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國立政治大學 資訊科學系 彭彥璁所指導 林祐丞的 水下顯著物目標檢測 （2021），提出klang 2 review關鍵因素是什麼，來自於顯著物偵測、資料擴增、深度學習。
而第二篇論文輔仁大學 護理學系碩士班 黃玉珠所指導 陳奕璇的 青少年網路成癮、網路霸凌、憂鬱程度、社會支持與自殺意念之相關研究 （2021），提出因為有 青少年、自殺、網路成癮、網路霸凌的重點而找出了 klang 2 review的解答。
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這一期有點不一樣，Joyce是我的忠實觀眾，每次我介紹的餐廳她都會去嘗試
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所以為了回饋這位觀眾，我再請她來這裡吃多一次，一定要讓她嘗試芋頭面
除此之外，也介紹了福氣面上次沒介紹過的菜品！！
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水下顯著物目標檢測
為了解決klang 2 review 的問題，作者林祐丞 這樣論述：
顯著物偵測(SOD)在深度學習架構下已達到相當先進的成果。然而既有的研究大部分都專注在陸上場景，水下場景的顯著物偵測仍有待發展。在這篇論文中，我們蒐集並標註一水下顯著物資料集，用以驗證我們提出的模型方法。本論文中提出二種方法提昇顯著物偵測準確度。第一，我們先嘗試利用了水下影像模糊特性，幫助深度網路學習顯著物偵測。首先，我們會從原圖計算生成模糊圖，並與原圖一起輸入模型抽取特徵並融合，藉以提昇顯著物偵測準確度。第二，我們提出基於模糊圖對原圖增益作調整的一種資料擴增的方法。實驗結果顯示在最新顯著物偵測模型上，使用這兩種方法，皆可有效提昇效能。而提出的資料擴增方法的成效，比第一種方法更為有效。
青少年網路成癮、網路霸凌、憂鬱程度、社會支持與自殺意念之相關研究
為了解決klang 2 review 的問題，作者陳奕璇 這樣論述：
研究目的：青少年自殺成因複雜，不僅和個人生理、心理的負面反應有顯著相關外，衍生的社會關注更影響身心健康成長，近來網路成癮與網路霸凌問題盛行，導致青少年出現憂鬱與自殺率上升引起重視，故本研究旨在探討網路成癮及網路霸凌青少年個人屬性、憂鬱症狀、社會支持與自殺的相關性。研究方法：本研究採質量性併作混合型研究設計，主要以橫斷式相關性問卷和深度訪談收集資料，以立意取樣於北部某醫學中心及其分院精神科門診進行招募，以具有自殺及網路不當使用問題特徵，受試年齡介於12-24歲青少年為研究對象，使用Google表單線上填答問卷與半結構式深入訪談指引進行資料蒐集，問卷內容包含：「簡式健康量表」、「個人基本屬性」、
「貝克憂鬱量表」、「網路成癮量表」、「網路霸凌量表」、「社會支持量表」，使用 SPSS 25.0統計軟體進行建檔及資料分析，依研究目的進行描述性統計、t-test、χ2 test 與皮爾森積差相關分析(Pearson Correlation)、單因子變異數分析(one-way ANOVA)及多元迴歸分析(multiple regression)，預測門診網路成癮及霸凌之青少年的個人屬性、憂鬱症狀、社會支持與自殺風險具影響與相關性；並以深入訪談讓青少年對自殺過程的經驗、動機、情感與態度等資料有充分描述，以補強問卷調查之不足，釐清青少年自殺脈絡發展及多重導因。研究結果：共有118位完成問卷調查與5
位深入訪談文本，研究結果發現78%曾經自殺或自傷，68.6%有重度憂鬱傾向，在自殺青少年患者中網路成癮佔 47.7%，38.1%曾遭受網路霸凌的感受，多元迴歸分析下，網路霸凌(r=0.236)及憂鬱程度(r=0.472)與自殺意念之間呈現顯著正相關(p