ROI 計算範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

數據長與數據驅動型組織：擁抱大數據時代的衝擊

為了解決ROI 計算範例的問題，作者葉宏謨,鄭伯壎,王盈裕 這樣論述：

　　任何組織，政府組織或企業組織，營利組織或非營利組織，都需要資料（即數據）。組織成員從資料獲得資訊，才知道有没有什麼問題與機會，該採取什麼行動，讓組織繼續成長茁壯，完成組織的使命。 　　2020年臺灣爆發新冠肺炎疫情，唐鳳政委領軍的團隊開發出口罩地圖，後來又開發出疫苗接種預約系統。各級政府也紛紛推出各種APP，例如，到訪地點實名制、確診者足跡追蹤、接觸者匡列、篩選檢測等等。以上所述都是資料的應用，假設没有這些資料，2020年的臺灣可能已經變成屍橫遍野的人間煉獄。 　　政府本來就有地政、戶政、財稅、教育、產業、行政等各種資訊系統支持其日常作業，但當疫情來臨時，這些日常運

作的系統都無法使用，必須立即開發出新的系統。但重點是資料，假如臺灣没有世界第一的健保、醫療、診所、藥局等開放資料，就不可能開發出救命的資訊系統。 　　企業也是一樣。每個企業（包括營利和非營利組織）都有資訊系統支持其日常作業，而日常作業累積下來的資料（即數據）才是真正寶貴的資產，但多數企業都忽略了它。企業如能善用這些資料，就能在問題發生前就解決問題，或避免在機會消失後才發現錯失了機會。例如，某些產品的營收正在下降，是否品質變差了或客戶偏好改變了？某些客戶的付款時間變長了，客戶是否不滿意我們的服務？企業應該有人隨時關心企業內外部資料，那個人就是數據長。 　　數據長讓企業轉型為數據驅動型組織，也

就是組織內外部成員都信任資料並依頼資料作決策。唯有提高資料品質，才能獲得使用者的信任。企業面臨的環境瞬息萬變，數據長規劃決策者可能會用到的資料，並於日常蒐集這些資料，當決策需求發生時，可立即、快速開發新應用程式利用資料產生決策所需資訊。速度是關鍵，若要花費超過數小時的時間才能寫出新的應用程式，決策時機可能已經錯過。故資料本身必須包裝成元件，如同積木般可以隨時組裝，而非傳統的存取資料庫中的資料表。

科班出身的AI人必修課：OpenCV影像處理 使用python

為了解決ROI 計算範例的問題，作者李立宗 這樣論述：

　　電腦視覺技術的應用越來越廣泛，有非常多的軟體工具和函數庫可以用來建置電腦視覺應用，針對Python的OpenCV就是一個很好的選擇，本書正是針對以Python為基礎的OpenCV來說明的。 　　Python和OpenCV結合，必將產生巨大的威力。本書以OpenCV官方文件的知識脈絡為主線，在此基礎上對細節進行補充和說明。 　　本書不僅介紹 OpenCV 函數的使用方法，還介紹函數實現的演算法原理。在介紹 OpenCV 函數的使用方法時，提供大量的程式示例。 　　在介紹函數對圖像的處理前，先展示函數對數值、陣列的處理，方便讀者從數值的角度觀察和瞭解函數的處理過程和結

果。在介紹具體的演算法原理時，使用通俗易懂的語言和貼近生活的示例來說明問題，避免使用過多複雜抽象的公式。                                      　　適合讀者群：電腦視覺領域的初學者、專業技術人員、影像處理愛好者，或相關科系師生做為學習參考教材。 本書特色 　　介紹以Python為基礎的OpenCV視覺函數庫的使用 　　內容通俗易懂、生動有趣，案例豐富，實用性強  

應用於自動化檢測設備之基於YOLO深度學習網路的SMD電感瑕疵檢測技術

為了解決ROI 計算範例的問題，作者洪政豪 這樣論述：

本論文使用YOLO（You Only Look Once）-V4深度學習網路提出一個可辨識SMD電感品質好壞的系統。本系統主要是以YOLO演算法的物件偵測方式，對SMD電感做特徵辨識，並依照可設定的判定分數來判定此元件品質的好與壞。 本軟體以Microsoft Visual Studio 2019 平台做開發，使用C#語言撰寫，當中引用了開源套件 Alturos.Yolo做整合，並使用了開源框架DarkNet來做自定義物件的模型訓練，將訓練好的模型做載入，使用者輸入圖片後即可啟動程式做物件偵測判定，並將判定結果顯示於介面上。 本系統提供一個圖形化操作介面，透過本系統可針對SMD電

感做辨識與篩選。在實驗部分，針對SMD電感元件的五種特徵做辨識，在資料集照片總數為500張做為實驗訓練，透過調整訓練參數來訓練多組模型，經過比較驗證選出一個最佳模型，其模型平均精確度均值為98.23%，圖像處理速度平均為51ms。最後本論文可以達成自動偵測SMD電感瑕疵之軟體環境。