷當前字詞正確的語意，進而正確的辨識命名實體，是一個充滿挑戰性及前瞻性的任務。為克服上述的挑戰，本研究係使用深度學習的條件隨機場域進行中文命名實體辨識任務；首先透過訓練詞向量模型，將字元轉換為數值化之資料，再藉由卷積層、雙向GRU層，及整合長距離文章資訊的記憶層，使命名實體任務不同於往常僅能夠擷取小範圍的資訊，能夠獲取豐富完整的文章訊息。此外，也藉由特徵的探勘[1]，並使用深度學習模型可自動訓練的參數，自動調整詞向量及詞彙特徵，除長距離的文章資訊外，更能充分獲得文章所隱藏的訊

息。本研究所使用的資料集包含使用自製爬蟲軟體所蒐集的網路文章做為訓練資料，另以網路新聞做為測試資料[3]的PerNews及SIGHAN Bakeoff-3[2]；經研究實驗結果呈現，在網路社群媒體的資料中可以達到的91.67％的標記準確率，與尚未加入記憶的模型相比大幅提升2.9％，再加入詞彙詞向量及詞彙特徵，與基礎的記憶模型相比更是提升了6.04％。本研究所提出之模型在SIGHAN-MSRA中也得到最高的92.45％地名實體辨識效果及90.95％召回率。