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國立中央大學 資訊工程學系 蘇柏齊所指導 董怡廷的 繁體中文場景資料集建置暨文字定位與辨識之評估 （2021），提出gelly中文關鍵因素是什麼，來自於深度學習、場景文字資料集、文字定位、文字辨識。
而第二篇論文國立臺北大學 資訊工程學系 陳志昌所指導 徐子揚的 Bitboard與N-Tuple Networks於愛因斯坦棋之應用 （2021），提出因為有 電腦對局、愛因斯坦棋、蒙地卡羅樹搜尋、bitboard的重點而找出了 gelly中文的解答。
gelly中文進入發燒排行的影片
舖米 Pumi
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圖文版介紹｜
(待補)
使用文具｜
吳竹雙頭水筆 065 301 040
Tombow ABT 249 N15 N95
uni Ponky pencil 白
SAKURA GELLY ROLL 08
三菱uni-ball 太字白色
輝伯代針筆0.4
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#子彈筆記 #BulletJournal #June #Bujo2019
繁體中文場景資料集建置暨文字定位與辨識之評估
為了解決gelly中文 的問題，作者董怡廷 這樣論述：
1 Introduction 12 DATASET AND ANNOTATIONS 42.1 TCSVT Dataset Construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.1.1 Types of Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.1.2 Dataset Collation and Privacy . . . . . . . . . . . . . 52.2 Dataset Annotations . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . 62.2.1 Location Annotation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2.2 Language Categories Annotation . . . . . . . . . . . . 62.2.3 Content Annotation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.3 Dataset Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.4 Annotation Rules . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.4.1 Language Bounding Box Annotation Rules . . . . . . 132.4.2 Punctuation Annotation Rules . . . . . . . . . . . . . 202.4.3 Exception Annotation Rules . . . . . . . . . . . . . . 222.5 Annotation Correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.5.
1 Ordering Coordinates Clockwise . . . . . . . . . . . . 232.5.2 Language Category Correction . . . . . . . . . . . . . 252.5.3 Character Polygon Annotation Correction . . . . . . . 262.5.4 Transcription Correction . . . . . . . . . . . . . . . . 272.5.5 String Segmentation Annotation Correction . .
. . . . 272.5.6 Punctuation Marks Correction . . . . . . . . . . . . . 283 CHALLENGE TASKS 323.1 Task 1: Scene Text Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.2 Task 2: Traditional Chinese Character Recognition . . . . . . 333.2.1 Task 3: Text Spotting and Recognition in ComplexStreetscapes
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354 Evaluation Methodology 384.1 Task 1 evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384.2 Task 2 evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414.3 Task 3 evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 Challen
ge Result 505.1 Summary for the Task1 challenge . . . . . . . . . . . . . . . 505.2 Summary for the Task2 challenge . . . . . . . . . . . . . . . 525.3 Summary for the Task3 challenge . . . . . . . . . . . . . . . 545.4 Baseline methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 566 Conclusion
and Future Work 57Reference 59
Bitboard與N-Tuple Networks於愛因斯坦棋之應用
為了解決gelly中文 的問題，作者徐子揚 這樣論述：
電腦對局在人工智慧的領域之中是個重要的領域，目前已有眾多的演算法與資料結構被用以實作在棋類對局程式中。愛因斯坦棋 (EinStein würfelt nicht!) 由於走步受到擲骰子的機率性質所影響，讓棋局充滿著不確定性，且如何拿捏場上剩餘的棋子數量與編號亦和贏得棋局的策略息息相關，也提高遊戲本身的複雜度與挑戰性。 本論文主要為使用蒙地卡羅樹搜尋演算法研發一支愛因斯坦棋程式。我們利用bitboard的資料結構提升程式整體的效率。再配合N-Tuple Networks的架構分別實作9-tuple與6-tuple來對棋盤提取盤面特徵，並且對紅藍雙方分開進行預先訓練。最後將訓練結果
與蒙地卡羅樹搜尋進行結合，以提高搜尋結果的精確度。