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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 鄭武堯、廖偉鵬所指導 高鈺翔的 情緒與手勢辨識之互動應用研究 (2020),提出pubg mobile下載關鍵因素是什麼,來自於臉部辨識、手部辨識、Unreal Engine 4、YOLO。

而第二篇論文南華大學 生死學系碩士班 林原賢所指導 王子妤的 寫實射擊遊戲玩家的家庭支持、生活滿意度與憂鬱相關之研究 (2019),提出因為有 射擊遊戲、家庭支持、生活滿意度、憂鬱的重點而找出了 pubg mobile下載的解答。

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情緒與手勢辨識之互動應用研究

為了解決pubg mobile下載的問題,作者高鈺翔 這樣論述:

近年利用辨識進行的應用如雨後春筍般的出現,車牌辨識系統屬於較為常見的應用之一,只要使用網路中他人所訓練好的辨識模型即可快速上手,然而多數的辨識僅應用在識別物體這件事上。本論文使用YOLOv4的技術進行手勢與臉部表情的辨識外,結合時下強大的遊戲引擎—Unreal Engine 4進行辨識相關的遊戲實體應用設計,設計宗旨為不論辨識為何,都能夠輕鬆使用手邊的照片影片,將辨識的技術帶入遊戲娛樂中使其成為休閒娛樂的一環,創作出專屬於個人的遊戲辨識應用。訓練辨識模型往往需要好的硬體設備,不論顯示卡或是處理器,在價格上都是一筆不小的費用,因此本論文使用Google Colab進行模型訓練的環境建置,不論何

種作業系統與硬體設備,即可使用免費且高性能的GPU,內建多項函式庫讓使用者不用事先安裝即可使用,對於新手或老手而言都是方便且好用的環境。

寫實射擊遊戲玩家的家庭支持、生活滿意度與憂鬱相關之研究

為了解決pubg mobile下載的問題,作者王子妤 這樣論述:

  本研究旨在探討寫實射擊遊戲的玩家,在家庭支持、生活滿意度,與憂鬱之間是否有所相關。  研究工具採用「家庭支持量表」、「生活滿意度量表(SWLS)」和「貝克憂鬱量表第二版(BDI-II)」。使用電子與紙本二種形式發放問卷,樣本回收共計584份,本研究所使用之有效玩家樣本為213份。使用SPSS18.0套裝軟體,進行描述統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關、多元迴歸做出數據分析,其研究結果如下:一、 寫實射擊遊戲玩家在家庭支持與生活滿意度具顯著正相關,提升家庭支持感受可以同時提高生活滿意的程度。二、 寫實射擊遊戲玩家在家庭支持與憂鬱具顯著負相關,表示家庭支持越高憂鬱越低

;家庭支持越低憂鬱越高。提升家庭支持可以減低憂鬱程度。三、 寫實射擊遊戲玩家在生活滿意度與憂鬱具顯著負相關,表示生活滿意度越高憂鬱越低;生活滿意度越低,憂鬱越高。提升生活滿意度能降低憂鬱。四、 寫實射擊遊戲玩家之家庭支持與生活滿意度具有解釋力,(一)生活滿意度較佳時家庭支持程度亦較佳。(二)家庭支持較佳、經濟狀況較佳、無憂鬱狀態的情況下,生活滿意度亦較佳。五、 寫實射擊遊戲玩家性別比例有所變化,本研究中未滿一年遊戲年資的女性玩家人數明顯增加。六、 寫實射擊遊戲玩家相比於非玩家,比較容易在答題時出現題意理解與注意力不集中等情況。