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國立臺北護理健康大學 資訊管理研究所 杜清敏所指導 莊宜揚的 運用卷積神經網路於中醫舌診辨證 （2021），提出bing ai繪圖關鍵因素是什麼，來自於舌診、卷積神經網路、中醫辨證、遷移學習、資料擴增。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 機械與電腦輔助工程系碩士班 佘振華所指導 莊岱叡的 具腕部關節偏置之六軸機械手臂數控編程與模擬開發 （2021），提出因為有 腕部具偏置、六軸機械手臂、正逆向運動學、切削模擬、路徑編程的重點而找出了 bing ai繪圖的解答。
運用卷積神經網路於中醫舌診辨證
為了解決bing ai繪圖 的問題，作者莊宜揚 這樣論述：
舌診在中國醫學上有著深遠的歷史，同時也是中醫最常使用來診斷的方法之一，透過辨識舌體舌苔的變化可以診斷疾病或體質。舌診的方便性在於它的簡單性和即時性。然而，傳統的舌診有它無可避免的侷限性。如舌診診斷必須仰賴於中醫專業人員的經驗和知識，而環境因素如光照、受試者因素如病患診視位置皆有可能對舌診的診斷會造成差異，而影響治療成效。先前的學者研究多半是針對舌形與舌體進行分析，如：分析齒痕舌與病人疾病臨床症狀之關聯性。很多研究指出舌頭的特徵、形狀、顏色甚至是舌苔等生理變化顯像都可以提供醫師客觀的醫療診斷依據，但也經常會因醫師個人臨床經驗而有不一樣的診斷結果。本研究透過舌診文獻書籍掃描舌診影像及預處理，同時
結合深度學習(Deep Learning)卷積神經網路的演算法進行影像辨識分析技術。為提高模型準確率，在研究中也利用預訓練模型及影像擴增的方法建立辨識模型系統並建置部署網頁平台，提供醫療人員更準確更有依據之中醫舌診輔助機制。本研究在疾病證侯上根據中醫舌診臨床圖解文獻將證侯種類分成五大類型，再運用多種評估指標檢視模型之訓練效能。研究發現若先利用訓練資料集建立訓練模型成果，再透過舌診影像資料驗證集驗證模型的訓練會可以呈現高準確度的辨識分析校能。最後，依據機器學習建置的模型本研究部署了網頁輔助診斷系統平台，提供民眾與醫療人員更便利、準確的舌診系統進行健康狀況檢視，以期達到自我健康檢測及輔助臨床中醫師
診斷的效果。本研究期待能在日後擴增更多舌診影像資料並進行舌形及證侯關聯的舌診影像辨識，以提升臨床醫師於舌診判斷疾病時的準確性。
具腕部關節偏置之六軸機械手臂數控編程與模擬開發
為了解決bing ai繪圖 的問題，作者莊岱叡 這樣論述：
近年來機械手臂逐漸在自動化發展中扮演不可或缺的角色，能依照現場環境需求來選擇機械手臂，目前機械手臂廣泛應用在貨物搬運、裝配、檢測、加工、焊接、毛邊等複雜工作，商用常見的六軸機械手臂多為三個相鄰關節軸相交構型而此種構型無法處理大負荷及較長的水平範圍操作之需求，因此設計出腕部關節偏置之手臂構型來因應。已有商用機械手臂發展出腕部關節偏置之構型此構型三個相鄰關節軸不相交，其逆向運動學一般沒有封閉解析解，通常採用數值解法求解，其求解收斂速度會與所選取角度初始值有關，因此也比解析解複雜許多。本論文以YASKAWA MOTOMAN MA1400六軸腕部具偏移型機械手臂為研究對象，利用Denavit-Har
tenberg座標系轉換法建立機械手臂運動學數學模型，推導正逆向運動學數學式，透過迭代法與內差法求取機械手臂姿態對應的關節角度，並使用Visual Studio C#撰寫程式，以ModuleWorks與OpenGL函式庫來實現工法編程與加工模擬，最後本文透過SprutCAM軟體進行手臂驗證比對，確認本研究六軸腕部具偏置機械手臂姿態與位置轉換之正確性。