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國立臺灣海洋大學 通訊與導航工程學系 吳家琪所指導 林郁修的 口罩配戴影像辨識在不同環境影響之探討-以高斯雜訊為例 （2021），提出如何辨識p關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、深度學習、YOLOV4、口罩辨識。
而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 （2021），提出因為有 人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療的重點而找出了 如何辨識p的解答。
美軍野外生存手冊：集結美軍百年經驗，最權威的美軍特種部隊絕境求生祕技
為了解決如何辨識p 的問題，作者UnitedStatesDepartmentofDefense 這樣論述：
★★★最嚴格、最完整的美軍訓練經典，獻給軍事狂粉與每個登山、露營、野地探險或極限運動的愛好者★★★ 從基本求生守則到不同氣候環境的生存之道，搭配二百三十張插圖，教你如何在自然險境求生，戰勝威脅！ 美國國防部編輯出版，長銷50年的野外求生經典著作 「如果你是在城市長大，對大自然所知甚少，這本書中的許多例子將可能拯救你的性命。」 「必藏之書！或是去打獵、釣魚、露營時把它帶著做為保命工具。書中談及許多關於氣候和各種狀況的應對，非常實用！」 「書中內容就和簡介所說的一樣，絕不會讓你失望！」──亞馬遜讀者書評 驚險刺激的野外活動固然充滿不可抗拒的吸引力，但是我們始終不可輕忽大自然的力量
以及和我們之間亦敵亦友的關係，不論是熱愛登山、露營、溯溪、潛水、極限運動的玩家或是軍事迷，都應該做最好的準備與最壞的打算。 在整裝出發前，請務必詳讀並遵守《美軍野外生存手冊》。 ●沒有水喝的時候，究竟可不可以喝尿解渴？ ●怎麼用長褲做成浮袋涉水渡河？ ●晴天可以觀察指針的影子來確定方位，但如果陰天沒有影子時該怎麼辦？ ●如果沒有溪流也沒有雨水，還能從哪裡得到安全的水源？ ●野地的可食植物有哪些？該如何辨識？ ●如何根據獵物的習性搭設陷阱？ ●如果不幸變成敵軍俘虜，需要做什麼準備才能順利逃脫而不被發現？ ●哪些動植物可能招致危險應該小心防範？ ●如果沒有火柴或火種該怎麼生火？ ●如何在多雨的
熱帶叢林用樹葉搭起一間有防水屋頂的庇護所？ 本書為美國國防部編輯的陸軍部野外手冊，前半部分介紹野外求生的基本守則，包含個人或團體應該注意的求生要領、急救方法、通用求救訊號、定位、尋找水及食物、生火煮食等基本求生技能。後半部則個別介紹嚴寒、沙漠、叢林熱帶與海上地區應該特別防範的細節、如何搭建適合該地的庇護所、常見動植物，以及與當地原住民互動的基本準則。內容廣泛兼具正確性，是想要了解野外求生術的必讀之書。
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口罩配戴影像辨識在不同環境影響之探討-以高斯雜訊為例
為了解決如何辨識p 的問題，作者林郁修 這樣論述：
世界各地受到新型冠狀病毒的影響，外出佩戴口罩成了人們基本防疫措施，為了降低不必要的接觸風險部分工作場所與設施都將防疫系統架設在門口，測量體溫、辨識人臉上的口罩等都涵蓋在防疫系統功能中而且這些功能與物件偵測技術息息相關，但考慮到實際情況的環境變化和干擾都會影響物件偵測系統的辨識效果，其中影像雜訊干擾就是影響辨識效果的因素之一，因此本論文探討高斯雜訊影像對於物件偵測統效能的影響及辨識上的變化。本研究使用深度學習結合影像辨識的應用YOLO V4物件偵測系統辨識人臉上的口罩訓練及辨識原始口罩影像和加入不同程度高斯雜訊影響的口罩影像，在口罩數據集準備階段利用四種狀況的數據集訓練YOLO V4模型分別為
：(狀況1)原始口罩影像數據集、(狀況2)將原始口罩影像數據集全部影像加入高斯雜訊環境、(狀況3)將原始口罩影像數據集的部分影像加入高斯雜訊環境、(狀況4)原始口罩影像數據集+部分影像加入高斯雜訊環境口罩影像數據集(又可以稱為經過數據增強的原始口罩影像數據集)，比較四種狀況數據集的模型效能與辨識效果。從實驗結果中得知，經過數據增強的狀況4數據集mAP為76.72%且辨識原始口罩影像和三種不同程度高斯雜訊環境影像的平均辨識率達到81.25%，是四種狀況數據集模型中最好的一組，同時也證明根據環境因素需求以數據增強方式提升數據集數量確實能夠提升模型效能和辨識效果。
人工智慧之刑法相關議題研究
為了解決如何辨識p 的問題，作者邱云莉 這樣論述：
「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否
具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間
投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。