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3步驟完成!低溫烹煮食譜

為了解決ap錶的問題，作者吳傑中 這樣論述：

低溫、真空料理，不用顧火超方便！ 不需費力翻炒、不用費時熬煮， 烹飪新手也能完全駕馭，輕鬆簡單零失敗！ 　　外食總是油膩又不健康嗎？ 　　按照本書豐富食譜自己煮， 　　掌握食材份量黃金比例， 　　補充身體真正需要的營養！ 　　精準時間烹煮，完整鎖住食材原味， 　　減脂增肌吃得更低卡、更健康、更美味。 　　最快速上手的低溫烹煮食譜，3步驟完成！ 　　1.準備真空袋或耐熱夾鏈袋 　　2.將食材放入袋中真空密封 　　3.放入恆溫的鍋中進行低溫烹調即完成！ 　　【什麼是低溫烹調？】 　　低溫烹調就是「恆溫烹煮」，法文是Sous Vide（真空狀態），臺灣有人將其音譯成「舒肥」，但比起音譯，直

接翻成「低溫烹調」會較淺顯易懂。低溫烹調的料理僅用50~75 度低溫烹調，既簡單、成功率又高，就算是料理新手也不會失敗！ 　　★★★低溫烹煮3大優點★★★ 　　1.以低溫烹煮，減少食材蛋白質破壞，完整保留食材營養 　　2.超方便一袋料理，料理好簡單，美味大加分 　　3.精準溫度控制，讓肉口感鮮嫩多汁，營養不留失 　　簡單利用家中現有的器具， 　　電鍋x烤箱x平底鍋x噴槍 x低溫烹調機， 　　就可以輕鬆煮出健康美味的五星料理！  

ap錶進入發燒排行的影片

基於深度神經網路之影像分類與目標偵測辨識技術開發及其應用

為了解決ap錶的問題，作者莊定學 這樣論述：

基於大數據易取得、神經網路架構進步、硬體GPU (Graphics Processing Unit)運算能力的提升，各領域開始投入大量的資源進行人工智慧技術的研發和各式各類的應用，再加上5G技術的成熟，深度學習有望在更廣泛的領域得到應用。本文專注於使用計算機視覺技術和深度學習DL (Deep learning)技術，將人工智慧技術實現在不同場域。本文提出將新神經網路架構在機械加工視覺品檢系統上的應用，其實驗結果發現新神經網路與LeNet、VGG-19、InceptionV1、DarkNet-19、ResNet-34和DarkNet-53模型進行比較後，新神經網路達99.75%的準確度，優於其

他模型，同時用Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)模塊驗證了新神經網路結果的正確性；本文在非營利組織絕育手術的研究，用人工智慧的目標識別與集成式的算法做多目標分類，研究成果為訓練出YOLOv3和YOLOv4模型的準確度達90%mAP (Mean Average Precision)，而目標識別整合集成算法可以節省80%以上的人工分類絕育動物圖像時間；在自動駕駛議題金本文使用人工智慧物聯網AIOT (Artificial Intelligence of Things)做針式儀錶板的識別系統，提出的YOLOv4-tiny-BAF

PN的判斷速度比YOLOv4快3倍，其準確度為71.6%，比YOLOv4-tiny mAP高18%。本研究從工業產線、非營利組織、自動駕駛等主題運用，在不同面向進行深度學習之研究與實踐系統與算法的應用技術。