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國立陽明交通大學 資訊學院資訊學程 陳冠文所指導 陳紀翰的 人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構 （2021），提出stacked中文關鍵因素是什麼，來自於人體姿態估測、人體脊椎檢測、姿態關鍵點擴增、脊椎輔助檢測 系統、醫學神經網路。
而第二篇論文國立勤益科技大學 電機工程系 張隆益、趙貴祥所指導 王冠文的 太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之改良型布穀鳥最大功率追蹤法及其發電量估測 （2021），提出因為有 太陽光電模組陣列、最大功率追蹤器、改良型布穀鳥搜尋演算法、太陽光電發電系統、發電量估測系統的重點而找出了 stacked中文的解答。
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matplotlib 2D到3D資料視覺化王者歸來(全彩印刷)
為了解決stacked中文 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
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據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。
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人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構
為了解決stacked中文 的問題，作者陳紀翰 這樣論述：
人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的
預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。
太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之改良型布穀鳥最大功率追蹤法及其發電量估測
為了解決stacked中文 的問題，作者王冠文 這樣論述：
本論文主要目的在於研發太陽光電模組陣列(Photovoltaic Module Array, PMA)在遮蔭條件下之最大功率追蹤及其發電量估測系統。由於太陽光電模組陣列發生遮蔭時，太陽光電模組陣列之功率-電壓(P-V)特性曲線將會有一個以上的最大功率點（Maximum Power Point, MPP），若使用一般傳統的最大功率追蹤器可能只會追蹤到局部最大功率點（Local Maximum Power Point, LMPP），而無法追蹤到全域最大功率點（Global Maximum Power Point, GMPP）。因此，本論文首先提出一使用改良型布穀鳥搜尋學習最佳化演算法(Cucko
o Search-Learning-Based Optimization Algorithm, CSLBOA)進行太陽光電模組陣列之最大功率追蹤(Maximum Power Point Tracking, MPPT)，由模擬與實測結果證明所提之改良型布穀鳥搜尋演算法，較傳統之布穀鳥搜尋演算法具有較佳的追蹤速度響應。此外，亦提出一太陽光電模組陣列在遮蔭條件下之發電量估測系統，首先使用Matlab軟體程式建立發電量估測系統並進行發電量模擬，同時亦使用Solar Pro軟體程式進行實際發電量模擬，再由兩者模擬結果進行比照，以驗證系統之發電量估測的可行性。