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opq系統的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦潘攀寫的 深度學習圖像搜索與識別 可以從中找到所需的評價。
國立中央大學 土木工程研究所 林志棟、陳世晃所指導 鍾閎文的 傳統單點雷射與2D雷射應用於平坦度之比較研究 （2011），提出opq系統關鍵因素是什麼，來自於二維雷射測距儀、平坦度、陀螺儀、慣性式平坦儀。
而第二篇論文國立臺南大學 重度障礙研究所 朱慧娟所指導 蔡雅芬的 適性化問題導向合作式專業團隊學習成效之研究—以重度及多重障礙特殊教育專業團隊為例 （2008），提出因為有 合作學習、適性化、特殊教育專業團隊、問題導向式學習、多重障礙、重度障礙的重點而找出了 opq系統的解答。
深度學習圖像搜索與識別
為了解決opq系統 的問題，作者潘攀 這樣論述：
圖像搜索和識別是電腦視覺領域一個非常重要且基礎的題目。本書對構成圖像搜索和識別系統的各個演算法基礎模組一一做了介紹，並在最後一章以拍立淘為例說明了各個模組是怎樣一起工作的。針對每個演算法模組，本書不僅深入淺出地解釋了演算法的工作原理，還對演算法背後的演進機理和不同方法的特點進行了說明，在第2章至第8章最後均提供了經典演算法的PyTorch 代碼和相關參考資料。 本書既適合圖像搜索和識別領域的初學者，也適合在某個單一任務方面有經驗但是想擴充知識面的讀者。 潘攀，花名啟磐。 阿裡巴巴集團資深演算法專家，達摩院視覺理解&互動視覺負責人，負責電商領域的視覺技術研發。 拍立淘
以圖搜圖的負責人和創始人之一，為拍立淘、淘寶直播&短視頻、虛擬主播、閑魚等業務提供核心技術。[ 博士畢業于美國伊利諾伊大學芝加哥分校，研究領域包括深度學習和電腦視覺等。 曾先後在美國三菱研究院和北京富士通研發中心從事視覺技術研發工作。 已發表20餘篇論文，擁有10餘授權專利，並獲得Web Vision分類，COCO檢測，DAVIS分割等國際電腦視覺競賽冠軍。 1 概述 1 1．1 圖像搜索與識別概述 1 1．2 圖像搜索與識別技術的發展和應用 3 1．3 深度學習與圖像搜索和識別 4 1．4 本書結構 6 2 深度卷積神經網路 8 2．1 概述 8 2．1．1 深度
學習背景 8 2．1．2 深度卷積神經網路 9 2．2 CNN基礎操作 11 2．2．1 卷積操作 11 2．2．2 池化操作 12 2．2．3 全連接層 13 2．2．4 啟動層 14 2．2．5 批歸一化層 14 2．2．6 小結 16 2．3 常見的CNN模型結構 16 2．3．1 網路結構超參數 17 2．3．2 單分支網路結構 19 2．3．3 多分支網路結構 24 2．3．4 小結 38 2．4 常見目標損失函數 38 2．5 本章總結 40 2．6 參考資料 40 3 圖像分類 43 3．1 概述 43 3．2 單標記分類 44 3．2．1 常用資料集及評價指標 44 3．2．2
損失函數 45 3．2．3 提升分類精度的實用技巧 47 3．2．4 基於搜索的圖像分類 50 3．3 細細微性圖像分類 51 3．3．1 概述 51 3．3．2 基於部件對齊的細細微性分類方法 52 3．3．3 基於高階特徵池化的細細微性分類方法 55 3．3．4 小結 56 3．4 多標記圖像分類 56 3．4．1 概述 56 3．4．2 baseline：一階方法 58 3．4．3 標記關係建模 59 3．4．4 小結 60 3．5 代碼實踐 61 3．6 本章總結 63 3．7 參考資料 63 4 目標檢測 66 4．1 概述 66 4．2 兩階段目標檢測演算法 68 4．2．1 候
選框生成 69 4．2．2 特徵抽取 71 4．2．3 訓練策略 73 4．2．4 小結 76 4．3 單階段目標檢測演算法 76 4．3．1 YOLO演算法 76 4．3．2 SSD演算法 78 4．3．3 RetinaNet演算法 81 4．3．4 無錨點框檢測演算法 83 4．3．5 小結 87 4．4 代碼實踐 88 4．5 本章總結 91 4．6 參考資料 92 5 圖像分割 95 5．1 概述 95 5．2 語義分割 96 5．2．1 概述 96 5．2．2 全卷積神經網路 97 5．2．3 空洞卷積 99 5．2．4 U-Net結構 100 5．2．5 條件隨機場關係建模 101
5．2．6 Look Wider to See Better 103 5．2．7 Atrous Spatial Pyramid Pooling演算法 104 5．2．8 Context Encoding for Semantic Segmentation 104 5．2．9 多卡同步批歸一化 107 5．2．10 小結 107 5．3 實例分割 108 5．3．1 概述 108 5．3．2 FCIS 109 5．3．3 Mask R-CNN 111 5．3．4 Hybrid Task Cascade框架 113 5．3．5 小結 115 5．4 代碼實踐 115 5．5 本章總結 120 5
．6 參考資料 120 6 特徵學習 124 6．1 概述 124 6．2 基於分類識別的特徵訓練 126 6．2．1 Sigmoid函數 127 6．2．2 Softmax函數 128 6．2．3 Weighted Softmax函數 129 6．2．4 Large-Margin Softmax函數 130 6．2．5 ArcFace函數 132 6．2．6 小結 133 6．3 基於度量學習的特徵訓練 134 6．3．1 Contrastive損失函數 135 6．3．2 Triplet損失函數 137 6．3．3 三元組損失函數在行人再識別中的應用 139 6．3．4 Quadruple
t損失函數 140 6．3．5 Listwise Learning 141 6．3．6 組合損失函數 142 6．3．7 小結 142 6．4 代碼實踐 143 6．5 本章總結 143 6．6 參考資料 144 7 向量檢索 147 7．1 概述 147 7．2 局部敏感雜湊演算法 149 7．2．1 預處理 150 7．2．2 搜索 151 7．2．3 小結 152 7．3 乘積量化系列演算法 152 7．3．1 PQ演算法 153 7．3．2 IVFPQ演算法 155 7．3．3 OPQ演算法 156 7．3．4 小結 157 7．4 圖搜索演算法 157 7．4．1 NSW演算法 15
8 7．4．2 Kgraph演算法 161 7．4．3 HNSW演算法 163 7．4．4 圖搜索演算法實驗對比 165 7．4．5 小結 165 7．5 代碼實踐 166 7．6 本章總結 167 7．7 參考資料 168 8 圖文理解 171 8．1 概述 171 8．2 圖文識別 172 8．2．1 概述 172 8．2．2 資料集和評測標準 174 8．2．3 特徵融合方法 176 8．2．4 小結 182 8．3 圖文搜索 182 8．3．1 概述 182 8．3．2 資料集和評測標準 184 8．3．3 Dual Attention Networks 185 8．3．4 Botto
m-Up Attention 187 8．3．5 圖文搜索的損失函數 189 8．3．6 小結 190 8．4 代碼實踐 191 8．5 本章總結 194 8．6 參考資料 194 9 阿里巴巴圖像搜索識別系統 197 9．1 概述 197 9．2 背景介紹 198 9．3 圖像搜索架構 200 9．3．1 類目預測模組 200 9．3．2 目標檢測和特徵聯合學習 201 9．3．3 圖像索引和檢索 205 9．4 實驗和結果分析 207 9．5 本章總結 210 9．6 參考資料 211
傳統單點雷射與2D雷射應用於平坦度之比較研究
為了解決opq系統 的問題，作者鍾閎文 這樣論述：
路面之平坦度為路面重要特性，不僅為影響乘車的舒適度，亦提供於道路建設與維護評估之時機，而如何有效管理道路狀況，需定期檢驗及蒐集道路資料，過去檢驗技術大都為人力檢驗較費時且費工，故逐漸以慣性式平坦儀做為新式之檢測方法。慣性式平坦儀基礎係以非接觸式測距儀進行平坦度量測，而近年雷射技術發展相當快速，從過去單點雷射提升為二維雷射，本研究便嘗試以二維雷射取代單點雷射量測道路平坦度，比對兩者之間差異性，並以國內外開發慣性平坦儀之相關規範進行參考開發，而二維雷射量測為一斷面之量測，因此定義三種不同參數進行自我比對，包含剖面平均值、峰值值及中間值，探討三者之間是否具差異性。研究結果發現，不同參數的比較亦無差
異，主因為平坦度之定義為巨觀，故在微小高程之差異上並不會造成平坦度太大之改變。依照規範要求，二維雷射應用於量測上與國際認證之ARRB Working Profiler、水準儀及單點雷射慣性平坦儀所量測之國際糙度指標並無差異，透過交叉相關性分析，結果發現二維雷射與其他儀器之相關性具高度相關，二維雷射應可使用於鋪面平坦度量測。
適性化問題導向合作式專業團隊學習成效之研究—以重度及多重障礙特殊教育專業團隊為例
為了解決opq系統 的問題，作者蔡雅芬 這樣論述：
本研究主要在探討適性化與隨機化角色分派之問題導向專業團隊合作學習對於各專業成員在特殊教育、物理治療、職能治療、語言治療與綜合領域專業知識測驗得分、合作學習歷程評量得分（自評與同儕互評）及個案問題解決方案產出評量得分之影響。研究方法採前後測準實驗設計，並輔以蒐集小組討論紀錄及工作坊課程回饋問卷等質性資料進行探究。研究對象為共36名領有證照且具教育或醫療實務經驗之特教教師、物理治療師、職能治療師及語言治療師，其中實驗組與對照組各為四組，分別接受15小時之適性化與隨機化角色分派之問題導向專業團隊合作學習方案。本研究主要發現如下：一、 實驗組在綜合領域專業知識表現上顯著優於對照組；當受試者之主要服
務對象為兒童時，則顯著差異更大。二、 實驗組在物理治療、職能治療、語言治療領域專業知識表現上顯著優於對照組，然而兩組在特殊教育領域專業知識表現上沒有顯著差異。三、 兩組在合作學習歷程自我評量得分之總分與各向度得分沒有顯著差異，但有穩定成長的趨勢。四、 實驗組在合作學習歷程同儕互評之總分與各向度得分上顯著優於對照組。五、 實驗組在個案問題解決方案產出評量之總分與各向度得分上顯著優於對照組。六、 大部分受試者同意此次問題導向專業團隊合作學習的模式有助於個人在特殊教育、物理治療、職能治療、語言治療及兒童療育相關領域的專業成長。研究者根據本研究結果，提出未來專業團隊合作實務及相關研究之建議。