消費者選擇便利商店現烤麵包之因素探討

[[abstract]]截至2011年4月為止，臺灣連鎖便利商店展店數量合計約9230家，平均3,000人即有一家便利商店，密度高居世界之冠。這幾年臺灣便利商店進入飽和期，加上消費緊縮，成長明顯趨緩，為因應市場變化，尋找新經營模式與元素，便利商店業者便往麵包產業靠攏。本研究試圖從消費者的角?探討購買現烤麵包的因素，希望能從消費者的觀點?歸納與分?消費者對於產品的購買行為與動機，並?解??商店購買現烤麵包族群之市場狀況。 本研究利用問卷調查探討中部地區曾去過7-11、FamilyMart、萊爾富??商店購買現烤麵包之消費者的動機因素。研究結果顯示消費者選擇便利商店現烤麵包之因素包括「品質需求」、「安全需求」、「便利需求」及「促銷需求」。而從本研究人口統計資料顯示，消費者到便利商店購買現烤麵包的?齡以21-40歲為多?，教育程?則以大學為多數，職業方面以學生居多，顯示消費者以學生族群為大眾，推論便利商店如果要新設現烤麵包坊，大學校區附近是不錯的選擇。此外，消費者通常會購買現烤麵包替代早餐或下午點心，而目前便利商店的現烤麵包坊知名度仍不高，未來業者應加強進行行銷活動或廣告宣傳等

Recognition System Development for Chicken and Location Using Embedded Imaging Platform

近年來禽流感疫情嚴重，雞隻飼養管理人員需要每日觀察雞隻健康狀況，以確保有無疾病或異常行為的個體影響其他雞，由於平飼系統飼養需要更大的空間，在工作時會非常消耗時間和人力，管理人員也應該減少出入量，降低傳病的風險。一般影像處理的系統，大多使用攝影機和影像擷取卡，將影像傳入個人電腦做處理，不但體積大，成本也昂貴，所以本研究主要目的是建立雞隻位置偵測方法再移植進嵌入式系統，以節省人力和成本的消耗。 本研究在雞隻特徵方面選用梯度方向直方圖（Histogram of Oriented Gradient,HOG）計算偵側窗口局部梯度方向和強度的統計值，可以有效的避免複雜的背景和照明。使用徑向基底核函數(Radial basis function kernel,RBF)的支持向量機（Support Vector Machine,SVM）作為機器學習演算法。在影像前處理應用背景相減統計出雞隻活動範圍ROI，降低運算時間和降低誤偵率，在前後的攝影機上，應用預先設置的雞舍座標轉換模型，可以找出雞隻位置。最後現場測試顯示，偵測率有80%以上的水準，正確率達到70%。In recent years, the outbreak of avian influenza has been so severe that chicken keeping managers need to observe daily the health condition of chickens to ensure that individuals with no disease or abnormal behavior will affect other chickens. Since flat feeding systems require more space for keeping, Time and manpower consumption, managers should also reduce the amount of access, reduce the risk of transmission. Generally, the image processing system mainly uses a camera and an image capture card to transfer images to a personal computer for processing, which is not only bulky and expensive. Therefore, the main purpose of this research is to establish a method for detecting the position of a chicken and then transplanted into an embedded System to save labor and cost of consumption. In this study, Histogram of Oriented Gradient (HOG) was used to calculate the local gradient direction and intensity of the detection window in terms of chicken characteristics, which can effectively avoid complicated background and illumination. Radial basis function kernel (RBF) support vector machine (SVM) is used as a machine learning algorithm. In the image preprocessing application background subtraction statistical chicken ROI range of activity, reducing computing time and reduce the rate of false detection.In the CamFront and CamBack, used the pre-set coop coordinate conversion model, you can find the chicken position. The final field test showed that the detection rate of more than 80% level, the correct rate of 70%.誌謝 i 摘要 ii Abstract iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 viii 第一章 前言 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究目的 2 第二章 文獻探討 4 2.1 圖形識別(pattern recognition)簡介 4 2.2 型態學影像處理應用於畜牧業 6 2.3 支持向量機(Support Vector Machine)簡介 8 2.4 交叉驗證和網格搜尋 12 第三章 實驗方法與設備 14 3.1 硬體介紹 17 3.1.1 實驗場地與場地架設 17 3.1.2 硬體設備 19 3.1.3 軟體設備 21 3.2 雞隻影像擷取系統 22 3.3 雞隻位置辨識演算法建立流程 26 3.3.1 雞隻活動範圍擷取 26 3.3.1.1 背景分離 28 3.3.1.2 影像開運算 30 3.3.2 偵側窗口預掃描 31 3.4 Histogram of Oriented Gradient 特徵萃取 33 3.5 雞舍位置座標轉換 40 3.6 SVM參數調優方法 43 3.6.1 訓練及測試樣本建立 43 3.6.2 移植嵌入式系統效果分析方法 45 3.6.2.1 有效雞隻定義 46 第四章 結果與討論 47 4.1 HOG參數調優 47 4.1.1 SVM RBF核函數訓練結果 47 4.2 演算法移植嵌入式系統結果展示 49 4.3 嵌入式系統辨識效果分析 51 4.3.1 有效雞隻統計 51 4.3.2 ROI建置效果 52 4.3.3 嵌入式系統偵測效果分析 54 第五章 結論與建議 58 5.1 結論 58 5.2 建議 58 第六章 參考文獻 6

高空活動挑戰者參與動機、體驗成效與活動評價之研究

[[abstract]]本研究目的旨在探討高空活動參與者的參與現況，參與者的背景變項的分布情形以及是否影響參與動機、體驗成效、活動評價，並了解參與動機、體驗成效、活動評價這三者間是否有顯著性相關，本研究以選填式的問卷做為調查方法，以高空探索活動問卷做為調查方法，針對修平科技大學內的探索教育場地內參與過高空探索活動之大學生進行調查。共發出問卷數70份，有效問卷數39份，有效率55％。使用SPSS電腦統計軟體進行統計分析，以敘述性分析、信度分析、獨立樣本t檢定、單一因子變異數分析、Scheffe法、迴歸分析等統計方法進行處理分析。研究成果發現： 一、高空探索活動參與者的參與動機、體驗成效、活動評價之間有著顯著相關 二、在各種分析佐證下，顯示了不同的背景變項影響下，對於參與動機及活動評價的影響是有部分顯著的影響，例如：年級、是否參與過類似活動

普適AI服務：數位轉型趨勢下的智慧型代理人--普適AI服務：數位轉型趨勢下的智慧型代理人(1/2)

[[abstract]](1)精進自適應AI核心技術，探索通用型機器學習、遷移學習、零學習等技術，適應多變智慧服務應用。(2)強化AI可解釋及可信任性，嵌入信任度於模型設計、開發可調式及可驗證機制、運用虛實整合找出AI可解釋性。(3)創建TwinsTalk數位孿生平台，透過即時資料隨時監督實體表現，擴大智慧服務並帶動數位轉型及產業變革。(4)以AI為基礎的人機互動介面，強化功能、應用、安全及協助多元任務。(5)場域驗證：以實體及虛擬之智慧型代理人於協作陪伴、智慧城鄉、金融服務等場域實作。(6)建立聯邦資料治理與管理平台FedDGM：設計本地與伺服器端分開的治理機制，資料與模型進行迭代管理，達到完善資料治理與分享。[[note]]科技部[[note]]2021-11-01～2022-10-3