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卡爾曼濾波器之視覺慣性目標姿態估測與感測器間自我校正

為了解決constraint微積分中文的問題，作者張瀚元 這樣論述：

慣性感測器與視覺感測器的組合常用於姿態估測以及機器人導航，在本研究中，為了解決機器人自主對接以及充電問題，提出了一套以擴展型卡爾曼濾波器為基底之慣性-視覺目標六維姿態估測器，透過計算模型亞可比陣列可將精準度高但非線性量測模型應用於線性的卡爾曼濾波器，結合複數個影像針對同一特徵之幾何限制以及待測目標之六維姿態作為量測模型，此方法的優點為系統狀態不需要估測三維特徵位置。換句話說，這個方法不需要重建環境，大幅度地減少演算法複雜度，更符合即時運算的構想。要如何正確地結合兩種感測器資訊以及提高整體估測器的精準度，兩感測器之間的六維相對姿態精準度佔有極為重要的角色，錯誤的校正過程會導致偏移誤差並且降低估

測的精準度，甚至導致估測器量測發散，本研究為使用線上運算的概念即時校正感測器之間的六維姿態，在目標估測的平均誤差可達到2.754公分以及0.702度。最後由實際運行結果顯示結合慣性視覺感測器之目標六維姿態估測器的精準度，並且分析有無感測器自主校正在目標估測上的影響，不僅僅能提升在於快速運動下的目標估測精準度，也同時能夠正確的校正感測器之間的相對姿態。

以混合式分群演算法探討學生學習成效之研究

為了解決constraint微積分中文的問題，作者余承軒 這樣論述：

大數據資料探勘時代下，有效掌握學生學習成效成了近年校務研究的重要議題。本研究將校務研究中心提供的學生四年成績資料加以串接整理，並嘗試多種分群法後整理出P-H分群法，進而從中觀察學習成效。P-H分群融合分割式分群與階層式分群，從歐式距離與餘弦距離的不同定義，由成績在四年間的走向區分出不同特性族群間學生的差異，據以進行統計與關聯規則分析。本研究在視覺呈現上除了基本統計圖表亦使用Embedding Projector工具將資料做PCA降維，並能直觀地選取分群點的鄰居，以理解資料分佈之特性與性質。研究結果確立了不同群間學期成績的差異，並以社團與陸生為例顯示其在群間關聯規則的影響性。